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基于深度学习的弹痕自动识别
【摘要】 法庭科学领域传统的弹头痕迹比对检验是采用比对显微镜的人工观察，不仅效率低下，而且易受各种因素的影响。随着计算机及信息科技的进步，弹头痕迹自动比对技术历经多年的发展取得了很大的进步，但由于比对过程完全依赖人工且缺乏客观量化标准，因而在效率和客观性方面存在固有局限。新一代人工智能弹痕自动识别模型融合弹头表面膛线痕迹的三维形貌与二维图像特征，采用卷积神经网络架构进行端到端的学习，在300支枪共900枚弹头样本的三维形貌数据训练集下，获得了99%以上的识别准确率，在弹头受损、部分膛线痕迹缺失的条件下识别准确率仍能保持在很高水平。同时新一代人工智能弹痕自动识别模型在识别效率、应用部署等方面也具有实际的实用价值，具有很强的实战效果和广阔的推广前景。
- 【文献出处】 轻工科技 ,Light Industry Science and Technology , 编辑部邮箱 ,2026年01期
- 【分类号】TP18;TP391.41;D918.9
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