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一种基于图卷积神经网络深度学习的枪弹痕迹相似度识别方法和系统

摘要

本发明公开了一种基于图卷积神经网络深度学习的枪弹痕迹相似度识别方法和系统,属于刑事技术领域,所述的基于图卷积神经网络深度学习的枪弹痕迹相似度识别方法和系统包括痕迹特征提取映射步骤和图卷积神经网络训练及相似度识别两个步骤,痕迹特征提取映射步骤用于提取枪弹痕迹,图卷积神经网络训练及相识度识别用于训练痕迹模型以及对枪弹痕迹进行匹配识别。本发明通过公开上述两个步骤,实现了枪弹痕迹的特征提取以及模型的训练和识别,采用图卷积神经网络进行训练能够提高识别的准确度。

著录项

  • 公开/公告号CN112381108A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-02-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 昆明理工大学;

    申请/专利号CN202010345147.X

  • 申请日2020-04-27

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06K9/46(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11899 北京隆达恒晟知识产权代理有限公司;

  • 代理人杨青

  • 地址 650093 云南省昆明市五华区学府路253号

  • 入库时间 2023-06-19 09:55:50

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-08-01

    发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06K 9/62 专利申请号:202010345147X 申请公布日:20210219

    发明专利申请公布后的驳回

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