为提高潜血手印的显现效果，本文将荧光标记技术引入到潜血手印显现中来，利用 N-羟基琥珀酰亚胺 酯化学活性强、易与蛋白质的氨基反应形成酰胺化学键、能形成稳固结构的特点，合成新型的荧光素类试剂 5-羧基荧光素-N-羟基琥珀酰亚胺酯（CFSE 荧光素），并首次运用于潜血手印显现领域。本文对该新型荧光素显 现潜血手印的能力进行了系统探究，通过设置系列梯度，运用比较实验、假设检验等方法，确定了该荧光素显 现潜血手印的操作方法、试剂最优配方等。CFSE 荧光素能广泛运用于非渗透性复杂背景、深色背景客体上的潜 血手印荧光显现，且对后续 DNA 提取基本没有影响；与酸性黄进行对比，结果显示其显现纹线的精细程度、与 背景反差更高；同时，研究还确定了该荧光素与常用显现潜血手印方法配合使用的顺序。CFSE 荧光素具备荧光 亮度较强、精细程度高、与背景反差明显、不易出现荧光斑渍、易于冲洗的优点，总体显现效果好，为潜血手 印的显现提供了新方法。

异常行为检测是维护治安的一项重要任务。快速准确地对关键场所中的异常行为进行检测是治安工作 的重要任务。对于关键场所中的目标检测算法来说，要在人员密集的图像中获得满意的检测结果具有一定挑战 性。本文针对异常行为目标检测中存在的目标分布密集、尺度变化范围较大、检测背景较为复杂等问题，将注 意力机制 CA 引入到主干网络部分 C2f 模块中，从而加强网络在复杂背景下对目标的注意力；将 Swin Transformer模型集成到 YOLOv8 骨干网络中，增加特征图的信息交互范围，充分利用物体的背景信息提高复杂背景下物体 的检测精度。最后通过实验验证了改进网络的可行性并与几种主流网络进行对比，平均精度达到 95.1%，与基 础网络 YOLOv8 相比，平均精度提高 2.4%，证明了该方法的有效性。

本研究旨在通过深入分析法医昆虫学的研究现状、热点内容及未来发展趋势，为相关领域的进一步研 究提供指导和参考。笔者系统地检索了 2003－2023 年在中国知网 CNKI、万方数据库以及 Pubmed 数据库中与 法医昆虫学相关的文献，并利用CiteSpace 6.2.R4 Advanced 软件，对这些文献进行了年发文量趋势、作者、国 家、机构以及关键词的可视化分析。经过严格筛选，本研究共纳入国内文献 499 篇，国外文献 2 137 篇，总计2 636 篇。分析结果显示，尽管中国在法医昆虫学领域取得了一定的进展，但在国际合作与交流方面仍有较大的 提升空间。同时，尸体死亡时间（PMI）推断是国内外共同关注的研究热点，但各国的研究侧重点存在差异。 基于这些得出结论：中国必须要加强实证研究和实地调查，提高研究的应用价值和影响力，并且加强国内外学 者之间的交流与合作，共同推动法医昆虫学的发展。

为进一步提高说话人识别的准确率，同时避免传统说话人识别方法需要手动设计特征提取工作的复杂过程，本文提出了一种基于 CBAM 注意力机制与深度神经网络相结合的端到端说话人识别方法。在深度神经网络结构中引入轻量级的通用模块 CBAM，将其无缝集成到网络架构中，增加网络对音频信息的敏感程度，并使用端到端损失函数将整个模型看作整体进行训练；同时，提出基于广义端到端损失函数训练的嵌入的法庭说话人识别方法，通过改进模型训练的嵌入的余弦相似性得分得到似然比，为法庭提供直观且强大的证据力量；最后，以深度神经网络 Bi-LSTM 与 GRU 为例，使用主流数据集 CN-Celeb 对模型进行训练，并使用 Zhvoice 的子集 Zhaishell 和实战案件音频进行实战检验。结果表明，本文所提出的方法有效提高了识别精度，并且能快速地构建模型，提高泛化能力。

射击弹头痕迹图像特征的识别是枪弹痕迹检验的主要内容，也是检验难点之一。本文提出一种基于高分辨率网络（high-resolution networks, 简称HRNet）框架的射击弹头痕迹特征自动标注方法，能够实现阳膛线痕迹区域、阴膛线痕迹区域和坡膛线痕迹区域的自动标注。研究构建了一个由BalScan（三维痕迹图像扫描系统）提取的5 895张、包含7种不同尺寸射击弹头痕迹图像的数据库，并按照7∶1.5∶1.5的比例，将其分为训练数据集、验证数据集和测试数据集。对训练数据集进行人工标注，明确了阳膛线痕迹区域、阴膛线痕迹区域和坡膛线痕迹区域，以用于高分辨率网络模型的训练。随后，将未标注的测试数据集输入到经过训练的模型中对特征区域进行自动标注。最后，人工审核标注结果并记录准确率。结果显示，本文所提出的方法在自动标注任务上的平均准确率为94.1%，证明了其有效性。这种无需手动标注的射击弹头痕迹图像标注算法，能大幅减轻检验人员的工作负担，为提升枪弹痕迹检验效率提供了可行的新途径。

通过考察盐酸海洛因、可卡因碱、盐酸可卡因及掺杂物右美沙芬、对乙酰氨基酚、左旋咪唑、咖啡因、烟酰胺、非那西汀、吡拉西坦的关键定量参数，建立缴获样品中海洛因、可卡因及常见掺杂物的通用型核磁共振氢谱定量方法（1H-qNMR）。根据盐酸海洛因、可卡因碱、盐酸可卡因在不同氘代溶剂中的溶解度和稳定性，结合样品谱图与标准品谱图分析，最终选择氘代二甲基亚砜作为溶剂，1,3,5-三甲氧基苯为内标。选取1H谱图中δH 6.09 ppm为内标定量信号，δH 6.87、6.71、2.24 ppm为盐酸海洛因的定量信号，δH 7.90、7.64、5.12、3.61 ppm为可卡因碱的定量信号，δH 7.88、5.49、2.79 ppm为盐酸可卡因的定量信号。采用1H-qNMR法定量分析168份缴获样品，测得海洛因、可卡因的含量与高效液相色谱法结果无显著性差异。本文首次建立了可用于大批量缴获样品中海洛因、可卡因及常见掺杂物同时定量分析的通用型1H-qNMR法。该方法无需标准品，简单、快速、准确、方法耐受性和重现性好，可为缴获样品中海洛因、可卡因的定量检测和特征分析提供新思路。

快速、准确地识别监控视频中的打斗行为对于执法部门和安保行业至关重要，有助于减少暴力事件的发生、维持社会治安稳定。本文提出了一种基于 YOLOv5s 改进的打斗行为检测模型，利用大量数据训练网络模型，能够更加准确地检测出各种打斗行为。首先，采用开源交互式标记工具 Labelimg 对数据集进行标注。其次，使用轻量级网络 MobileNetv3 取代原来 YOLOv5s 模型的骨干网络，以减少模型的参数数量和计算量，提高模型检测精度。实验结果表明，相比原始网络，改进后的模型检测精度值由 92%提升到 94.4%，计算量由原来的 15.8G 减少到 3.1 G，算法检测速度最快可达 0.153 s，满足实时性要求。该模型适用于精度要求高、内存和计算能力有限的公安实践应用场景。

在案件现场的监控中，录音能够全面记录现场的各种声音，包括言语对话、异常声响以及可能与案件 有关的其他声音，这些录音证据能够起到还原案发经过，揭示犯罪事实的作用。本文以一起枪击案件中心现场 监控中的录音为主要分析对象，将法庭说话人识别的方法引入与案件相关的非正常言语呼喊声和气枪枪击声分 析，采用听觉－声学－语音学分析方法对呼喊声和枪击声进行检验。该案的现场录音中共出现了142次呼喊声和2次疑似枪击声音，通过检验分析，确认了呼喊声均来自于受害人，2次疑似枪击声音为气枪枪击声，结合现场 勘查和尸体检验情况，重构再现案发前后的事件过程，准确推断案发时间和嫌疑人乘用车辆的车牌，为查明案 件性质、确定侦查方向、锁定犯罪嫌疑人提供了科学依据和重要线索。

物证鉴定正在从传统范式向物证特征似然比和物证分数似然比范式转换，处于三范式并行时代。鉴于贝 叶斯似然比范式的优势和带来的发展机遇，范式转换已经成为全球物证鉴定发展的大趋势。但是，各个物证专 业和各个国家地区的物证鉴定范式发展并不平衡，范式转换在全球范围尚未全面实现。阻碍物证鉴定范式转换 的主要原因包括新范式技术方法局限、部分人员对新范式的错误认识、相关能力不足和法律应用问题。除 DNA物证鉴定外，国内新范式应用和范式转换相对滞后。本文提出了在国内实施物证鉴定范式转换的实施路径，包 括学者和从业者开展新范式的科学研究，主管部门制定范式转换策略和规划，鉴定机构开发和确认 LR 方法、 制定言语量表、收集数据、培训鉴定人和参加能力验证，决策者接受相关教育和立法者调整相关法规等具体措施。

形态特征主观似然比范式是关于形态类物证特征结果证据意义解释的理论和方法。形态特征结果主观 似然比（likelihood ratio，LR）通常是在分别代表控辩双方主张的两个对立命题条件下，基于专家知识或专家知 识与数据组合分配的形态特征结果出现概率的比值。评估形态特征结果主观 LR 的命题层级包括来源层级和行 为层级。形态特征结果主观 LR 表达了物证形态特征结果对控辩双方命题的相对支持方向和强度，为决策者确 定有争议的命题事实提供定性的证据价值。决策者基于形态特征结果主观 LR 意见，或基于 LR 经贝叶斯定律导 出的命题后概率，结合案件其他证据排除合理怀疑确定命题事实。形态特征主观 LR 范式在科学逻辑以及意见 的形成、表述、理解和推理应用方面完全不同于我们已经习惯的传统范式，与 DNA 特征结果客观 LR 范式也存 在一定差异。这给鉴定人和决策者提出了新的要求和挑战。

人脸相似分数似然比范式是关于人脸比对分数结果证据意义解释的理论和方法，也是物证鉴定贝叶斯 似然比范式的最新方法。人脸相似分数似然比（LR）是在通常分别代表控辩双方主张的两个对立命题下，基于 人脸分数概率分布数据定量分配的人脸分数结果出现概率的比值。命题通常涉及犯罪现场人脸像是否来自已知 身份嫌疑人的问题。人脸分数 LR 表达了人脸分数结果对控辩双方的人脸来源命题的相对支持方向和强度，为 决策者确定有争议的人脸来源命题事实提供了量化的证据价值。决策者基于人脸分数 LR 意见，或基于 LR 经贝 叶斯定律和先验几率导出的人脸来源命题后概率，结合案件其他证据排除合理怀疑地确定人脸来源事实。人脸 相似分数 LR 范式在科学逻辑以及意见形成、表述、理解和推理应用方面完全不同于我们已经习惯的传统范式， 与目前广泛应用的 DNA 特征 LR 范式也存在差异，这给鉴定人和决策者提出了新的要求和挑战。

在法医临床学鉴定中，当需要确定肺萎缩程度时，通过 Mimics 软件计算被认为金标准。然而，由于Mimics 软件的操作复杂且耗时较长，一些法医工作者仍然倾向于使用目测法、三线法等传统方法进行计算， 这种做法可能导致鉴定意见出现一定程度的误差。本研究基于深度学习语义分割技术开发了肺萎陷程度自动化 计算模型，并与 Mimics 软件计算肺萎陷程度的结果比对，以探究深度学习在肺萎陷程度测算中的可行性与可 靠性。本研究收集包含气胸诊断的 42 例 DICOM 格式 CT 影像数据，每例图像约 350 张，层厚 1 mm。其中， 随机选取 32 例数据用于模型训练，人工标注 1 943 张图像中胸廓内含气区域。另外，10 例数据由 Mimics 软件 测量肺萎陷程度，用于验证模型训练效果。此外，本研究选取 5 例气胸相关鉴定案例作为外部测试集，通过模 型和 Mimics 软件重建两种方法计算肺萎陷程度，分析两种方法结果的相关性及计算误差。在验证集中，模型 计算结果与人工方法的平均误差为 2.4%，平均计算时间为 60.04 s；在测试集中平均误差为 4.4%。综上所述， 本研究构建的模型在气胸所引起的肺萎陷程度自动化测算中表现出潜在的应用价值，为法医临床学中对气胸所 致的肺萎陷程度准确定量提供了可靠的技术支撑。

本文通过紫外可见反射光谱法快速无损检验常见温湿度条件下不同稀释倍数血液血迹的形成时间。将 加入抗凝剂的新鲜血用自来水进行 2 倍、4 倍、8 倍、16 倍、32 倍稀释，取稀释血溶液 20 μL 滴在白色棉布块 中央，干燥后利用紫外可见分光光度计（UV-2450 型）的反射附件采集反射光谱，利用 Excel 软件对不同浓度 血液血迹的波谷数值与血迹形成时间进行回归分析。随着时间的增加，正常与稀释后血液血迹在 577.0、540.0 nm附近的反射波谷均出现明显蓝移，回归方程的 R 2均大于 0.800 0，波谷蓝移与血迹形成时间具有良好的线性关系。 波谷蓝移平均速度随稀释倍数增加而加快。结果表明，血液血迹的反射波谷在 577.0、540.0 nm 发生蓝移，可以 作为正常血迹形成时间判断的依据，结合肉眼观察也可以作为稀释血液血迹形成时间判断的参考。

毒品的传播手段与形式日益多样化，对公安侦查、法规监管和检验鉴定构成巨大挑战。在鉴定技术方 面，即使是微小差异的同分异构体也具有较高的检测难度，极易导致误判。综合分析多维度检测方法正逐渐成 为一种趋势，以应对新型毒品的识别和监管。现有一种合成卡西酮物质 2-二甲氨基-1-[3,4-(亚甲二氧基)苯基]-1-戊酮（N,N-Dimethylpentylone）较为流行，值得关注。本文建立一种新型合成卡西酮 N,N-Dimethylpentylone 的 鉴定方法，样品经前处理后分别使用气质联用法（GC-MS）、液质联用法（LC-MS）、核磁共振检测技术（1H-NMR、13C-NMR、H-H COSY、HSQC、HMBC）、傅里叶变换红外光谱法（FTIR）测定。GC-MS 分析结果显示，未 知样品的定性离子碎片为 m/z 100.1、m/z 58.1、m/z 121.1、m/z 149.0，保留时间 11.888 min；LC/MS 分析结果显 示，母离子 m/z 250.05，产物离子分别为 m/z 100.10、m/z 205.10、m/z 135.10，保留时间 9.772 min；FTIR 分析 结果显示，在 1 676 cm-1 处有羰基吸收峰，在 1 506、1 441 cm-1 处有苯环振动吸收峰；核磁共振分析结果显示， 一维核磁谱提示该未知化合物中有 9 种不同化学位移的氢信号和 14 种不同化学位移的碳信号，二维核磁谱分析 该未知化合物符合 N,N-Dimethylpentylone 的结构。经综合分析，该未知样品中检出 N,N-Dimethylpentylone 成分。

法医SNP系谱推断技术可基于SNP芯片数据推断远亲缘关系。为明确基于SNP芯片数据的系谱推断技术 对法医微量DNA的检测能力，本研究采用Illumina CGA芯片检测样本，基于DNA投入量、检出率、样本杂合度 等指标对样本初步评估，使用IBS、IBD算法进行系谱推断，通过与参考样本比较分型一致性，分析影响推断准 确性的因素，确定该技术体系对不同投入量DNA的检测能力。最后通过数据分析的手段，基于信号比等指标筛 选低质量数据中的准确SNP分型数据，以提升微量DNA检测数据的使用价值。研究结果发现当DNA投入量高于1.95 ng时，IBS算法推断1～5亲缘关系的平均置信区间准确率为94.33%，IBD可达91.96%；当DNA投入量为781～488 pg时，IBS算法对1～5亲缘关系平均置信区间准确率为23.11%，IBD算法为30.13%；当DNA投入量低于488 pg时，IBS、IBD两种算法均不能进行系谱推断。等位基因插入为影响系谱推断准确性的主要因素，当纯合 子错误达到22.5%将使样本无法用于系谱推断。通过信号比筛选，去除信号比大于1.5的杂合子SNP位点，可提高 低投入量样本的系谱推断能力。本研究基于Illumina CGA芯片真实家系数据，分析了样本投入量对系谱推断准 确性的影响，通过信号比优化SNP数据，提高低投入量样本在系谱推断方面的应用价值。

本文对文献报道的由 9 个 CpG 位点构成的复合扩增体系进行有效性验证，探究该体系在中国人群中的 适用性。选取唾液、精液、血液、阴道分泌液、月经血五种体液共 236 个样本，使用 SNaPshot 复合扩增体系检 测 9 个 CpG 位点的甲基化值，位点判定阈值设为甲基化值大于 0.1。使用重亚硫酸氢盐转化后 DNA（模板量范 围为 10~0.5 ng）对该体系进行分析。选取唾液、精液、血液、阴道分泌液四种体液 DNA，两两分别按照 1∶1，1∶5，1∶10，1∶20 的比例混合后进行检测。最后，利用五种体液共计 232 份样本实验数据集进行模型的构建 与测试，其中训练集（n=162）用于构建随机森林模型，测试集（n=70）对体液类型进行预测，检验模型预测效 果，同时添加外部数据集（n=40）作为验证集对模型的预测效果进行验证。直接根据特异性峰检出判定，唾液、 精液、血液、阴道分泌液和月经血样本鉴定准确率分别为 100%、98%、98%、94%和 21%。该体系对 10~1 ng的重亚硫酸氢盐转化后 DNA 均可有效检测。在混合样本中，1∶1 比例混合的样本均可被正确鉴别；1∶5、1∶10 和 1∶20 混合样本均能检出主要成分，次要成分检出存在较大差异。利用 232 份样本构建随机森林模型， 测试集与验证集中的五种体液来源鉴定准确性均为 100%。综上，该复合扩增体系具有良好的法医学应用价值。