刑偵破案是打擊違法犯罪和確保國家長治久安的基本要求。刑偵破案的一大關鍵是如何有效地利用采集到的信息。為了更好地配合刑偵工作,提出了聯合足跡識別與監(jiān)控視頻分析的智能刑偵系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于深度學習方法,首先根據足跡信息,包括鞋印長度、寬度、受力分布情況、步長、步幅等,利用卷積神經網絡技術實現嫌疑人個人特征的預測;其次聯合周邊監(jiān)控視頻大數據進行智能分析比較,利用大數據技術快速處理信息,分析視頻中行人的個人特點;最后運用虛擬現實仿真技術構建足部壓力和鞋底受力分析有限元模型,利用模型獲得各種復雜場景下的仿真足跡。三者相互印證,有機結合,快速篩選刑偵對象。實驗結果表明,該系統(tǒng)可以高效準確地根據足跡特征實現身高預測,并且與視頻監(jiān)控大數據相結合,可以迅速縮小排查范圍并鎖定兇手。

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【部分圖文】：

足跡特征是地面、鞋和嫌疑人三者中多個因素相互作用的結果,犯罪現場以及實驗環(huán)境下采樣的足跡圖像如圖2所示。該系統(tǒng)使用深度學習模型確定足跡特征與嫌疑人個人特點之間的映射關系。因為足跡特征的波動往往較大,利用深度學習技術訓練的卷積神經網絡進行預測,具有很強的容錯性,可以有效提高預測結果....

圖3降低數據維度過程圖5增廣30倍結果

圖4歸一化處理結果圖6所有數據中身高的分布

圖1基于深度學習的足跡識別技術路線此外,通過虛擬現實仿真技術,建立足部壓力和鞋底受力分析有限元模型;在犯罪現場采集地面相關參數,如地面硬度、彈性、時間周期等,并設置嫌疑人的相關參數,如體重、身高、腳型等;結合有限元模型,得到仿真足跡;對比仿真足跡和實際采樣足跡之間的差異,優(yōu)化嫌....

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