本发明专利技术公开了一种弹头样本特征向量模型训练的方法及其系统，具体包括以下步骤：S1、数据采集，S2、数据预处理，S3、特征提取网络构建，S4、训练流水线构建，S5、网络模型训练，S6、模型验证与优选，S7、推理流水线搭建，本发明专利技术涉及计算机视觉和深度学习技术领域。该弹头样本特征向量模型训练的方法及其系统，能够提升识别效率：本发明专利技术以深度学习技术的核心能力进行枪弹痕迹的自动识别，免除了耗时且耗精力的手动识别过程，从而显著提升了整体的识别效率。在发明专利技术对应的步骤三和步骤五中，系统通过构建特征提取网络并利用该网络进行模型训练，从而达到自动化识别枪弹痕迹的效果，大幅提高了数据处理效率。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉和深度学习，具体为一种弹头样本特征向量模型训练的方法及其系统。
技术介绍
1、现有的枪弹痕迹检验主要仅依靠人工判断，不适用于大量样本的比对，且准确性与检验人员的技巧和经验有很大关系。
2、现有的弹痕迹自动识别技术，如数字图像处理、特征工程、机器学习等，虽然能在一定程度上提高识别的效率和准确性，但其依赖的传统的图像处理技术和机器学习算法的准确率仍然有限，且扩展性低，不足以完全替代人工识别。此外，这些方法的特征提取步骤是手动进行的，需要因维度和环境的改变而反复调整，不符合大数据处理的需求。
3、此外，传统的弹痕识别技术通常只采用二维显微成像数据或三维形貌测量数据其中之一进行分析和比对，缺乏对二维和三维数据同步使用和相互印证的机制，因此识别结果易受环境影响，准确性不高。
4、虽然深度学习已经在行人重识别、车辆重识别、人脸识别、指纹识别等重识别(re-identification，简称reid)任务上取得了显著的成功，并开启了对于高准确度、自动化的枪弹痕迹识别的可能，但是在应用深度学习解决枪弹痕迹识别任务的过程中，仍面临多种问题。例如，需要解决在噪声复杂的真实环境中如何准确识别和提取枪弹痕迹特征的问题；需要解决如何将二维显微成像数据和三维形貌测量数据统一建模并提取综合特征的问题。
5、因此，迫切需要一种新的方法来解决上述问题，以实现高准确度、快速和自动化的枪弹痕迹识别。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
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p>2、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种弹头样本特征向量模型训练的方法及其系统，是关于运用深度学习进行枪弹痕迹的自动识别，从而提高识别的准确度。3、(二)技术方案
4、2.为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种弹头样本特征向量模型训练的方法，具体包括以下步骤：
5、s1、数据采集：在弹头样本模型训练的初始阶段，获取各类型弹头的样本数据，所有数据采集后需要统一格式，使计算机能够进行进一步理解和操作；
6、s2、数据预处理：对采集到的原始数据进行充分的数据清洗和数据转换预处理；
7、s3、特征提取网络构建：在此阶段，计算机在搭建双模态卷积神经网络的过程中构建特征提取的能力。特征提取网络框架由二中全卷积神经网络组成，一部分负责处理二维图像数据，一部分负责处理三维形貌数据，将两个模态样本的特征拼接，以形成更具表征能力的双模特征，将双模特征输入分类头，输出分类分数向量，分类分数向量与标签共同输入损失函数，损失函数使用交叉熵函数输出损失值(loss)，对损失进行反向传播，优化神经网络参数；
8、s4、训练流水线构建：首先计算机将通过训练集运用步骤s3的特征提取网络抽出特征并将特征输入到分类头中，实现分类及训练。利用验证集，模型则能得到微调并获得最佳的模型参数；
9、s5、网络模型训练：构建枪弹痕迹自动识别模型之后，依据需求和现有条件进行模型参数初始化，包括预训练模型和各种初始化手段，利用训练集的样本数据和枪支分类标签对构建好的枪弹痕迹自动识别模型进行有监督训练，优化模型特征提取层和分类层的性能，训练完毕后删除枪弹痕迹自动识别模型的分类层，得到特征提取模型，训练重点在于提高模型特征提取层的特征提取能力，为此可以使用一系列手段降低分类层的影响，比如选用更多层的分类层，以及在每一轮训练前重新对分类层进行初始化；
10、s6、模型验证与优选：评估模型的程度不仅仅局限于训练数据集，而独立的验证集的运用能更有效地评估模型的性能。验证集由未被处理过且随机分配的数据组成，能帮助监测模型的泛化性能，避免过度拟合，并且通过比较不同模型的性能筛选出最优模型；
11、s7、推理流水线搭建：当模型训练完成并且最优模型被选中后，构建一个推理流水线，未知数据或者新的枪弹痕迹数据输入到流水线中，模型对数据进行推理并输出每个样本属于各个类别的概率，然后，根据这个概率分布来做出判断和决定，例如是否属于特定分类或是否需要进一步调查等。
12、优选的，所述步骤s1中获取的本数据包含二维光栅图像以及三维形貌数据，该类数据生源于微透镜系统从弹头表面捕获的微观图像，反映弹头表面的微观形状、纹理以及立体结构的深度信息。
13、优选的，所述步骤s2中在数据清洗处理是通过图像处理技术，例如滤波、增强和平滑等，清除数据中的噪声并处理无效数据，以提高数据的质量；
14、所述数据转换处理是将二维图像和三维形貌数据对齐至统一坐标系，裁剪为相同尺寸的图像，并做出相应的旋转、拉伸和翻转变换，以便模型从各个角度捕捉到数据特征，随后数据归一化处理，以便神经网络进一步学习。
15、优选的，所述数据归一化处理包括对数据进行标签化，以适应有监督学习的需求，即为各弹头按照分类标签化，每把弹头对应一个独立的类别，经过one-hot编码得到标签。
16、优选的，所述步骤s3中交叉熵损失表示为：
17、
18、其中f表示经过特征提取网络提取的样本特征，w为相应的同维度的权重向量。
19、优选的，所述步骤s4中训练流水线构建的具体方法如下：
20、t1、预先构建训练数据集和验证数据集：训练数据集用来训练，优化模型参数，验证集用来评估模型对于新子弹的识别准确率，防止模型过度拟合训练集。
21、t2、训练集添加数据增强扩充原有数据集：添加批量正则化、dropout提高泛化性，验证数据集模仿现实情况，不添加数据增强，固定批量正则化和dropout系数；
22、t3、构建枪弹痕迹自动识别模型，包括特征提取层和分类层，特征提取层和分类层基于shufflenet网络结构进行搭建，其中分类层的最后一个维度由训练集所含枪支总数决定，分类头模块由一到两层fc层，一层batchnorm层，一层leakyrelu层，一层dropout层构建。
23、优选的，所述步骤s5中利用上述构建的训练流水线进行模型训练，在这个过程中，输入特征提取网络的是训练样本的二维图像和三维形貌数据，然后对应的线性分类器负责进行分类，模型训练的目的是通过最大化正确分类的概率(或等价地，最小化分类误差)来优化神经网络的性能，为实现此目标，神经网络应用名为交叉熵的损失函数，并通过反向传播算法更新参数，训练周期为100个，学习率设为0.001，并随着训练周期有规律改变，前10个训练周期学习率从0线性增加到0.001，后90个训练周期使用余弦退火控制学习率的变化，最终变化到0。训练结束后，将模型训练过后的参数进行保存，方便后面的ai推理。
24、优选的，所述步骤s7中推理流程包括数据预处理、特征提取以及预测分类步骤。
25、本专利技术还提供了一种弹头样本特征向量模型训练的系统，运行弹头样本特征向量模型训练的方法。
26、(三)有益效果
27、本专利技术提供了一种弹头样本特征向量模本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种弹头样本特征向量模型训练的方法，其特征在于：具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种弹头样本特征向量模型训练的方法，其特征在于：所述步骤S1中获取的本数据包含二维光栅图像以及三维形貌数据，该类数据生源于微透镜系统从弹头表面捕获的微观图像，反映弹头表面的微观形状、纹理以及立体结构的深度信息。
3.根据权利要求1所述的一种弹头样本特征向量模型训练的方法，其特征在于：所述步骤S2中在数据清洗处理是通过图像处理技术，清除数据中的噪声并处理无效数据；
4.根据权利要求3所述的一种弹头样本特征向量模型训练的方法，其特征在于：所述数据归一化处理包括对数据进行标签化，以适应有监督学习的需求，即为各弹头按照分类标签化，每把弹头对应一个独立的类别，经过one-hot编码得到标签。
5.根据权利要求1所述的一种弹头样本特征向量模型训练的方法，其特征在于：所述步骤S3中交叉熵损失表示为：
6.根据权利要求1所述的一种弹头样本特征向量模型训练的方法，其特征在于：所述步骤S4中训练流水线构建的具体方法如下：
7.根据权利要求1所述的一种弹头样本特征向量模型训练的方法，其特征在于：所述步骤S5中利用上述构建的训练流水线进行模型训练，在这个过程中，输入特征提取网络的是训练样本的二维图像和三维形貌数据，然后对应的线性分类器负责进行分类，模型训练的目的是通过最大化正确分类的概率来优化神经网络的性能，为实现此目标，神经网络应用名为交叉熵的损失函数，并通过反向传播算法更新参数，训练周期为100个，学习率设为0.001，并随着训练周期有规律改变，前10个训练周期学习率从0线性增加到0.001，后90个训练周期使用余弦退火控制学习率的变化，最终变化到0。训练结束后，将模型训练过后的参数进行保存，方便后面的AI推理。
8.根据权利要求1所述的一种弹头样本特征向量模型训练的方法，其特征在于：所述步骤S7中推理流程包括数据预处理、特征提取以及预测分类步骤。
9.一种弹头样本特征向量模型训练的系统，其特征在于：运行权利要求1-8任意一项所述的弹头样本特征向量模型训练的方法。
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【技术特征摘要】
1.一种弹头样本特征向量模型训练的方法，其特征在于：具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种弹头样本特征向量模型训练的方法，其特征在于：所述步骤s1中获取的本数据包含二维光栅图像以及三维形貌数据，该类数据生源于微透镜系统从弹头表面捕获的微观图像，反映弹头表面的微观形状、纹理以及立体结构的深度信息。
3.根据权利要求1所述的一种弹头样本特征向量模型训练的方法，其特征在于：所述步骤s2中在数据清洗处理是通过图像处理技术，清除数据中的噪声并处理无效数据；
4.根据权利要求3所述的一种弹头样本特征向量模型训练的方法，其特征在于：所述数据归一化处理包括对数据进行标签化，以适应有监督学习的需求，即为各弹头按照分类标签化，每把弹头对应一个独立的类别，经过one-hot编码得到标签。
5.根据权利要求1所述的一种弹头样本特征向量模型训练的方法，其特征在于：所述步骤s3中交叉熵损失表示为：
6.根据权利要求1所述的一种弹头样本特征向量模型训练的方法，其特征在于：所述步骤...
【专利技术属性】
技术研发人员：王泽昊，吕晓森，郭玉良，翁同天，赵莉，沈云涛，谢文明，黄志永，李哲，李露，汪杨纯，莫宇思，
申请(专利权)人：安徽金盾三维高科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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