借助大模型实时检测，精准识别河道行人游泳，通过及时发现并制止河道游泳行为，能保障行人生命安全、减轻救援压力、维护河道正常秩序、降低公共安全风险，同时还能强化公众安全意识，助力形成良好的公共安全氛围。

借助大模型实时检测，精准识别河道排污，可溯源污染源头，实时阻断污染扩散，科学评估生态损害，规范企业排污行为，保障公众用水安全，并优化环境治理策略，通过系统化监测与数据分析，为河道水环境治理与生态保护提供有力支撑。

借助大模型实时检测，精准捕捉深圳巡航方向桩号 36-17 至 36-18 路段的违章占道行为，并即刻将信息推送至相关部门与工作人员。这一机制确保交通执法、清障救援等力量可迅速响应，通过现场劝离、拖车处置等措施快速清理占道车辆，消除因车道堵塞引发的追尾、剐蹭等事故隐患，同步缓解路段通行压力，维持高速公路车流畅通，实现交通秩序的高效管控与安全保障。

借助大模型实时输出高速公路行人检测结果，清晰定位到未知巡航方向（33-24，33-25）处发生的行人事件，并迅速传达给相关人员。此举能够使交通管理等相关部门及工作人员第一时间获取关键信息，即刻响应并采取有效措施，快速驱离高速公路上的行人。这一举措可切实避免因行人闯入高速公路而引发的车辆碰撞等交通事故，有力保障了高速公路上车辆的安全通行以及行人的生命安全。

借助大模型实时检测，通过三维重建真实还原架空输电电塔，结合AI视频检测绝缘子伞裙破损、螺栓丢失等，减小巡检人员工作强度，规避高空作业风险。

借助大模型实时检测，能精准检测地铁口保护区沿线高架桥梁附近土堆、水泥管、秸秆等堆垛杂物，并标记目标。基于检测结果可推图、报警，方便相关部门及时处理，既保障地铁运营安全，又提升城市环境卫生。

在地铁露天轨道场景下检测下蹲行人。安全上，可预防列车碰撞行人，避免因紧急制动威胁乘客与设备安全，维持运营秩序；应急处理方面，能为救援提供精准位置信息，助力制定科学救援疏散方案，提高应急效率，全方位保障行人生命安全与地铁正常运营 。

在地铁露天轨道场景的道岔区域检测列车。安全层面，可预防道岔故障引发事故，避免列车侧面冲突；效率方面，能优化道岔切换时机，减少列车延误；在设备维护与管理上，有助于监测道岔设备状态，为运营提供数据支持以优化方案，保障地铁安全、高效、科学运行

在地铁隧道场景内可检测前方 120 米行人。安全上，能预防碰撞事故，保障误入、作业等行人生命安全；对地铁运行而言，可避免运营中断，减少设备损坏；在应急管理方面，能为应急部门提供信息辅助决策，还能保障救援人员和被救援者安全，避免二次事故。

在地铁隧道场景内可检测前方 300 米列车。安全方面，能避免追尾、应对突发，保障乘客、人员生命及车辆设施安全；效率上，可优化行车间隔、减少不必要停车，增加运能、提高舒适度和正点率；对地铁监控管理而言，可向控制中心提供实时数据助于监控调度，积累数据还能支持分析，优化运营方案、提升服务质量和效益。