粤ICP备17114055号
微信扫码
添加专属顾问
支持私有云部署
我要投稿
公安刑侦新利器，DeepSeek算法模型深度解析。核心内容：1. 时空卷积神经网络（ST-CNN）构建嫌疑人行为轨迹2. 迁移学习与生成式AI在历史案件分析中的应用3. 自然语言处理（NLP）与知识图谱在警情分析中的效率提升
DeepSeek在公安刑侦领域的应用结合多种先进算法和技术框架，为案件分析、线索挖掘与决策支持提供智能化解决方案。以下是核心算法及典型应用案例的归纳：
时空卷积神经网络（ST-CNN）
在历史案件分析中，通过整合户籍、公交记录、医疗档案等多类数据构建模型，重构嫌疑人行为轨迹。例如南京某案件中，利用时空卷积神经网络提取时空关联特征，锁定12名与案发时间线高度吻合的可疑人员。该算法结合时间序列与空间分布特征，通过卷积层提取多维数据中的复杂关联模式。
迁移学习与生成式AI
将现代犯罪特征迁移至历史案件分析。例如南京警方通过迁移学习技术，将当代连环杀人案的犯罪特征投射到28年前的案件中，结合生成式AI推演凶手可能具备的职业背景（如皮革加工或医疗解剖），与早期侧写结果形成交叉验证。该技术利用预训练模型提取犯罪行为的共性特征，通过微调适配历史案件的特殊性。
自然语言处理（NLP）与知识图谱
警情文本分析：自动解析警情报告，将原本需多人多日完成的分析任务缩短至分钟级。
法律知识关联：通过知识图谱技术关联法条、案例与案件事实，支持法官进行跨层级法条穿透检索，自动生成裁判逻辑链。技术核心结合Transformer架构实现文本理解，通过实体关系建模增强语义关联。
基因组组装算法与生物信息学模型
处理高度降解的生物检材时，通过第三代纳米孔测序技术与AI辅助的基因组拼图算法，修复断裂的DNA碱基链。例如某碎尸案中，该技术将基因组拼图效率提升47倍，最终构建完整DNA图谱。算法结合深度学习优化序列比对与缺失片段补全，适用于微量、低质量生物样本分析。
多模态数据分析与预测模型
社会影响评估：通过多模态数据（舆情、资金流向、地域分布）训练预测模型，生成案件社会影响评估报告。
量刑建议辅助：输入涉案参数后，机器学习模型输出刑期计算雷达图，辅助法官实现量刑平衡。技术集成结构化数据与非结构化文本/图像分析，结合回归模型与聚类算法实现多维预测。
案件流程智能预警与合规审查
基于规则引擎与异常检测算法监控案件流程，例如在审判管理中设置自动预警节点，提前提示审限届满；刑事判决书自动检测是否遗漏法定必备要素。核心技术包括规则匹配与孤立森林等异常值检测算法，实现流程自动化监控。
总结来看，这些算法覆盖从生物信息分析到社会风险预测的全链条，其核心是数据驱动与人机协同。未来随着多模态融合技术与联邦学习的发展，AI在刑侦中的作用将进一步提升，从辅助工具升级为战略级决策支持系统。
合作请联系：
18603187258
53AI，企业落地大模型首选服务商
产品：场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺：免费场景POC验证，效果验证后签署服务协议。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业
2024-06-20
2024-10-14
2025-02-04
2024-10-09
2024-06-14
2024-06-16
2024-06-14
2024-05-31
2024-07-24
2024-07-03
回到顶部