激光与光电子学进展, 2020, 57 (4): 041009, 网络出版: 2020-02-20   

刑事案件现场图自动分类算法 下载: 1147次

Automated Classification Method for Crime Scene Sketches
作者单位
中国人民公安大学侦查与刑事科学技术学院, 北京 100038
图 & 表

图 1. 规范现场图。(a)现场平面示意图;(b)自绘方位示意图;(c)地图方位示意图

Fig. 1. Specification of crime scene sketches. (a) Crime scene overview sketch; (b) self-drawn location sketch; (c) map-screenshot location sketch

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图 2. XCTNet结构图

Fig. 2. Diagram of XCTNet structure

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图 3. Inception结构图

Fig. 3. Structure of Inception

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图 4. 准确率和ROC曲线。(a)不同网络结构的准确率对比;(b) ROC曲线

Fig. 4. Accuracy and ROC curves. (a) Comparison of accuracies of different network structures; (b) ROC curves

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图 5. 分类错误图片

Fig. 5. Misclassification pictures

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表 1Inception构成参数

Table1. Composition parameters of Inception

Structureconv1_1conv2_1conv2_2conv3_1conv3_2conv4_2Output
Inception1a6496128163232256
Inception1b128128192329664480
Inception2a25616032032128128832
Inception2b384192384481281281024

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表 2数据集组成

Table2. Composition of dataset

Training datasetValidation datasetTest dataset
Crime dataset scene overview sketch1710121382137
Self-drawn location sketch1000512511250
Map-screenshot location sketch2417330223021
Photograph2173027162716
Total7300991279124

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表 3检测精度与参数

Table3. Detection accuracy and parameters

Accuracy on testset /%Parameter quantity
AlexNet94.8756884612
XCTNet98.654935460

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表 4混淆矩阵

Table4. Confusion matrix

Confusion matrixReal labelAccuracy /%
Crime sceneoverview sketchSelf-drawnlocation sketchMap-screenshotlocation sketchNegativeclass
Crime sceneoverview sketch2097391098.13
Predicted labelSelf-drawnlocation sketch6711775194.16
Map-screenshotlocation sketch333012399.70
Negative class001271599.96

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王凯旋, 李卓容, 王晓宾, 严圣东, 唐云祁. 刑事案件现场图自动分类算法[J]. 激光与光电子学进展, 2020, 57(4): 041009. Kaixuan Wang, Zhuorong Li, Xiaobin Wang, Shengdong Yan, Yunqi Tang. Automated Classification Method for Crime Scene Sketches[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2020, 57(4): 041009.

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