一种用于枪弹痕迹人工智能识别的计算方法及其系统技术方案

本发明专利技术公开了一种用于枪弹痕迹人工智能识别的计算方法及其系统，具体包括以下步骤：S1、数据采集：使用专用的物证痕迹三维形貌测量装置，采集枪弹弹头痕迹的三维形貌数据和二维图像数据，S2、数据增强处理，S3、转换数据集，S4、模型训练，S5、特征提取，S6、自动识别计算，S7、可解释性展示，本发明专利技术涉及枪弹痕迹识别技术领域。该用于枪弹痕迹人工智能识别的计算方法及其系统，通过对物证痕迹三维形貌测量设备采集的枪弹痕迹三维形貌原始数据进行数据增强预处理、转换数据集、基于大模型的深度学习神经网络的分类向量模型训练、针对枪弹单个膛线的特征参数提取、自动识别计算、可解释性展示。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及枪弹痕迹识别，具体为一种用于枪弹痕迹人工智能识别的计算方法及其系统。

技术介绍

1、枪弹痕迹自动识别技术，尤其是基于人工智能技术的自动识别应用，一向国内外法庭科学领域相关的专业性企业和研究机构关注的重点之一。从已公开的专利和文献资料看，现有的技术方法理论上具有可行性，但实际应用中存在以下弊端：一是没有采用基于弹种“大分类”的共有的特征向量模型，无法解决具有类似痕迹形态但发射枪种不同的“泛化能力”的问题；二是多数采用基于膛线横截面数字曲线拟合匹配的“互相关”技术，识别准确率大打折扣；三是这类“机器学习”的识别方法对检材与样本的痕迹形态要求严格一致、痕迹特征区域需要人工标画，无法实现自动化的“模糊识别”，效率低下；四是很多都是基于第三方辅助数学工具的研究手段，可解释性差，研究成果无法以产品化的形态运用于实战应用。

2、本专利技术专利涉及的算法及其方法从基础理论、实施步骤、实现方法、工程化应用等方面规避了上述缺陷，从原始3d、2d数据的测量采集，到模型训练、特征提取、边缘计算等过程，均以工程化、产品化、可交付的形态提供，满足了法庭科学枪本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于枪弹痕迹人工智能识别的计算方法，其特征在于：具体包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种用于枪弹痕迹人工智能识别的计算方法，其特征在于：所述步骤S1中采集枪弹弹头痕迹的三维形貌数据为3D数据，且采集枪弹弹头痕迹的二维图像数据为2D图像数据。

3.根据权利要求1所述的一种用于枪弹痕迹人工智能识别的计算方法，其特征在于：所述步骤S3中的深度数据为255位(2^8)。

4.根据权利要求1所述的一种用于枪弹痕迹人工智能识别的计算方法，其特征在于：所述步骤S4中特定分类包括膛线数量、膛线宽度和膛线斜率。

5.根据权利要求1所述的一种用...

【技术特征摘要】

1.一种用于枪弹痕迹人工智能识别的计算方法，其特征在于：具体包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种用于枪弹痕迹人工智能识别的计算方法，其特征在于：所述步骤s1中采集枪弹弹头痕迹的三维形貌数据为3d数据，且采集枪弹弹头痕迹的二维图像数据为2d图像数据。

3.根据权利要求1所述的一种用于枪弹痕迹人工智能识别的计算方法，其特征在于：所述步骤s3中的深度数据为255位(2^8)。

4.根据权利要求1所述的一种用于枪弹痕迹人工智能识别的计算方法，其特征在于：所述步骤s4中特定分类包括膛线数量、膛线宽度和膛线斜率。

5.根据权利要求1所述的一种用于枪弹痕迹人工智能识别的计算方法，其特征在于：所述步骤s4中计算的特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：王泽昊，赵莉，仲志栋，翁同天，黄志永，李露，汪杨纯，
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：