一种现场残缺线性痕迹特征重合度比对方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种现场残缺线性痕迹特征重合度比对方法，属于刑侦科学技术领 域。
【背景技术】
[0002] 众所周知，铁路是国家的重要基础设施，同时也是国民经济发展的大动脉，尤其是 高铁的快速发展使其成为了大众化的交通工具，是综合交通运输体系的骨干;在推动我国 经济社会又好又快发展中发挥着重要的作用。
[0003] 在铁路高速发展的同时也带来了一些隐患，由于铁路沿线拥有大量高质量的通信 电缆，而且在铁路沿线的管理上存在着很大的难度，所以这就造成了一些不法分子偷盗线 缆的现象。对于线缆的偷盗多采用剪切类工具进行剪切线缆的途径，留下的只是剪切类的 端头，如何通过这些剪切类的端头进行剪切工具的判断成为了公安人员进行案件侦破的有 力保证。
[0004] 现阶段，常用的判断方法多采用拍照比对以及三位图像成型等方法，然后进行人 为的比对;这些方法不仅对图像的采集中出现不同程度的损失，而且价格成本也高。本发明 采用单点激光扫面形成的采集数据，不仅成本低而且实用，通过对现场残缺线性痕迹提取， 然后再通过该方法进行重合度的比对，可以进行作案工具的识别，大大提高了办案的效率。
【发明内容】
[0005] 本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种现场残缺线性痕迹特征重合度 比对方法，通过将案发现场发现承痕体上的残缺线性痕迹进行激光检测形成波形数据，在 对波形数据进行小波降噪并通过梯度特征识别法对痕迹信号进行相似度对比，得到与待检 测线性痕迹最为相似的线性痕迹样本，锁定作案工具的一种方法。
[0006] 本发明现场残缺线性痕迹特征重合度比对方法是这样实现的：
[0007] 首先利用线性痕迹激光检测试验台装置的激光位移传感器检测承痕体上的残缺 线性痕迹表面，获得离散化的信号数据，随后通过利用小波变换将需要进行降噪的数据进 行分解并选定一个阈值进行降噪，去除肉眼可见的"毛刺"完成对数据的降噪处理，接着利 用梯度特征识别法对痕迹信号按固定规划进行分箱处理描述痕迹特征，然后通过计算痕迹 信号与样本信号二者重合的面积和二者全部覆盖的面积比值，最终通过比值作为重合度比 对的结果，进而搜索到与待检测线性痕迹最为相似的线性痕迹样本，锁定作案工具。
[0008] 所述现场残缺线性痕迹特征重合度比对方法的具体步骤如下：
[0009] Stepl、利用线性痕迹激光检测试验台装置的激光位移传感器对承痕体上的残缺 线性痕迹表面进行横向检测，形成检测信号波形f(x);
[0010] Step2、通过小波分解，将激光检测信号波形f(x)进行数据平滑处理，以消除背景 噪声干扰，得到平滑后的信号f\(x);
[0011] Step3、对平滑后的痕迹信号按固定规划进行分箱处理描述痕迹特征；
[0012] Step4、计算平滑后的痕迹信号与样本信号二者重合的面积和二者全部覆盖的面 积比值；
[0013] Step5、通过比值作为重合度比对的结果，进而搜索到与待检测线性痕迹最为相似 的线性痕迹样本，锁定作案工具。
[0014] 所述步骤Step2中，具体步骤为：
[0015] Step2.1、依据以下公式将原始信号分解为两部分：
[0016]
[0017]其中：an为第η层的近似，ck为第i层的细节数据，f为原始数据；
[0018] Step2.2、对每层的系数都选定一个阈值r，根据阈值r对高频噪声信号进行处理， 处理过程如下
[0019] 其中：Cl表示第i个分解小波系数；
[0020] Step2.3、通过之前设定的阀值r，对噪声信号进行过滤降噪，降噪后的信号为：
[0021]
[0022]其中：an为第η层的近似，cU'为经过阈值降噪后的细节数据，f'为降噪过后的痕迹 数据。
[0023]本发明的有益效果是：
[0024] 1)小波降噪是一种现代的信号处理方法，其具有广泛的实用性；
[0025] 2)采用小波对断头痕迹进行分解能够提高有效率；
[0026] 3)单点激光检测形成的是一维信号，在保证特征精度的前提下，处理该类信号的 速度要远远快于二维和三维信号；
[0027] 4)通过本方法，将案发现场发现承痕体上的残缺线性痕迹进行激光检测形成波形 数据，通过小波降噪及梯度特征识别法对痕迹信号进行重合度检测，快速而准确的锁定作 案工具。
【附图说明】
[0028] 图1为本发明线性痕迹激光检测试验台装置示意图；
[0029] 图2为本发明实施例2中数据降噪的信息分解图；
[0030] 图3为本发明实施例2中各层级近似信号图；
[0031] 图4为本发明实施例2中各层细节信息图；
[0032] 图5为本发明实施例2中变化幅度图；
[0033] 图6为本发明实施例2中分箱后变化幅度统计与近似计算图；
[0034]图7为本发明整体步骤流程图。
[0035]图1中各标号：1-载物平台、2-底座、3-激光位移传感器、4-X轴直线驱动器、5-承痕 体、6-Y轴直线驱动器。
【具体实施方式】
[0036]实施例1:如图1-7所示，一种现场残缺线性痕迹特征重合度比对方法，所述现场残 缺线性痕迹特征重合度比对方法的具体步骤如下：
[0037] Stepl、利用线性痕迹激光检测试验台装置的激光位移传感器对承痕体上的残缺 线性痕迹表面进行横向检测，形成检测信号波形f(x);
[0038] Step2、通过小波分解，将激光检测信号波形f(x)进行数据平滑处理，以消除背景 噪声干扰，得到平滑后的信号hU);
[0039] 所述步骤Step2中，具体步骤为：
[0040] Step2.1、依据以下公式将原始信号分解为两部分：
[0041] i
[0042] 其中:an为第η层的近似，ck为第i层的细节数据，f为原始数据；
[0043] Step2.2、对每层的系数都选定一个阈值r，根据阈值r对高频噪声信号进行处理， 处理过程如下
[0044]其中：Cl表示第i个分解小波系数；
[0045] Step2.3、通过之前设定的阀值r，对噪声信号进行过滤降噪，降噪后的信号为： [0046]
[0047]其中：an为第η层的近似，cU'为经过阈值降噪后的细节数据，f'为降噪过后的痕迹 数据。
[0048] Step3、对平滑后的痕迹信号按固定规划进