综述：人工智能驱动的花粉分析革新法医调查：一篇叙述性综述

本综述系统探讨了人工智能（AI）技术如何通过机器学习（ML）、图像识别与大数据分析推动法医孢粉学（forensic palynology）的自动化变革，重点分析了基于卷积神经网络（CNN）的花粉分类模型（准确率达97–99%）及其在提升刑事调查效率与精准度方面的潜力，同时指出当前面临的数据标准化、模型可解释性（XAI）及伦理挑战等关键问题。

　　

材料与方法

本叙述性综述基于对人工智能（AI）在法医花粉分析中应用相关文献的系统梳理，通过Scopus、Web of Science和Google Scholar等数据库，以“人工智能”“机器学习”“深度学习”“花粉分析”“法医孢粉学”等关键词检索并筛选研究成果。

传统花粉分析

数十年来，光学显微镜和扫描电子显微镜（SEM）等人工花粉鉴定方法一直是法医孢粉学的核心手段。这些技术依赖花粉的尺寸、形状和表面特征进行形态学区分，虽有效但耗时且需高度专业训练，易受主观误差影响。SEM虽提供高分辨率图像，但设备昂贵、样本制备复杂，限制了其广泛应用。

法医孢粉学自动化的必要性

花粉形态多样性高、样本易降解或混合，传统方法难以满足刑事案件对准确性与时效性的严格要求。自动化需求集中于提升识别速度、减少人为错误，并建立可重复的标准化流程。

基于AI的自动化

人工智能（尤其是机器学习ML和深度学习DL）通过算法模型革新花粉分析。卷积神经网络（CNN）架构在花粉图像分类中表现突出，利用大规模标注数据集训练模型，可识别复杂样本中的细微形态特征。研究显示，优质数据集与预处理技术对模型性能（如达到97–99%准确率）及泛化能力至关重要。

AI在法医孢粉学中的应用进展

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  花粉识别与分类：CNN模型通过训练学习花粉的独特特征，实现高速自动分类，甚至处理混合或降解样本。

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  地理溯源与案件关联：AI整合环境花粉数据，可追踪样本的地理来源，链接嫌疑人、受害者或物证至特定地点，如通过鞋底泥土花粉匹配犯罪现场。

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  大数据与模式发现：AI分析宏量花粉数据，揭示分布模式及环境关联，支持犯罪重建与证据解释。

当前挑战

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  数据局限性：标注数据集稀缺、地域覆盖不均衡，导致模型偏差。

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  模型可转移性：真实场景中降解样本、物种多样性降低分类准确性。

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  可解释性与合规性：AI“黑箱”决策难以满足法证证据标准，需开发可解释人工智能（XAI）框架。

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  标准化缺失：缺乏统一协议与验证流程，影响实验室间结果一致性。

伦理考量

AI应用需关注数据偏见（如地域代表性不足）、算法透明度及法律责任问题。避免因模型偏差导致误判，并确保决策过程符合司法审查要求。

未来方向

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  开发更先进的DL算法（如神经网络优化），提升复杂样本识别能力。

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  构建开放共享的标准花粉数据库。

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  制定 rigorous 验证协议与XAI整合框架，满足法证证据要求。

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  加强跨学科合作，推动技术落地实际案件调查。

结论

AI通过提升精度、速度与自动化水平，有望变革法医孢粉学。然而，其发展依赖于标准化数据、 rigorous 验证及可解释模型的建立，以确保技术在司法实践中的可靠性与合规性。