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摘要
随着人工智能技术的迅速发展与广泛应用，智能化勘查方法正成为刑事科学技术领域新的研究热点，而实现现场勘查照片自动识别与分类是智能化勘查的重要研究内容。面向公安机关实战应用需求，提出了一种基于卷积神经网络的现场勘查照片自动分类算法。基于真实案件照片，建立了现场勘查照片数据集，包含现场勘查照片13164张，负类照片4008张。根据现场勘查照片数据特性，设计了现场勘查照片分类网络（CriSNet），通过对卷积层增加归一化处理以及改进bottleneck模块，实现对现场勘查照片的精确分类。实验结果表明：CriSNet模型的分类精度优于基准网络1个百分点，具有较好的鲁棒性，同时在分辨率低、品质较差的情况下，仍能保持较好的分类性能。
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单位上海市刑事科学技术研究院; 中国人民公安大学
