应用场景
一、城市街面巡查与主动救助
痛点:街面流浪人员发现不及时,巡查覆盖不全面,极端天气下更易出现救助盲区。
场景描述:通过网格化巡查管理+移动端实时上报+智能视频识别,城市管理部门可实现对重点区域的全覆盖主动巡查。某市救助站在2024年寒冬专项行动中,利用智能监测系统识别出3名蜷缩在桥洞下的流浪人员,巡查人员20分钟内抵达现场完成救助,避免了冻伤事故的发生。
二、身份不明人员入站救助
痛点:受助人员多为身份不明、认知障碍或精神障碍患者,身份核实困难,传统寻亲方式效率极低。
场景描述:救助站接收一名无法沟通的老年女性后,使用平台采集人脸照片,与公安人口信息库比对,30分钟内匹配到高度相似人口信息;随后通过DNA比对最终确认身份,仅用42天便帮助老人回到安徽老家与失散3年的家人团聚。
三、长期滞留人员安置与寻亲
痛点:大量身份不明的流浪人员长期滞留在救助站,占用资源且难以妥善安置。
场景描述:平台对站内滞留人员进行系统化管理,建立生物特征库和寻亲档案,通过全国寻亲信息发布平台联动媒体渠道发布信息,同时进行口音分析、自述信息智能匹配。帮助救助站将滞留人员的平均安置周期从2年缩短至3个月,明显改善站内资源利用效率。
四、返乡安置与源头治理
痛点:返乡安置与流出地衔接不畅,缺乏源头治理数据支撑,反复流浪现象突出。
场景描述:民政部门利用平台的源头治理分析功能,识别出某县为流浪人员流出高发地区后,联动该县民政部门和扶贫单位开展针对性帮扶。对反复流浪人员建立预警档案,协调解决低保、就业、住房等实际困难,2024年该县新增流浪人员同比减少35%。