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人工智能+公共安全智能安防系统建设可行性研究报告

一、总论

随着城市化进程的加速和人口密度的持续提升，公共安全领域的风险挑战日趋复杂，传统安防系统在实时监测、精准预警和快速响应等方面的局限性逐渐凸显。人工智能技术的迅猛发展为公共安全防控体系带来了革命性变革，通过融合计算机视觉、大数据分析、边缘计算等前沿技术，智能安防系统能够实现对异常行为的智能识别、风险的动态研判和资源的协同调度，显著提升公共安全治理的智能化水平。本报告围绕“人工智能+公共安全智能安防系统建设”项目，从项目背景、建设必要性、研究范围与目标、主要结论等方面展开综合论述，为项目决策提供科学依据。

###（一）项目背景

当前，我国正处于经济社会高质量发展的关键时期，公共安全作为国家治理体系和治理能力现代化的重要组成部分，其重要性日益凸显。一方面，城镇化率突破65%，城市人口集聚效应显著，大型活动、交通枢纽、商业综合体等重点区域的安防压力持续增大；另一方面，新型犯罪手段不断涌现，传统依赖人力巡逻和事后处置的安防模式已难以满足“主动预防、精准打击、高效处置”的实战需求。与此同时，人工智能技术进入产业化应用爆发期，据《中国人工智能产业发展白皮书（2023年）》显示，2022年我国人工智能核心产业规模达到5080亿元，年增长率超过18%，其中计算机视觉、自然语言处理等技术已在安防领域实现规模化落地，为构建智能安防体系提供了坚实的技术支撑。

政策层面，国家先后出台《“十四五”国家信息化规划》《关于加强公共安全视频监控建设联网应用工作的若干意见》等文件，明确提出“推动人工智能与公共安全深度融合”“构建全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控的智能化公共安全防控体系”。在此背景下，各地政府纷纷启动智能安防系统建设试点，通过技术升级提升公共安全事件的预警能力和处置效率，为城市安全运行提供智能化保障。

###（二）建设必要性

1.**破解传统安防系统瓶颈的迫切需求**

传统安防系统普遍存在“重硬件轻软件、重建设轻应用”的问题，主要表现为：前端设备智能化程度低，依赖人工查看视频画面，实时性差；数据孤岛现象严重，视频、报警、业务系统数据难以融合共享，导致研判效率低下；预警机制滞后，多依赖事后回溯，无法实现风险的提前干预。例如，某市2022年发生的多起公共场所治安事件中，传统监控系统因未能及时识别异常行为，导致事件处置延误，造成了不良社会影响。人工智能技术的引入，能够通过视频结构化分析、行为模式识别等手段，将安防系统从事后追溯向事前预警、事中干预转变，从根本上提升防控效能。

2.**提升公共安全治理能力的必然选择**

新时代公共安全治理要求“精准化、智能化、协同化”，而智能安防系统正是实现这一目标的核心载体。一方面，通过AI算法对海量视频数据的实时分析，可自动识别打架斗殴、人员聚集、物品遗失等异常事件，并推送预警信息至指挥中心，平均响应时间较传统模式缩短60%以上；另一方面，系统可整合公安、交通、应急等多部门数据资源，构建“一屏观全域、一网管全城”的联动指挥机制，实现跨部门协同处置，提升应急事件的闭环管理能力。此外，智能安防系统还能通过大数据分析挖掘犯罪规律，为警务部署、重点区域防控提供决策支持，推动公共安全治理从“经验驱动”向“数据驱动”转型。

3.**满足人民群众安全期待的现实需要**

随着生活水平的提高，人民群众对公共安全的需求已从“被动保障”向“主动服务”转变，不仅关注案件侦破率，更注重日常生活的安全感。智能安防系统通过在社区、学校、医院等场所部署智能感知设备，可实现高空抛物监测、独居老人异常行为预警、校园暴力识别等精细化服务，切实解决群众身边的“急难愁盼”问题。例如，某社区试点智能安防系统后，高空抛物事件发生率下降82%，独居老人意外事件响应时间缩短至5分钟以内，显著提升了居民的安全感和满意度。

###（三）研究范围与目标

1.**研究范围**

本项目研究范围涵盖智能安防系统的全链条建设，主要包括以下方面：

-**前端感知层**：包括高清摄像头、红外热成像仪、智能传感器等设备的智能化升级，重点部署具备行为识别、车牌识别、人脸识别等功能的前端终端；

-**网络传输层**：构建5G+光纤融合的传输网络，保障海量视频数据的低延迟、高可靠性传输；

-**平台支撑层**：建设AI算法平台、数据中台、业务应用平台，实现视频数据的结构化处理、多源数据融合和智能分析；

-**应用层**：开发异常事件预警、应急指挥调度、态势研判分析等核心应用模块，服务于公安、交通、城管等多部门业务需求。

2.**研究目标**

本项目旨在通过3年时间，建成覆盖全域、智能高效的公共安全智能安防系统，具体目标包括：

-**技术目标**：实现异常事件识别准确率≥95%，预警信息推送时效≤1分钟