科技日报记者 张晔 通讯员 刘璐
在法医学实践中，当尸体高度腐败时，体温等常规的时间标尺往往失效，成为诸多疑难案件的研判难点。因此，通过尸体昆虫推断死亡时间成为公认的金标准，但在基层实战中，却因昆虫物种识别难、变量复杂等因素难以普及。
近日，苏州大学一支由9名学生组成的科研团队，历经四年攻关，将法医昆虫学与人工智能技术深度融合，成功研发出一款“虫探卫士”AI系统。该设备通过分析特定尸虫的生长发育规律，将生物线索转化为可量化的时间信息，为案件破解提供了一套标准化、便携化的技术工具。
团队负责人杨嘉妮，现就读于苏州大学苏州医学院法医学专业。她在谈及研发初衷时说：“我们设计‘虫探卫士’，就是想把这门小众学科转化为可量化、可复用的科学工具。”
针对传统法医昆虫学人工肉眼识别误差大、门槛高、幼虫易误判的问题，团队选择了一条“数字化重塑+人工智能赋能”的路径：对海量纸质档案和实体标本进行系统数字化，建成全球领先的法医昆虫上下文数据库，涵盖8万余幅高清形态学图像、25万余条结构化数据。
在此基础上，团队还研发了“虫脸识别”AI系统，通过多尺度特征融合与注意力机制，经20万次深度学习训练，将物种识别准确率提升至98.7%，并形成2项核心专利。最终，该核心技术被集成于一块嵌入式单片机中，“虫探卫士”便携设备由此诞生，实现了5分钟即可完成快速鉴定，效率较传统方法提升98%。
实验室的数据再完美，也必须在实战中接受考验。团队与苏州大学司法鉴定中心签订合作协议，并与全国20余家公安局建立合作，在一次次实战中迭代算法、验证模型。近年来，团队已协助完成50余例鉴定，包括为多年悬案提供关键昆虫学证据、为工伤认定争取赔偿，以及协助荒野现场案件缩短侦查周期等。
团队指导老师王禹展告诉记者：“该技术未来可进一步拓展至海关检疫、食品安全等民生领域，具有非常良好的应用前景。”
（受访者供图）
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