针对目标检测准确率低,物体位置不精准的缺点,设计了一种基于改进的特征提取网络的目标检测算法。首先将训练集进行数据增强;其次设计了一种双通道网络,用于目标检测算法Faster R-CNN的特征提取;最后在算法的预测部分,对非极大值抑制(NMS)机制进行了改进,并采用加权平均方法获取存在多个相近的预测框的位置。在VOC 2007和VOC 2012数据库上进行实验,表明本文算法比经典的目标检测算法效果要好,准确率达到79.1%,提升了3%~4%,验证了本文算法的有效性。

纵火是一种严重危害公共安全和社会稳定的个人极端暴力犯罪行为。 在纵火案件调查过程中， 火灾残留物中的易燃液体（ILs）是确定火灾性质和判断起火原因的重要物证， ILs的分析一直是法庭科学工作者关注的热点。 利用衰减全反射红外光谱法（ATR-FTIR）对汽油、 柴油、 煤油、 植物油等常见ILs进行检验， 结合主成分分析（PCA）、 层次聚类分析（HCA）、 判别分析（DA）三种化学计量学方法， 实现了常见易燃液体的快速筛选。 通过红外光谱定性分析， 汽油、 柴油、 植物油与含氧有机溶剂的红外光谱图差异明显， 可相互区分， 而柴油、 煤油、 航空煤油、 溶剂油、 汽轮机油五类ILs的红外谱图无明显差异， 仅通过图谱的直接比较， 无法进行区分。 重点选取1 136~976 cm-1范围的红外特征吸收峰， 结合PCA， PCA-HCA， PCA-DA化学计量学方法进行比较， 成功将航空煤油与与其余四类ILs区分开； 最后选取837～400 cm-1范围的红外特征吸收峰， 利用PCA， PCA-HCA， PCA-DA方法， 可将其余四种ILs实现互相区分。 研究结果表明， ATR-FTIR结合化学计量学方法对常见ILs进行定性分析， 具有方便、 快捷、 准确的优点， 可作为ILs种类的快速筛选方法。