人工智能驱动的犯罪现场分析服务
Vanita Kshirsagar1, Nishant Pachpor2, Shubhangi Suryawanshi1
1Dr. D. Y. Patil Institute of Technology, Pimpri, Pune.
MethodsX
|July 14, 2025
概括
这项研究介绍了用于法医科学的AI驱动的Web应用程序,增强犯罪现场调查. 该工具自动化了指纹重建,武器检测和人类活动识别,提高了刑事司法效率和准确性.
科学领域:
- 法医科学 法医科学 法医科学
- 人工智能的人工智能
- 计算机视觉 计算机视觉
背景情况:
- 犯罪仍然是一个重要的社会问题,需要有效的调查过程.
- 传统的法医方法往往是手动的,耗时的,容易出现人为错误.
- 需要先进的技术解决方案来支持执法和加快司法执行.
研究的目的:
- 开发和评估一个新的网络应用程序,集成人工智能,以简化犯罪现场调查.
- 自动化关键的法医任务,包括指纹重建,武器检测和人类活动识别.
- 为法医调查人员提供一个有效的工具来分析犯罪现场数据.
主要方法:
- 开发一个具有直观界面的Web应用程序,用于上传犯罪现场图像和视频.
- 实现用于指纹重建的自动编码模型.
- 使用YOLO NAS进行对象检测 (武器识别).
- 应用VGG16对人类活动的认可.
主要成果:
- 指纹重建模型实现了0.0477的验证损失和0.0487的步骤损失,改善了部分指纹的分析.
- 在武器检测方面,YOLO NAS的平均平均精度 (mAP) 为77.8%.
- VGG16在人类活动识别方面实现了98.21%的高精度.
结论:
- 由人工智能驱动的Web应用程序显著提高了犯罪现场调查的效率和准确性.
- 对指纹,武器和人类活动的自动分析有助于识别罪犯和理解事件.
- 这项技术为法医科学和司法行政提供了有前途的进步.
