【摘 要】
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“监控+鞋印”是公安机关刑事侦查过程中的重要技战法。该技战法将犯罪现场的鞋印痕迹与案发地周边的监控视频相结合,以实现鞋印与人身信息的关联,为侦查破案提供线索。但由于该技战法自动化程度低,人工筛查视频耗时耗力,导致其应用受限,故亟需相应的鞋部检测算法提升视频筛查效率,为破案争取时间。目前主要面临两个问题:一是缺乏该场景下公开可用的数据库;二是监控下行人鞋部属于小目标,检测难度较大。针对上述问题,本文
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“监控+鞋印”是公安机关刑事侦查过程中的重要技战法。该技战法将犯罪现场的鞋印痕迹与案发地周边的监控视频相结合,以实现鞋印与人身信息的关联,为侦查破案提供线索。但由于该技战法自动化程度低,人工筛查视频耗时耗力,导致其应用受限,故亟需相应的鞋部检测算法提升视频筛查效率,为破案争取时间。目前主要面临两个问题:一是缺乏该场景下公开可用的数据库;二是监控下行人鞋部属于小目标,检测难度较大。针对上述问题,本文开展了以下四方面研究工作:第一,构建监控下行人行走的鞋样数据库。首先在实验室布置现场,模拟各类路面情况;其次选取343种不同种类的鞋型以贴近实战需求;然后邀请志愿者完成视频采集;最后对视频数据进行解码、分帧、筛选和标注,得到包含20461张图像的数据库,为后续实验提供数据支撑。第二,面向监控下行人鞋部检测特性,提出基于YOLOv4的监控下行人鞋部自动检测算法。首先使用K-means聚类算法确定先验框的尺度及数量;其次选取合适的检测层强化对鞋部特征的学习;然后通过多尺度特征融合获取更丰富的特征信息;最后将调整后的空间金字塔池化结构迁移到改进后的网络内,增强模型的学习性能。本文提出的YOLOv4＿shoe算法大小为39.56MB,平均精度达到99.43%。第三,面向公安实战实时检测需求,提出基于YOLOv4＿Tiny的轻量化检测算法。首先使用深度可分离卷积减少网络参数,提升检测效率,并对原模型进行压缩,降低检测层深度以强化小目标检测性能;然后使用Focus结构实现失真较少的下采样,构造DS＿SPP＿Block与DS＿SSH结构获取更丰富的上下文信息,加强网络特征提取能力;最后引入注意力机制强化边界框的定位,并使用Swish激活函数应对模型复杂度下降导致的精度损失问题。本文提出的YOLOv4＿Tiny＿shoe算法大小为1.80MB,参数量为0.44M,平均精度达到98.11%,且FPS值达到90.47,满足实战需求。第四,删减鞋部先验框计算步骤,提出基于Center Net的鞋部检测算法。首先降低主干网络的下采样率,增加4倍、8倍下采样层的卷积模块,强化对小目标的特征提取;其次增加反卷积结构获取更高分辨率的特征图,强化边界框的定位;然后设计横向特征信息共享机制,将主干网络的浅层特征与上采样得到的高分辨率特征融合,以强化特征信息对检测目标的描述性;最后设计MRF＿Block结构,运用不同尺度的空洞卷积与最大池化获取多尺度感受野信息。本文提出的Center Net＿shoe算法大小为24.03MB,平均精度达到98.10%,且检测框对鞋部的契合程度更高,检测效果更理想。本文为监控下行人鞋部检测任务构建出一个种类多样、数据量充足的数据库;提出三种不同思路的检测算法以满足不同场景下的检测需求,有助于刑事侦查人员迅速筛查视频,提升“监控+鞋印”技战法的自动化程度。
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