【摘 要】
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现场图作为刑事案件现勘记录的重要组成部分,在法庭科学领域中发挥着重要作用。然而在公安实战中,现场图绘制不规范的情况仍然时有发生。本文提出一种基于卷积神经网络的现场
【机 构】
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中国人民公安大学侦查与刑事科学技术学院;
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现场图作为刑事案件现勘记录的重要组成部分,在法庭科学领域中发挥着重要作用。然而在公安实战中,现场图绘制不规范的情况仍然时有发生。本文提出一种基于卷积神经网络的现场图自动分类方法,实现对全国公安机关现场勘验系统中现场图的自动分类核查。首先,利用现勘系统中现有现场图构建刑事案件现场图数据集,包括64,098幅现场图和作为负类的27,162张现场照片。然后,在AlexNet的基础上引入了Inception结构,提出了适用于现场图分类问题的卷积神经网络结构XCTNet(现场图网络)。最后,多维度展现了XCTNet的性能,并提取出分类错误的图像。实验结果表明XCTNet实现了在参数量仅为AlexNet的10%的条件下,测试集上的准确度达到了98.65%,相比较AlexNet提升了3.8个百分点。其中,对自绘方位示意图的识别精度仍需要进一步提高。
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