【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及刑事科学，尤其是指一种痕迹遗留时间的测量方法及系统。
技术介绍
1、在勘验检查案件现场时，除对常规的指纹、足迹、dna等痕迹提取检验以及对血痕的基本形态、色泽、厚度、分布形态等记录检验外，对现场痕迹(包括血痕、笔迹、汗液指纹等)遗留时间的正确鉴别判断有助于客观反映案发时刻现场人员的活动状况，也会成为证实案发时间的有力依据。
2、受现场条件的限制以及基层科研水平的制约，在勘验检查案件现场时，对观测判断现场痕迹的遗留时间并无太深入的研究进展，对尸体组织的变化规律研究集中于法医学检验，鲜见针对案件现场离体血痕的规律性探索；而针对血液的研究方向多为医用，由变化规律进行现场血痕遗留时间判定的方法比较少，对现场血痕的规律进行研究的方法多需要复杂的实验流程和昂贵的器材，且多数判断方法存在较大误差。
3、传统的刑事科学技术的勘验、鉴定过程在反映人与人、人与物、物与物的空间关系问题上较为成熟，却只能粗略实现时间关系上的推断，对现场痕迹的遗留时间进行分析鉴定一直是刑事科学技术工作的难点。
4、需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
1、为此，本专利技术所要解决的技术问题在于克服现有技术中在勘验检查案件现场时，对观测判断现场痕迹的遗留时间并无太深入的研究进展，对尸体组织的变化规律研究集中于法医学检验，鲜见针对案件现场离体血痕的规律性探索；而针对血
2、为解决上述技术问题，本专利技术的第一方面提供了一种痕迹遗留时间的测量方法，所述方法包括：
3、获取检材痕迹的红外光谱数据；
4、根据所述检材痕迹生成样本痕迹；
5、根据所述样本痕迹生成样本数据集；所述样本数据集包括不同遗留时间所述样本痕迹的红外光谱数据与对应的遗留时间以及遗留时间最大值；
6、将所述样本数据集分类为训练样本数据集和验证样本数据集；所述训练样本数据集包括所述训练样本数据集的红外光谱数据与对应的遗留时间；所述验证样本数据集包括所述验证样本数据集的红外光谱数据与对应的遗留时间；
7、根据所述训练样本数据集的红外光谱数据与遗留时间的对应关系建立样本数据模型；
8、根据所述验证样本数据集验证所述样本数据模型的精度并生成验证结果；
9、根据所述验证结果将所述检材痕迹输入所述样本数据模型，生成检材痕迹的遗留时间数据集；所述检材痕迹的遗留时间数据集包括模拟的检材痕迹的遗留时间；
10、将所述遗留时间数据集输入遗留时间计算公式生成检材痕迹遗留时间。
11、在本专利技术的一个实施例中，获取检材痕迹的红外光谱数据之前的步骤包括：
12、获取所述检材痕迹；所述检材痕迹包括血痕、笔迹、汗液、指纹。
13、在本专利技术的一个实施例中，获取检材痕迹的红外光谱数据的步骤包括：
14、根据衰减全反射红外光谱法采集所述检材痕迹的红外光谱数据。
15、在本专利技术的一个实施例中，将所述样本数据集分类为训练样本数据集和验证样本数据集的步骤包括：
16、将所述样本数据集按照7∶3比例，随机划分为所述训练样本数据集和所述验证样本数据集。
17、在本专利技术的一个实施例中，根据所述验证样本数据集验证所述样本数据模型的精度并生成验证结果的步骤包括：
18、将所述验证样本数据集输入至所述样本数据模型，生成判定系数；
19、若所述判定系数大于0.8，则所述验证结果为所述样本数据模型可用；
20、若所述判定系数小于或等于0.8，则所述验证结果为所述样本数据模型不可用，并重复训练所述样本数据模型直至所述判定系数大于0.8。
21、在本专利技术的一个实施例中，将所述遗留时间数据集输入遗留时间计算公式生成检材痕迹遗留时间的步骤包括：
22、将模拟的检材痕迹的遗留时间与所述遗留时间最大值进行比较，生成比较结果；
23、若所述比较结果大于0.9，则延长所述样本痕迹的遗留时间并重新扩充所述样本数据集，直至所述比较结果小于或等于0.9；
24、若所述比较结果小于或等于0.9，则将所述遗留时间数据集输入遗留时间计算公式生成初始检材痕迹遗留时间。
25、在本专利技术的一个实施例中，所述遗留时间计算公式如下：
26、
27、其中，di为连续采集日期，ti为模拟的检材痕迹的遗留时间，i取值为1-n。
28、本专利技术的第二方面提供了一种痕迹遗留时间的测量系统，应用于上述第一方面中任意一项提出的一种痕迹遗留时间的测量方法，所述系统包括：数据处理模块、分类模块和计算模块；
29、所述数据处理模块被配置为：获取检材痕迹的红外光谱数据；根据所述检材痕迹生成样本痕迹；根据所述样本痕迹生成样本数据集；所述样本数据集包括不同遗留时间所述样本痕迹的红外光谱数据与对应的遗留时间以及遗留时间最大值；
30、所述分类模块被配置为：将所述样本数据集分类为训练样本数据集和验证样本数据集；所述训练样本数据集包括所述训练样本数据集的红外光谱数据与对应的遗留时间；所述验证样本数据集包括所述验证样本数据集的红外光谱数据与对应的遗留时间；
31、所述计算模块被配置为：根据所述训练样本数据集的红外光谱数据与遗留时间的对应关系建立样本数据模型；根据所述验证样本数据集验证所述样本数据模型的精度并生成验证结果；根据所述验证结果将所述检材痕迹输入所述样本数据模型，生成检材痕迹的遗留时间数据集；将所述遗留时间数据集输入遗留时间计算公式生成检材痕迹遗留时间。
32、本专利技术的第三方面提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述第一方面或第一方面中任一种可能的实施方式中所述的方法。
33、本专利技术的第四方面提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面或第一方面中任一种可能的实施方式中所述的方法。
34、本专利技术的上述技术方案相比现有技术具有以下优点：
35、本专利技术所述的一种痕迹遗留时间的测量方法及系统，通过将传统刑事科学技术研究与光谱学、计算机科学进行结合，对刑事科学技术痕迹遗留时间分析鉴定进行探索，以样本痕迹的遗留时间和红外光谱数据为变量对神经网络进行训练，建立样本痕迹的红外光谱数据与遗留时间的对应关系模型，通过验证筛选出较高精度模型，并根据遗留时间计算公式生成检材痕迹遗留时间，能够实现对痕量检材的无损快速检测，使用时投入的人工成本和后期维护、耗材成本可控，具备普及条件，填补刑事科学技术本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种痕迹遗留时间的测量方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种痕迹遗留时间的测量方法，其特征在于，获取检材痕迹的红外光谱数据之前的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的一种痕迹遗留时间的测量方法，其特征在于，获取检材痕迹的红外光谱数据的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的一种痕迹遗留时间的测量方法，其特征在于，将所述样本数据集分类为训练样本数据集和验证样本数据集的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的一种痕迹遗留时间的测量方法，其特征在于，根据所述验证样本数据集验证所述样本数据模型的精度并生成验证结果的步骤包括：
6.根据权利要求1所述的一种痕迹遗留时间的测量方法，其特征在于，将所述遗留时间数据集输入遗留时间计算公式生成检材痕迹遗留时间的步骤包括：
7.根据权利要求1所述的一种痕迹遗留时间的测量方法，其特征在于，所述遗留时间计算公式如下：
8.一种痕迹遗留时间的测量系统，其特征在于，应用于上述权利要求1至7任一项所述的一种痕迹遗留时间的测量方法，所述系统包括：数据处理模块、分
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述一种痕迹遗留时间的测量方法的步骤。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述一种痕迹遗留时间的测量方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种痕迹遗留时间的测量方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种痕迹遗留时间的测量方法，其特征在于，获取检材痕迹的红外光谱数据之前的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的一种痕迹遗留时间的测量方法，其特征在于，获取检材痕迹的红外光谱数据的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的一种痕迹遗留时间的测量方法，其特征在于，将所述样本数据集分类为训练样本数据集和验证样本数据集的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的一种痕迹遗留时间的测量方法，其特征在于，根据所述验证样本数据集验证所述样本数据模型的精度并生成验证结果的步骤包括：
6.根据权利要求1所述的一种痕迹遗留时间的测量方法，其特征在于，将所述遗留时间数据集输入遗...
【专利技术属性】
技术研发人员：叶方坚，刘守清，刘昇，蒋芸，缪磊，陈丰，
申请(专利权)人：公安部鉴定中心，
类型：发明
国别省市：
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