视频侦查模拟实验在案件侦破中的应用

目的探讨在视频监控图像质量差的情况下,视频侦查模拟实验在案件侦办中的应用。方法选择身高、体型等与犯罪嫌疑人相近的技术人员,在原始摄像头位置角度不变、实验时间与案发时间大致相同、光照条件基本一致条件下,对照案发时视频监控中犯罪嫌疑人的行动轨迹准确定位,做好标记,多次重复实验。在对可疑鞋与模拟鞋进行比对时,需要其他鞋做实验参照。结果通过对视频监控中可疑鞋图像与模拟实验视频中模拟鞋、其他鞋图像进行比对分析,发现可疑鞋与模拟鞋图像特征基本相符,与其他鞋图像差异明显。结论当视频监控中目标人或物距离摄像头较远、图像质量较差时,通过模拟实验进行人或物的辨别分析具有重要意义。本文可以作为此类案件的参考。

利用高分子材料复制枪弹物证三维形貌及痕迹特征

目的建立一种简便易行、精确可靠的枪弹物证的复制方法,以提高枪弹痕迹检验效率。方法选择流动性好、固化成型后收缩率小、物理性能稳定、抗撕强度高的高分子材料,结合快速制模以及注塑成型技术,建立一种射击弹头、弹壳三维形貌以及痕迹特征的复制方法——枪弹物证模塑成型技术。将制成的枪弹物证模型与原物在外形、痕迹特征方面进行比较分析。结果使用本方法制备的枪弹模型除复制原物的三维形貌外,还复制其细小的痕迹特征,与原物在痕迹检验中可以达到同等的效果。结论利用这种枪弹物证模型与原物外形及痕迹特征的同一性,能够实现同一枪弹痕迹物证的多人同时检验,从而解决枪弹痕迹检验效率低、案件串并时效性差的难题。

基于微信聊天记录时间信息的人物关系刻画技术研究

以微信为代表的通信工具每天都在产生可以描述人物关系的海量数据,如何通过数据整合为侦查办案提供智力资源和知识服务已成为大数据环境下公安机关科研工作的研究重点和难点内容。本文以微信聊天记录的时间信息为研究对象,利用分层聚类和K-均值聚类分析技术,发现通信时间特征与人物关系之间的关联关系,将微信联系人按照"亲疏远近"的人物关系进行分类,从而为案件侦查过程中快速寻找犯罪团伙、重点嫌疑对象提供一种新的技术手段。

基于改进YOLOv5的复杂路况密集行人检测方法

针对复杂街景环境下行人检测精度低的问题,基于YOLOv5网络,提出一种改进的行人检测网络YOLO-BEN。该网络将残差分级,利用连接模块Res2Net与C3模块进行融合,加强细粒度级别的多尺度特征表示。采用双层路由注意力模块,构建和修剪区域级有向图,在路由区域的联合中应用细粒度的注意力,使网络具备动态的查询感知稀疏性,提高对模糊图像的特征提取能力。改进原网络Neck部分进一步保留局部角区域信息,弥补被遮挡行人的信息丢失问题。使用NWD度量与原有的IoU度量形成联合损失函数,同时增加小目标检测头,提高远距离行人检测效果。实验中该方法在自制数据集和部分WiderPerson数据集上取得了较好的效果,改进后比原始网络的精确率、召回率、平均精度分别提高了2.8、4.3、3.9个百分点。

三种β-取代茚三酮的合成及显现汗潜手印的研究

本文基于傅克酰基化取代反应合成了三种茚三酮类似物:β-甲氧基茚三酮、β-硝基茚三酮、β-甲基茚三酮,比较并研究相同配方下三种β-取代茚三酮在不同纸张上显现汗潜手印的效果,并分别与茚三酮进行比较,分析其优劣。结果显示,三种β-取代茚三酮的显现液基本可显示不同纸张上的新鲜指纹,但β-硝基茚三酮对于陈旧指纹的显现效果较差,且显现液本身为棕褐色,显示出的指纹纹线为黑褐色,故视觉感官上稍劣于其他两者;β-甲氧基茚三酮和β-甲基茚三酮的效果均与茚三酮相当,灵敏度略高于茚三酮,显色后的稳定性高于茚三酮。研究表明,β-位取代基的变化能够改变茚三酮类化合物显现手印的效果,给电子基团的修饰能够提高该类化合物的手印显现性能,化合物本身的荧光性能与实际的指纹显现效果并不直接相关。

人像检验鉴定探讨

当前通过人像检验认定是否为同一人的应用需求日趋增加,但由于人像检验较为复杂、主观性较强、缺少普遍接受的方法等原因,一定程度上影响了人像检验鉴定的开展。为进一步明晰人像检验鉴定相关问题,本文就人像检验鉴定关键问题进行梳理讨论,重点对国内外人像检验标准、人像特征、检验步骤和方法、检验结论等进行探讨,以期为更好地开展此项工作提供参考。

智能手表电子物证取证方法研究

智能手表由于其体积小巧功能丰富的特点在近年来受到消费者的广泛欢迎,它存储着大量有重要取证价值的信息,如通话记录,即时消息,GPS记录,健康数据记录等。这些电子数据无疑会丰富电子物证数据资料,为侦查破案和立案诉讼提供重要线索和有力证据。本文首先对国内外智能手表取证研究和应用的现状进行了总结,然后通过对具有不同特点的智能手表进行数据提取和解析的实验,总结出了可被迅速投入实战的可行取证方法。研究发现,本文中提到的方法可以对市面上常见的智能手表进行电子数据取证。本文还通过对智能手表的硬件架构和软件数据结构进行的研究,分析了智能手表取证的难点,并在最后提出了未来智能手表取证研究的方向,为广大电子物证研究和技术人员提供参考。

一种清洁严重污染盘片的方法

随着电子设备的应用普及,电子物证在证明案件事实过程中所起的作用越来越重要。为逃避罪责,嫌疑人恶意破坏电子物证的手段也越来越极端,如火烧、水泡等等。公安机关侦查办案过程中,经常面临存储着关键案件数据的硬盘被扔进污水沟、鱼塘损坏后,电子数据无法恢复这一难题。针对这一问题,在磁头更换、盘体电机更换、ROM更换等技术已相对成熟的前提下,本文从样本制备、清洁溶剂配制、清洁效果分析等方面重点研究了污染盘片的清洁方法,并成功实现了对污染盘片的清洁,解决了浸水类硬盘的数据恢复难题,为公安机关打击犯罪提供了有力的技术支撑。

鞋印周围提取的微量生物物证中DNA检出率研究

目的研究利用鞋印作为寻找生物物证的指引,在作案人行走路线上尤其是鞋印周围提取生物物证的可能性及DNA检出率。方法通过实验的方法,选择10名不同年龄的男性志愿者分别在室内地面常见的地板、瓷砖和地板革三种客体上正常行走形成鞋印,采用负压吸附和擦拭提取的方法分别提取鞋印上及其周围微量生物物证后进行DNA检测。结果采用擦拭方法提取,瓷砖上鞋印DNA检出效果最好,检出率为22.5%,地板和地板革的检出率均为7.5%;采用负压吸附方法提取,地板上鞋印DNA的检出率为5%,地板革为2.5%,瓷砖未检出。结论鞋印周围能够提取到微量生物物证并检出DNA。通过三种客体的比较,擦拭提取的方法较负压吸附法DNA检出率更高。

特斯拉线圈开启智能门锁电子数据检验方法初探

目的研究特斯拉线圈开启智能门锁前后,锁内芯片电子数据变化情况,提出现场勘查和检验鉴定工作建议。方法将一款智能门锁进行拆解,研究其指纹和密码的存储芯片(微处理器〔MCU〕和电子抹除式可复写只读存储器〔EEPROM〕)及存储方式,反复演示特斯拉线圈开锁过程,分别读取干扰前后芯片内的数据,并比较数据变化情况。研究智能门锁硬件电路的通信方式,使用随机波形发生器模拟不同通信方式受干扰的情况,记录并比较特斯拉线圈开锁前后硬件电路通信方式变化、寻找受特斯拉线圈干扰的通信方式,研究特斯拉线圈开启智能门锁的机制。结果智能门锁的指纹和密码数据存储在EEPROM上,其中密码以明文形式存储,特斯拉线圈干扰开锁后指纹和密码数据被全部擦除。智能门锁的键盘和MCU之间采用中断信号线(IRQ线)、控制线(SCL)、数据线(SDA)三种通信方式进行通信;特斯拉线圈干扰时通信信号发生变化,由于信号变化使IRQ中断程序未能完成,程序紊乱,致EEPROM上的指纹和密码数据被全部抹除,智能门锁被打开。结论特斯拉线圈对智能门锁通信信号产生干扰,造成EEPROM上的密码和指纹存储数据全部被擦除,门锁自动打开。在实际案件中,能够通过检验智能门锁EEPROM上存储数据变化情况,推测是否被特斯拉线圈开启过。

基于手机QQ日志的人员行为轨迹刻画

手机作为当今人手必备的电子产品,在给人们工作生活带来很多便利的同时也记录了大量数据信息,对嫌疑人手机内数据信息的分析利用正是电子物证检验的一项主要工作。目前对手机数据的分析主要基于手机中的通联记录、照片录像等可以直观查看的数据,而对各类手机应用生成的日志文件的分析在实际案件应用中鲜有尝试。本文通过一个案例介绍了应用日志分析的基本方法和思路,该案中检验人员通过对嫌疑人手机QQ应用记录的日志进行深入分析,提取到手机联网时间、网络环境切换信息、主动操作记录等信息,还原了其案发时间行为轨迹,为推断其作案嫌疑程度提供了重要依据,为案件的进一步侦办提供了有力线索。

衰减全反射红外光谱法测定电工胶带粘合剂

采用衰减全反射傅里叶变换红外光谱法(ATR-FTIR)对31个品牌电工胶带的粘合剂进行分析,通过红外特征吸收峰确定粘合剂的主要成分均为天然橡胶和丁苯橡胶混合物,不同品牌的样品通过红外光谱定性分析无法区分。通过OPUS软件分别选择天然橡胶和丁苯橡胶的红外特征吸收峰进行峰面积积分,计算两种物质特征峰面积的相对比例,采用单因素方差分析确定不同样品天然橡胶和丁苯橡胶特征峰面积的相对比例是否存在统计学差异,然后采用最小显著性差异法进行验后多重比较,分析特征峰面积相对比例存在统计学差异的品牌。31个品牌电工胶带组成的465组样品对中有422组可以区分,区分率达到90.8%。结果表明,通过红外光谱定量分析可实现不同品牌电工胶带粘合剂的区分。