简介:道路目标检测在智慧城市建设中扮演着重要角色,而Faster-RCNN是目前主流的目标检测网络结构算法.本文在Faster-RCNN卷积神经网络结构基础上增加了特征金字塔网络层,并采用关注损失函数替代了原有的交叉熵损失函数.其中增加的特征金字塔特征融合层可以提取到检测图片中更具鲁棒性和一般性的前背景特征,而通过关注损失函数则能起到缓解检测图片中的正负样本不均的情况.最后,在公开数据集KITTI上实验证实,改进的目标检测算法能实现提高原有的Faster-RCNN目标检测准确率.
简介:血迹形态分析属于法医学专业领域,在犯罪现场重建中发挥着重要作用。本文介绍了一起交通事故案例的研究分析过程,在本案例中,交通事故调查人员利用血迹形态分析,明确了法定证据鉴定人员和法医生物学部门分别出具的鉴定报告之间存在差异的原因。此案例是一起一死一伤的翻车事故,一位男性受害者当场死亡,一位女性受害者在事故中受伤。事故车辆翻车时,两人均被甩出车外,从初步的观察中难以确定交通事故发生时哪位受害者正在驾驶汽车。根据对汽车的初步检查结果及死者的受伤情况,法医认为,事故发生时男性受害者在驾驶汽车。但通过对从驾驶人座椅上提取的血液进行DNA分析,发现该血样与女性受害者的血液相匹配,表明事故发生时女性受害者可能是驾驶人。在这种情况下,法医对驾驶入座位上的血迹形态进行了分析,最终帮助调查人员准确判定了事故发生时的驾驶人。本案例研究强调了血迹形态分析在道路交通事故重建中的重要性。