（王李平開展數據測試檢查）

（王李平巡查防溺水系統）
 
    初秋的夜，很安靜，王李平博士全神貫注盯著電腦屏幕，飛快地敲擊著鍵盤。偶爾停下來，滴幾滴眼藥水，閉目養神片刻，又熟練地寫起代碼。“平均一天要看10個小時的屏幕，最受不了的就是眼睛”。所以，他的桌上總擺著一瓶眼藥水。作為一名警營“程序猿”，枯燥和辛苦常常伴隨左右。但當一串串數據轉為服務群眾的法寶，一行行代碼變成助力實戰的密碼時，他的心里又滿是喜悅。王李平說自己是“吹哨人”，擔著使命，必須奔跑。
 
 “溺水預警系統”吹響護民哨
    “您已進入危險水域，嚴禁下水游泳玩耍，請立即離開！”天氣炎熱，準備下水游泳的陳先生剛進入長江滑石灘一處危險水域，耳邊就響起了提醒廣播。這個“會喊話”的設備叫做“溺水預警系統”，由大渡口區公安分局科技信息化科副科長王李平主持研發。系統基于特定大數據算法，將水域劃分為安全、較危險、危險三個區塊，分別用綠色、黃色、紅色劃分。同時自動識別進入紅色水域的人員，實現隔空喊話和聯動報警，從而預防和減少溺水事故的發生。
    2021年6月1日，大渡口育才小學教師王紅旭因救兩名不慎掉入江水的兒童，不幸被江水沖走，年僅35歲，被追授“時代楷模”稱號。溺水事件發生后，王李平一有空就會到江邊走一走。他一直在思考，能不能用警務科技將溺水事故的“事后補救”轉化為“前端預防”，在群眾可能面臨危險的時候提前“吹哨”。為此，王李平主動請教高校、企業的專家， 經過大量的數據采集、建模測試、算法調整、應用實驗，自主研發了“溺水預警系統”。
    然而，剛剛投入使用不久，一個新的問題就出現了。水位是動態的，水情是變化的，危險區域不是一成不變的，那么如何讓預防哨吹得更準？為了解決這一個問題，每次在監控攝像頭上看到水位發生明顯變化，王李平就會第一時間趕往現場實地勘察。這些區域水草叢生，泥沼遍地，他的鞋子和腳上總是沾滿泥巴。“回來鞋子增重兩三斤，擦鞋的師傅見到我都怕！”王李平打趣地說。一個月后，“溺水預警系統”改進版推出，在大量一手數據和專業水文知識的支撐下，新版本動態劃定危險區域，創新性地實現了多個目標的識別捕捉和分色分級的實時預警，有效提升危險水域的管控力度。僅今年暑假，系統就累計發布預警243人次，聯動“紅旭”水上救援隊救助落水群眾28人，長江大渡口江段未發生一起溺水亡人事故。
    
 
“空巢守護系統”吹響利民哨
    在嘗到了“溺水預警系統”提前吹哨的甜頭后，“吹哨人”王李平又投入到另外一個科技惠民項目的研發中。近年來，隨著城市快速發展和人口流動加速，獨居空巢老人數量逐年攀升，他們的安全和健康牽動著子女的心，也為社會所關注。這一點作為外地人的王李平深有感觸。自己年少外出求學，從讀書再到參加工作，離家越來越遠，沒有留在父母身邊盡孝，是有遺憾的。讓父母能夠平安，也讓子女能夠放心，這是每一個家庭的心愿，也是一個社會的使命。
     今年年初，大渡口警方全力開展基層社會治理創新，推進“數字警務室”建設，王李平專門在“數字警務室”平臺下搭建了“空巢守護系統”。分局與街鎮、社區合作，建立空巢老人數據庫。征得群眾同意的前提下，在他們的日常活動區域搭設前端感知系統，掌握其活動規律及出行路線。老人連續數日未外出活動或者長時間外出未返回，平臺將自動“吹哨”，提示民警及社區工作人員及時上門了解情況，并根據實際需求進行幫扶。
      “上周六感冒，在家待著兩天沒有下樓，沒想到周天晚上派出所民警就過來看我了，這套智能守護系統就像給我們站崗的哨兵。”81歲的獨居老人李爺爺對著識別探頭豎起大拇指。目前，這套“空巢守護系統”在“古渡春色”“藍沁苑”等多個小區試點應用超過2個月，累計實現有效幫扶16人次，其中有突發疾病的，也有在家摔倒的，還有與子女吵架抑郁想不開的……這些老人全部得到及時有效的幫扶。這些年，王李平一直錨定“惠民”二字。他堅信科學技術的發展是服務生活，智慧警務的創新是惠及群眾。王李平及他的團隊表示將進一步優化系統，擴大覆蓋，努力實現空巢老人等弱勢群體有困難，民警就能第一時間聽到“哨音”， 快速反應，為他們辦實事，做好事，幫急事，解難事。
 
“數據畫像系統”吹響安民哨
    去年4月，跳磴鎮發生一起電纜盜竊案，辦案民警多次到現場進行勘察，均未發現有效線索。此時，作為案件技術支撐人員的王李平提出了一個另類的辦案思路：“購物網站對消費者的購物特征進行分析進而畫像并推送商品、新聞網站對訂閱者的閱讀偏好進行分析進而畫像并推送新聞，我們也可以依托目前掌握的信息對犯罪嫌疑人進行畫像幫助破案”。于是，王李平連夜搭建出了一個數學模型，在上萬條信息中分析出嫌疑人的特征，最終鎖定了唐某等三名犯罪嫌疑人，將其一舉抓獲。
     既然能夠在案發后對犯罪嫌疑人進行畫像，那么也可以在案發前對易受害人群、易受害區域進行畫像，從而提前吹響“安民哨”，加強防范，降低發案。抱著試一試的想法，王李平以目前最高發的詐騙案為研究對象，對各類詐騙案的易受害群體進行畫像。“殺豬盤詐騙”的受害群體主要是“單身”“年齡30-50歲”“有長期穩定收入”“大專以上學歷”等，“刷單詐騙”的受害群體主要是“女性”“8090后”“高校學生”“無固定收入”等……根據眾多受害人的行為特征，王李平建立了各類高發詐騙案件的數學模型，通過計算進行精準篩選。符合模型的易受騙者，大渡口反詐中心會通過發送短信息、社區民警上門走訪等多種方式在他們耳邊吹哨提醒。目前，“數據畫像系統”已經在打擊破案、治安防范中取得了不錯的效果，今年以來大渡口電詐案件發案同比大幅下降。
     王李平表示將“數據畫像系統”做大做強是目前最緊要的任務。作為一個“吹哨人”，他希望將哨子吹得更早，吹得更響，讓預防警務服務群眾，讓數據科技惠民有感。“我們正在努力對大渡口的區域案發特點進行全方位的數據畫像，對潛在的犯罪行為進行預測，從而做到防患于未然，有效地降低犯罪行為發生的概率。”王李平對未來充滿信心。