联合足迹识别与监控视频分析的智能刑侦系统

发布时间：2024-05-07 05:31

　　刑侦破案是打击违法犯罪和确保国家长治久安的基本要求。刑侦破案的一大关键是如何有效地利用采集到的信息。为了更好地配合刑侦工作,提出了联合足迹识别与监控视频分析的智能刑侦系统。该系统基于深度学习方法,首先根据足迹信息,包括鞋印长度、宽度、受力分布情况、步长、步幅等,利用卷积神经网络技术实现嫌疑人个人特征的预测;其次联合周边监控视频大数据进行智能分析比较,利用大数据技术快速处理信息,分析视频中行人的个人特点;最后运用虚拟现实仿真技术构建足部压力和鞋底受力分析有限元模型,利用模型获得各种复杂场景下的仿真足迹。三者相互印证,有机结合,快速筛选刑侦对象。实验结果表明,该系统可以高效准确地根据足迹特征实现身高预测,并且与视频监控大数据相结合,可以迅速缩小排查范围并锁定凶手。

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【部分图文】：

足迹特征是地面、鞋和嫌疑人三者中多个因素相互作用的结果,犯罪现场以及实验环境下采样的足迹图像如图2所示。该系统使用深度学习模型确定足迹特征与嫌疑人个人特点之间的映射关系。因为足迹特征的波动往往较大,利用深度学习技术训练的卷积神经网络进行预测,具有很强的容错性,可以有效提高预测结果....

图3降低数据维度过程图5增广30倍结果

图4归一化处理结果图6所有数据中身高的分布

图1基于深度学习的足迹识别技术路线此外,通过虚拟现实仿真技术,建立足部压力和鞋底受力分析有限元模型;在犯罪现场采集地面相关参数,如地面硬度、弹性、时间周期等,并设置嫌疑人的相关参数,如体重、身高、脚型等;结合有限元模型,得到仿真足迹;对比仿真足迹和实际采样足迹之间的差异,优化嫌....

本文编号：3966889