【摘 要】
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高铁线缆盗割案件案发现场遗留的断头承痕面上存在着大量线条痕迹,其往往呈现非线性形态特征,随机性较强。为了更快速地进行痕迹特征分析及所属工具推断,设计出一种针对非线
【机 构】
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昆明理工大学航空学院,昆明理工大学机电工程学院,昆明信诺莱伯科技有限公司
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高铁线缆盗割案件案发现场遗留的断头承痕面上存在着大量线条痕迹,其往往呈现非线性形态特征,随机性较强。为了更快速地进行痕迹特征分析及所属工具推断,设计出一种针对非线性线条痕迹的小波域特征快速溯源算法,该算法首先将单点激光位移传感器检测断头表面拾取的一维信号利用小波分解进行降噪,随后使用基于小波特征的动态时间规整算法实现痕迹特征相似重合度匹配,最后使用基于梯度下降法的线性回归机器学习算法不断的迭代使得代价函数值代价最小,从而实现对应工具快速推断。最终通过实际痕迹推断剪切工具试验验证了本算法的实用性和有效性。
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