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调查工作在很大程度上依赖于在犯罪现场收集的物证，而这些物证很多都是直观的。传统上，收集这些线索都是靠人工--拍摄现场照片、绘制草图、标注物品，以及依靠调查员训练有素的眼睛来发现微妙的细节。
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，有了人工智能和计算机视觉，调查工作变得更加先进。机器可以更快、更准确、更大规模地协助分析视觉证据。
其中，计算机视觉是一项极具影响力的技术，能让机器看到并理解图像和视频。这些系统可以快速处理和分析大量视觉数据，帮助调查人员更快地破案。
人工智能驱动工具在调查中的优势推动了全球人工智能驱动数字取证工具市场的发展，2025 年的市场价值为 49.8 亿美元，预计到 2031 年将达到 177 亿美元。
在本文中，我们将探讨计算机视觉如何用于法医调查，以及它如何帮助识别、分析和解释视觉证据。
计算机视觉使机器能够解读现实世界中的视觉信息，并根据这种理解做出决策。具体来说，在法医学中，人工智能可用于检测武器或伤害等元素、追踪车辆，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人工观察和专家知识，但这一过程可能非常耗时，而且通常一次只关注一个案件。Ultralytics YOLO11等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、识别关键物体，并利用视觉人工智能任务（如物体检测和图像分类）对证据进行分类。
例如，计算机视觉模型可以自动扫描视频馈送，检测可疑活动，如异常移动、闲逛或遗留物品，而不是手动查看数百小时的监控录像。它可以标记出特定的时间范围和地点，供调查人员查看，从而大大减少查找相关证据所需的时间和精力。
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。下面将详细介绍计算机视觉在当今法医工作中的应用。
监控中最常用的计算机视觉技术之一是物体跟踪--在视频帧中跟踪人、车辆或物品。这些系统不需要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，迅速捕捉 "正常 "的样子。这样，它们就能自动发现异常行为，如在安静区域闲逛的人，禁区内的车辆，或公共场所无人看管的包。
这种技术在调查过程中非常有用。例如，如果目击者说他们在上午 11 点到下午 1 点之间在十字路口看到一辆红色皮卡车，计算机视觉技术就可以扫描数小时的闭路电视录像，找出每一个红色皮卡车的镜头，让调查人员无需再手动审查所有镜头。通过将过去需要数小时或数天的工作自动化，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。
火灾相关事件发生后，时间至关重要，而物证往往会遭到破坏或损毁。计算机视觉技术通过分析不同来源的视觉数据（如卫星图像、无人机镜头、闭路电视和热扫描）来重建事件发生的顺序，从而填补了这一空白。
这些工具可以检测火源，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，该系统可以发现不同地区的火灾模式，如重复起火地点、可疑行为或协同纵火。
在澳大利亚新南威尔士州，警方在调查 2019-2020 年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、地理空间数据以及风向和雷击记录等环境输入。该平台还利用物体识别技术，在海量监控录像中识别车辆或设备等相关视觉元素。
通过将这些见解与手机地理定位数据和地图进行叠加，调查人员可以将人类活动与特定火灾事件联系起来，并在正式审讯中直观地展示这些数据。这种方法加快了调查进程。
法医学中的三维重建结合了摄影、激光扫描、激光雷达和计算机视觉等技术，可创建详细、真实比例的犯罪现场模型。这些重建技术可以帮助调查人员直观地看到物体的位置、血液喷溅模式和子弹轨迹，其准确性和互动性是传统二维照片所无法提供的。这项技术可以进行虚拟演练和精确测量，从而增强分析和法庭陈述的效果。
除了主动调查，三维重建和虚拟现实（VR）也在重新规划法医学教育。在学术环境中，学生可以使用 VR 头显探索模拟犯罪现场、识别证据并练习指纹扫描和血液喷溅分析等技术。这种身临其境的学习方法可以在安全、可重复的环境中培养核心调查技能。
在人工智能图像增强技术的帮助下，印度喀拉拉邦最近破获了一起 19 年前的案件。调查人员重新查看了案发时的老照片，并结合使用图像处理和人工智能技术，明确了嫌疑人的面部特征并生成了最新的肖像。其中一张增强后的图像与网上分享的结婚照中的一个人非常相似，最终使案件取得了突破性进展。
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技术的结合，可以帮助执法部门重新审视和解决长期悬而未决的调查问题。通过揭示被掩盖的细节或识别随着时间推移而发生重大变化的个人，这些技术被证明是数字取证领域的强大资产。
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，并用详细的像素级掩码勾勒出每个对象的轮廓。这有助于调查人员精确地分离出关键证据，即使是在混乱或复杂的环境中。
比方说，在一个犯罪现场的泥土或雪地上可以看到多组脚印或重叠的轮胎印，实例分割可以区分并分别勾勒出每组脚印或轮胎印。这样就能更轻松地分析移动模式、车辆路径或嫌疑人轨迹，而不会受到背景杂乱的干扰。
除了场景分析，实例分割技术还被应用于法医图像。在苏黎世法医研究所的一项研究中，研究人员使用这种技术来识别不同类型的伤口。他们在包含 4666 处伤口的 1753 张法医图像上训练了一个视觉模型。
训练有素的模型能够检测和分类七种类型的伤害，包括刀伤和烧伤。它展示了视觉人工智能如何通过快速准确地分析伤害模式、节省时间和提高法医图像评估的一致性来为调查人员提供支持。
自动车牌识别（ANPR）或车牌识别（LPR）是一种计算机视觉应用，侧重于从图像或视频片段中自动检测、读取和提取车牌号码。这通常涉及使用计算机视觉模型（如 YOLO11）进行物体检测，以确定帧内车牌的位置。
一旦识别出车牌，就会应用光学字符识别 (OCR) 技术提取字母数字字符。然后可将这些信息与数据库进行交叉比对，以确定车主或追踪其过去的行踪。ANPR 在涉及人员失踪、车辆失窃、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，执法人员可以将车牌号码输入 LPR 系统。如果车辆出现在监控摄像头中，系统就会自动标记其位置，帮助执法人员迅速做出反应。LPR 还可通过集成监控网络提供快速、准确的跟踪，从而在被盗车辆或肇事逃逸等案件中发挥关键作用。
人工智能和计算机视觉提供了若干关键优势，可提高法证调查的效率、可及性和可靠性。以下是一些值得考虑的关键优势：
尽管计算机视觉在取证方面潜力巨大，但也有一些挑战需要注意。以下是一些主要挑战：
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，到建立三维犯罪现场模型和增强文档，计算机视觉在调查人员工作的每个阶段都提供了支持。
未来，计算机视觉可能会与人工智能和机器学习更加紧密地合作，以便更快地发现模式，并利用过去的案件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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