用于法医学的计算机视觉：检测隐藏的线索

调查在很大程度上依赖于犯罪现场收集的物证，而很多证据都是视觉的。传统上，收集这些线索是手动完成的——拍摄现场照片、绘制布局草图、标记物体，并依靠调查人员训练有素的眼睛来发现细微的细节。

多年来，热像仪和指纹扫描仪等工具为这项工作提供了支持，并在破案中发挥了关键作用。但现在，由于人工智能和计算机视觉，调查变得更加先进。机器可以更快、更准确、更大规模地协助分析视觉证据。

特别是，计算机视觉是一项具有影响力的技术，它使机器能够看到和理解图像和视频。这些系统可以快速处理和分析大量的视觉数据，帮助调查人员更快地侦破案件。

AI 驱动的工具在调查中的优势已推动全球 AI 驱动的数字取证工具市场在 2025 年达到 49.8 亿美元，预计到 2031 年将达到 177 亿美元。 

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在本文中，我们将探讨计算机视觉如何在法医调查中使用，以及它如何帮助识别、分析和解释视觉证据。

人工智能和计算机视觉在法医学中的作用

计算机视觉使机器能够解释来自现实世界的视觉信息，并根据该理解做出决策。具体来说，在法医学中，AI 可用于检测武器或伤害等元素、跟踪车辆，甚至以惊人的速度和准确性重建犯罪现场的 3D 模型。 

虽然法医调查仍然依赖于人工观察和专家知识，但这个过程可能非常耗时，并且通常一次只关注一个案例。像Ultralytics YOLO11这样的计算机视觉模型提供了一种更快、更可扩展的方法。这些模型可以扫描场景，识别关键对象，并使用对象检测和图像分类等视觉 AI 任务对证据进行分类。

例如，计算机视觉模型可以自动扫描视频流以检测可疑活动（如异常移动、徘徊或遗留物体），而无需手动审查数百小时的监控录像。它可以标记特定的时间和地点供调查人员审查，从而大大减少寻找相关证据所需的时间和精力。

视觉人工智能在取证中的应用 

计算机视觉正在改变调查人员收集和研究视觉证据的方式。本文将深入探讨它在当今法医工作中的应用。

使用计算机视觉分析监控录像

监控中最常见的计算机视觉技术之一是 目标跟踪 - 跟踪视频帧中的人、车辆或物品。这些系统不是针对每种情况进行手动编程，而是从真实世界的视频中学习，并迅速掌握“正常”的样子。这样，它们就可以自动发现异常行为，例如有人在安静的区域徘徊、车辆在限制区域内或公共场所无人看管的包。

这项技术在调查期间可能很有用。例如，如果证人说他们上午 11 点到下午 1 点之间在十字路口看到一辆红色皮卡车，计算机视觉可以扫描数小时的闭路电视录像，挑选出每一个红色卡车的实例，从而使调查人员免于手动查看所有录像。通过自动化过去需要数小时或数天才能完成的工作，计算机视觉使实时监控和证据审查变得更快、更智能、更有效。

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在森林火灾调查中使用 AI

在火灾相关事件发生后，时间至关重要，而物证往往会受到破坏或销毁。计算机视觉技术通过分析各种视觉数据来源（如卫星图像、无人机录像、闭路电视和热扫描）来重建事件序列，从而弥补了这一不足。

这些工具可以检测火灾的起因、识别潜在的助燃剂，并跟踪现场附近的人员或车辆活动。当与犯罪数据库和事件报告相结合时，该系统可以揭示不同区域的模式，例如重复的火灾地点、可疑行为或有组织的纵火。

一个真实的例子来自澳大利亚新南威尔士州，警方在调查 2019-2020 年的丛林大火期间使用了一个名为 Insights 的计算机视觉平台。该平台分析了闭路电视录像、地理空间数据和环境输入，例如风向和雷击记录。它还使用目标识别来识别大量监控录像中相关的视觉元素，例如车辆或设备。

通过将这些见解与手机地理位置数据和地图叠加，调查人员可以将人类活动与特定的火灾事件联系起来，并在正式调查中以可视化的方式呈现这些数据。这种方法加快了调查过程。

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使用计算机视觉重建犯罪现场

法医领域的3D重建结合了摄影、激光扫描、LiDAR和计算机视觉等技术，以创建详细、真实比例的犯罪现场模型。这些重建通过传统2D照片无法提供的精确度和互动性，帮助调查人员可视化物体位置、血迹飞溅模式和弹道轨迹。这项技术通过实现虚拟演练和精确测量，增强了分析和法庭演示效果。

除了积极的调查之外，3D 重建和虚拟现实 (VR)也在重新构想法医教育。在学术环境中，学生可以使用 VR 头显来探索模拟犯罪现场、识别证据，并练习指纹扫描和血迹分析等技术。这种沉浸式学习方法在安全、可重复的环境中培养核心调查技能。

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使用视觉AI进行图像增强

最近，在印度喀拉拉邦侦破了一起 19 年前的案件，这得益于 AI 驱动的图像增强。调查人员重新查看了犯罪发生时的旧照片，并结合使用图像处理和人工智能来澄清面部特征并生成嫌疑人的最新肖像。一张经过增强的图像与在网上分享的婚礼照片中看到的一个人非常相似，这最终导致了案件的突破。

这个案例很好地说明了现代取证工具（特别是人工智能与传统图像增强的结合）如何帮助执法部门重新审视和解决长期悬而未决的调查。通过揭示模糊的细节或识别随着时间推移发生重大变化的人，这些技术正在被证明是数字取证领域中的强大资产。

使用实例分割进行证据提取

实例分割是一项 计算机视觉任务，可以识别图像中的单个对象，并使用详细的像素级掩码勾勒出每个对象。这有助于调查人员精确地分离关键证据，即使在混乱或复杂的环境中也是如此。

假设有一个犯罪现场，在泥土或雪地里可以看到多组脚印或重叠的轮胎痕迹——实例分割可以区分并勾勒出每一个痕迹。这使得分析运动模式、车辆路径或嫌疑人轨迹变得更容易，而不会受到背景干扰。

除了场景分析之外，实例分割也正在应用于法医图像。在苏黎世法医学研究所的一项研究中，研究人员使用该技术来识别不同类型的伤口。他们在一个包含 4,666 个伤口的 1,753 张法医图像上训练了一个视觉模型。 

经过训练的模型能够检测和分类七种类型的损伤，包括刺伤和烧伤。它展示了视觉 AI 如何通过快速准确地分析损伤模式来支持调查人员，从而节省时间并提高法医图像评估的一致性。

视觉 AI 支持的自动车牌识别

自动车牌识别（ANPR），或车牌识别（LPR），是一种计算机视觉应用，专注于自动检测、读取和提取图像或视频片段中的车牌号码。 这通常涉及使用计算机视觉模型（例如 YOLO11）进行目标检测，以在帧内定位车牌。 

一旦识别出车牌，就会应用 光学字符识别 (OCR) 来提取字母数字字符。然后可以将此信息与数据库进行交叉引用，以识别车主的身份或跟踪其过去的行踪。ANPR 在涉及失踪人员、车辆盗窃、交通违规或肇事逃逸事件的调查中特别有用。

例如，在失踪人员案件中，执法部门可以将车牌号码输入到 LPR 系统中。 如果车辆出现在监控摄像头上，系统可以自动标记其位置，帮助警官快速响应。 LPR 还在被盗车辆或肇事逃逸等案件中发挥着关键作用，通过集成的监控网络提供快速、准确的跟踪。

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在法医学中使用 AI 的优缺点

AI 和计算机视觉提供了几个关键优势，可以提高法医调查的效率、可访问性和可靠性。以下是需要考虑的一些主要优势：

• 远程分析：计算机视觉使法医调查人员能够从任何地方查看犯罪现场和证据（例如图像、视频和 3D 模型），而无需亲临现场。
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• 长期存档：视觉系统处理的数据可以得到很好的组织，并且易于搜索。如果将来需要，可以使用改进的模型对旧案例进行重新访问和重新分析。
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• 一致性：与人类可能根据经验以不同方式解释视觉信息不同，计算机视觉模型每次都应用相同的规则，从而产生更一致和统一的分析结果。

尽管计算机视觉在法医学中具有潜力，但也存在一些需要牢记的挑战。以下是一些主要的挑战：

• 输入质量: 视觉模型在很大程度上依赖于它们接收到的数据的质量。如果图像模糊、光线不足或分辨率低，计算机视觉解决方案可能会遗漏或误解重要的细节。这可以通过应用正确的数据增强策略来缓解。 
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• 未见数据中的困难：当计算机视觉模型遇到新的事物时，例如不寻常的物体或与他们训练的数据不同的犯罪现场，可能会遇到困难。 这被称为“漂移”。
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• 法律挑战: 在调查中使用计算机视觉可能会引发法律问题，例如证据是否可以在法庭上采纳，数据的私密性如何，以及系统决策的透明度如何。

主要要点

计算机视觉仍在不断发展，但它已经改变了法医学的运作方式。从通过实例分割检测和勾勒小块证据，到构建 3D 犯罪现场模型和增强文档，它在工作的每个阶段都为调查人员提供支持。

未来，计算机视觉可能会与人工智能和机器学习更紧密地合作，以更快地发现模式，并使用过去的案例数据做出更好的预测。随着技术的不断进步，它将不断带来新的、更好的破案方法。

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