立体足迹是犯罪现场分析重建的重要依据,对其进行有效且简便的提取测量是刑事科学技术所关注的重点内容。传统的立体足迹提取方法比如石膏制模法、硅橡胶制模法等虽然可以较为完整地保存立体足迹的三维信息,但同时也会使原始痕迹遭到毁坏;而使用普通数码相机的拍照法虽然运用了非接触式的足迹提取方式,但大多数只能从图像中挖掘到立体足迹的平面信息。为结合两者的优点,本文利用深度相机代替普通的数码相机进行立体足迹的无损提取,并对基于深度相机的立体足迹信息提取的相关方法进行研究,从而实现对立体足迹进行自动化测量的目的。本研究首先在沙地上使用数码相机采集近22500张立体足迹图像建立样本数据集,并随机挑选其中的2500张图像作为测试集以防止过拟合,剩余的20000张图像则作为训练集进行Mask-Rcnn深度神经网络的相关训练,从而得到检测模型。然后对SR-300深度相机自带的彩色和红外摄像头进行标定,求出两摄像头对应的内外参矩阵,紧接着进行深度相机的配准处理,即通过求得的内外参矩阵把深度相机拍摄得到的彩色图和深度图上的每个像素点一一对应起来。在完成配准后,使用深度相机的彩色和红外摄像头同时对立体足迹进行拍照,对拍摄得到的彩色图像使用Mask-Rcnn生成的掩膜对图像中的立体足迹进行分割提取,并将提取到的足迹区域内所有像素坐标进行保存,接着对这些像素坐标进行相关算法处理,从而得到所需要的足长、掌宽、弓宽、跟宽、深度等特征点像素坐标,最后在其对应的深度图上获取这些特征点的深度信息,即可实现立体足迹三维信息的获取。立体足迹相对于平面足迹承载了更多犯罪嫌疑人的相关信息,在某些案件中能够帮助侦查人员更快地缩小侦查范围或锁定嫌疑人。本文提出了一种非接触式无损提取测量现场立体足迹的方法,能够有效获取立体足迹的三维信息,并且弥补了目前立体足迹测量设备由于较为笨重而不便于带入现场进行测量分析的不足。此外,在不需要手动点取特征点的前提下,实现了自动化测量,对于现场立体足迹的快速测量分析具有较大的实用价值。