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犯罪现场重建 (CSR) 是刑事调查的重要组成部分，需要仔细检查可用数据以查明导致犯罪的事件链。自人工智能 (AI) 出现以来，对使用基于 AI 的技术进行犯罪现场重建的需求不断增加。我们比较了基于 AI 的犯罪现场重建系统的发展、缺点和潜在应用。我们发现机器学习模型、计算机视觉模型、自然语言处理模型、深度学习模型和图形分析模型在犯罪现场重建方面都取得了显著进展。然而，使用基于 AI 的技术也存在局限性，包括需要大量高质量数据、数据或算法中可能存在偏差以及结果的可解释性。为了克服这些限制，未来的研究应该侧重于开发更强大、更透明的基于 AI 的模型，这些模型集成了多种技术并对结果提供清晰的解释。在过去的几十年里，3D 建模一直是广泛研究的主题。总体而言，基于人工智能的技术有可能彻底改变犯罪现场重建，但需要进一步研究以优化其在刑事调查中的应用。这篇比较评论探讨了人工智能现在和未来在法医科学中的应用。
基于人工智能的犯罪现场调查技术
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