【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及案件侦查，更具体地说，它涉及一种基于深度学习的物证智能识别与自动制图方法及系统。
技术介绍
1、物证分析是刑事案件侦查的核心环节，通过对案件现场收集的物理证据进行科学分析，可以重建犯罪过程、确定犯罪嫌疑人身份，为案件侦破提供关键支撑。随着科学技术的发展，物证分析技术也在不断进步，从传统的人工识别发展到基于数字图像处理、机器学习等现代技术的智能分析方法。
2、传统的物证分析技术主要依赖专业技术人员的经验和人工分析，虽然在一定程度上能够满足案件侦查需求，但在处理复杂案件时存在明显的局限性。现有技术的主要问题包括：
3、现有物证分析方法存在分析过程割裂的问题，传统方法通常将物证位置识别与行为推断作为两个独立的过程进行处理，缺乏统一的分析框架，物证分析人员往往专注于物证本身的特征识别，而行为分析人员则专注于犯罪行为模式的研判，两者之间缺乏有效的信息交互和协同分析机制，这种割裂的分析方法难以充分利用物证与行为之间的互补关系，无法有效处理复杂案件中物证与行为之间的复杂相互依存关系；物证信息的离散性问题给分析工作...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的物证智能识别与自动制图方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的物证智能识别与自动制图方法，其特征在于，所述构建物证行为双向因果图的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的物证智能识别与自动制图方法，其特征在于，所述建立物证行为联合表示学习框架的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的物证智能识别与自动制图方法，其特征在于，所述构建基于物理的人体行为模拟器的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的物证智能识别与自动制图方法，其特征在...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的物证智能识别与自动制图方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的物证智能识别与自动制图方法，其特征在于，所述构建物证行为双向因果图的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的物证智能识别与自动制图方法，其特征在于，所述建立物证行为联合表示学习框架的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的物证智能识别与自动制图方法，其特征在于，所述构建基于物理的人体行为模拟器的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的物证智能识别与自动制图方法，其特征在于，所述实现双向推理引擎的步骤包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的物证智能识别与自动制图方法，其特征在于，所述构建情景假设验证系统的步骤包括：
7.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：许琨，吴宇玲，
申请(专利权)人：厦门福鹏科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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