法医鉴定侦查在案件侦破中的应用

法医鉴定侦查作为刑事侦查手段的一种,在刑事案件侦破中发挥着越来越大的作用。法医鉴定是从日常伤情鉴定或现场勘查中吸取并累积鉴定经验,当遇到难解的刑事案件时,采用心理分析法、辩证分析法、逻辑推理法进行现场分析并运用鉴定经验的一种有效侦查手段,在侦查破案中往往能起到意想不到的作用。该文就法医鉴定侦查在案件侦破中的应用展开讨论,为实践工作提供经验和参考。     

犯罪现场人体气味鉴别的研究进展

人体气味是具有个体特征的气味,犯罪现场人体气味的分析鉴别对侦查破案意义重大。目前,犯罪现场人体气味鉴别的研究方法有警犬鉴别法和仪器分析鉴别法,警犬鉴别法已较为成熟,仪器鉴别人体气味的研究则刚刚起步,两种方法相结合互相印证是人体气味鉴别研究的发展方向。     

利用视频监控为现场勘验服务的几点体会

视频监控已被广泛运用到案件侦破中,利用监控视频为现场勘验提供帮助和补充,能够有效提升现场分析、物证提取的效率,是视频侦查在刑事技术领域的延伸。该文结合工作实践,总结了利用视频监控为现场勘验服务的体会。     

论侦查思维的哲学特征与优化路径

侦查思维是侦查破案最重要的主观能源,其哲学特征在于它是必然性与偶然性、逻辑性与直觉性、循规性与求异性、久思性与突发性这四个方面的统一。侦查人员应在认识和把握这些哲学特征的基础上,有目的、有计划地培养、总结、提高侦查思维,为提高侦查效率、打击犯罪服务。     

关于闽北山区视频侦查技术专业化建设的思考

随着社会管理信息化进程的推进,城市监控系统已成为各地正在大力投入和建设的重点安保项目,也伴生了全新而高效的侦查手段——视频侦查技术.近年来,视频侦查技术运用越来越广泛,越来越深入,发挥的作用越来越突出,公安机关对视频侦查技术的认识已提升为继刑侦技术、技侦技术、网侦技术之后的第四大技术手段.总之,视频侦查技术将成为案件侦查中最为有效的侦查途径,对提升社会治安管控水平、震慑违法犯罪、提高破案率将起到巨大的作用.     

基于多尺度时空特征的篮球场景中人体姿态估计

人体姿态估计是计算机视觉领域的研究热点之一,目标是从给定的图像或视频中识别人体的关节.由于篮球比赛视频中人体动作复杂多变,易产生运动模糊、遮挡等问题,导致现有的人体姿态算法对篮球动作姿态估计的准确率较低.针对这一问题,提出了一种基于多尺度时空关联特征的篮球动作姿态估计算法,构建基于Transformer的人体时序特征捕捉模块对序列层级的时空特征信息进行建模,以缓解运动模糊、遮挡等现象带来的负面影响.此外,针对人体外形复杂多变的问题,提出了基于可形变卷积的人体空间特征残差融合模块来获取更为充分的空间特征.与现有算法相比,该算法在自行构建的篮球场景人体运动数据集、姿态估计公开基准数据集PoseTrack2017和PoseTrack2018均取得较好的效果.     

论视频图像侦查

视频图像侦查作为一种新的侦查方法，已经在侦查实践中得到广泛应用。为了继续推进视频图像侦查的深度运用，必须要坚持以侦查为主导，正确处理与传统侦查手段的关系，在侦查中常态化地加以运用。在视频图像侦查中，要紧扣案件的时空要素和特征明显的人、车、物等要素进行分析，要充分利用视频图像信息去扩展挖掘更多的视频图像信息、通讯信息、银...     

基于HSV颜色空间的运动人体检测

结合帧图像中运动人体目标的颜色特征对视频中运动人体检测技术进行了探讨。采用HSV颜色模型,色调轴上在每个相似色区间内应用局部累加直方图法对图像的色调特征进行提取。而视频中运动人体目标有时为黑色或灰色,就需要利用色饱和度和亮度信息来匹配目标。     

语音识别在公安工作中的应用

语音识别是根据语音波形中反映说话人生理、心理和行为的语音特征参数识别说话人身份。由于其独特的技术优势,语音识别技术在公共安全领域得到越来越广泛应用,为公安部门有效预防犯罪和快速侦查破案、提高工作水平和工作效率提供支持和帮助。随着技术的发展,语音识别必将成为科技强警的重要手段之一。     

视频监控中可变人体行为的识别

为有效识别视频监控中的人体行为,提出了新的人体行为识别模型和前景提取方法.对前景提取,采用背景边缘模型与背景模型相结合的前景检测方法,有效避免了光照、阴影等外部因素的影响.为了快速发现人体运动过程中产生的新行为,采用分层Dirichlet过程聚类人体特征数据来判断是否有未知人体行为产生,用无限HMM对含有未知行为模式的...     

视频监控技术在现场勘查中的作用及其研究

犯罪案件的发生需要一定的时间和空间,犯罪现场勘查工作能确定其唯一性,并排除其他可能。因此,在侦查工作中是一项十分重要的工作。目前,视频监控技术应用在刑事侦查的主要手段是采用视频监控技术,通过还原当时的作案时间和空间,在现场取得明确的证据,为进一步的调查提供充分的条件,从而提高结果的可靠性,争取以较短的时间破案。     

视频图像处理与分析的实验设计

视频图像处理与分析在视频侦查中有广泛的应用,选取运动目标跟踪和图像检索作为示例进行实验设计说明。实验中采用LK算法实现运动目标跟踪,验证基于特征点跟踪方法的有效性,加深学生对运动目标跟踪的理解,激发了学生进一步研究的兴趣。采用基于MATLAB的图像检索辅助软件,实现基于颜色特征和纹理特征的图像检索,明确不同方法的特点及适用场合,不仅巩固了理论知识,又提升了学生的实践创新能力。     

基于累积运动能量图像的人体动作识别

指出了动作识别中的最大困难是难以提取有效的特征来准确描述人体的动作,动作模板是众多方法中的一种简单有效的方法,用来描述动作特征的经典动作模板是运动历史图像.由于受噪声的干扰,用运动历史图像描述复杂环境下的人体动作并不十分理想.为了得到比运动历史图像更加有效的动作模板,提出了将视频序列中的运动能量信息用一张图描述出来,称之为累积运动能量图像,提取其直方图特征来表征人体动作.经You Tube数据集上的实验表明:该累积运动能量图像的识别率比同类方法高.     

神奇的现代“探警”

随着科技的发展,犯罪分子的手段越来越多样化,越来越隐蔽,给破案工作带来了很大困难。“魔高一尺,道高一丈”。目前,世界各国都在积极探索利用现代高科技手段破案。用生物技术破案生物技术的飞速发展,为刑事犯罪案件的侦破提供了断的有效手段。国外最近研制出的生物技术“探测器”能从人体提取细胞物质样品,通过一系列复杂的实验过程,最终产生一小片薄膜,借以显示脱氧核糖核酸(即DNA)分子的排列顺序。     

视频中人体行为分析

为实现机器视觉代替人眼观察、 认知世界以及减少背景和噪声对视频中人体特征提取的影响, 以提高识别效果, 在研究人体动作表征与识别的基础上, 充分考虑局部和全局特征的优缺点, 提出了基于局部时空兴趣点和全局累积边缘图像特征相结合的人体行为分析方法。首先, 从视频序列中提取局部时空兴趣点和全局累积边缘图像特征; 然后用加权字典向量法将两者有机地结合在一起; 最后利用最近距离法进行人体行为分析和识别。该方法可有效获得人体时空特征, 人体边缘轮廓
, 人的运动趋势和强烈程度。实验结果表明, 该方法快速, 相比其他算法识别率大致提高了2%~5%。     

基于视频的人体运动肢体检测

要实现对视频中人体动作的捕捉和分析首先要提取出人体的运动肢体,当视频中背景和人体姿态比较复杂时,帧差法、光流法等传统的运动目标提取方法并不能准确检测出人体运动肢体的轮廓.在帧差法基础上,提出了动态区域边缘点保留法来获取运动区域的边缘点集,并根据人体先验知识总结出一种边缘点整合的算法,用于对运动区域的边缘点集进一步处理,得到了人体运动肢体较为完整的轮廓.实验证明,该方法可以较好地解决背景干扰和人体及服饰的非刚性问题,比较准确地检测出人体运动肢体的轮廓.     

采用运动传感器的人体运动识别深度模型

针对传统机器学习方法在采用运动传感器数据的人体运动识别领域中识别效果严重依赖人工特征且准确率受限的问题,提出一种改进的卷积网络与双层长短期记忆网络的深层混合(VGGLSTM)模型以实现特征自提取并进行运动识别。该模型结合传感器数据层状、时序的结构特点,将多维传感器数据类比于图像的RGB矩阵进行适应性处理;由一维串联卷积网络与双层长短期记忆网络复合而成。实验结果表明,在开源的人体运动识别(HAR)数据集和无线传感器信息控掘(WISDM)数据集上采用该模型的人体运动识别方法的平均准确率分别达到了97.17%和96.53%,该模型可以有效避免复杂的特征工程,在人体运动识别问题中具有很好的准确性和适应性。     

血迹搜索犬在室内搜索中的应用和训练

现代城市快速发展,柏油路、水泥路等硬质地面遍布在城市中,这给传统的警犬追踪破案带来了很大困难.然而,血迹搜索犬能够克服城市化带来的一些问题,近年来在诸多刑事案件中发挥了巨大作用.该文认为,通过训练,血迹搜索犬能够在室内搜索人体血迹气味,为案件侦破提供侦查方向、为DNA检验技术提供检材.     

支持向量机在视频运动目标分析中的应用

提出一种基于支持向量机的运动目标分类方法. 先将支持向量机引入分析视频运动目标中, 再在视频中筛选出简单有效的组合特征对目标进行分类. 该方法先使用混合Gauss背景模型提取前景运动目标, 获取目标的形状特征和运动特征, 再利用支持向量机对样本数据进行训练, 得到最优决策函数. 实验结果表明, 利用支持向量机和运动目标特征组合的方法进行运动目标分析实用、 有效.     

仪器分析在刑事侦查中的应用

仪器分析在刑事侦查中有着重要的作用,可为案件侦破提供方向、线索或划定侦查范围,有助于查明案件事实。该文介绍了色谱分析、分子光谱分析、原子光谱分析、质谱分析、表面分析技术在破案中的应用。