弹道痕迹AI自动识别
拥有专利技术的弹道痕迹特征提取和自动识别算法，以大规模的弹道痕迹样本3D数据训练模型为核心，在枪弹样本和现场物证3D数据特征提取的基础上，快速实现现场枪弹物证与海量枪弹样本之间的匹配关系，锁定发射枪支。
拥有专利技术的深度学习模糊识别多样本最佳匹配算法，检材样本比为100:500时，Top1的BIR1不低于96%，BIR=100%时不超过Top5。RSM2不低于92%。
量化的匹配度识别结果，直观展示Top1与Top2~Top10的BIR。热力图方式展示的量化全弹头RSM指标，具有很强说服力的可解释性。
独创的"推理加速"神经网络引擎，适应于海量样本特征模型的快速训练与提取，平均每把枪支训练时间小于5分钟。4膛线弹头m≤1K时，1:m识别时间小于20秒。
优化的多种参变量自适应算法，样本数据训练和特征模型参数不区分弹种、枪种，简单地以4膛线、6膛线为关键参数，大大降低了实际使用中的复杂度。
内置多种特征增强算法，适应于不同质量的样本，对各种锈蚀、碰擦等斑块瑕疵痕迹面均具有良好的容错性。
法庭科学枪弹痕迹三维智能比对识别系统，是经公安部正式立项的集"枪弹痕迹三维形貌数据采集"、"AI自动识别基础数据管理平台"、"枪弹痕迹三维智能识别系统"、"物证痕迹三维比对检验系统"等多种软硬件系统为一体的综合应用平台。
整套系统是由上述"细微痕迹三维形貌采集系统"、"物证痕迹三维比对检验系统"、"AI自动识别基础数据管理系统"加上"枪弹痕迹AI智能识别算法"后台服务组件以及相关的硬件平台构成。
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一般规格
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| 项目 | 指标 |
| 软件运行架构 | 深度学习边缘计算框架的Broser/Server架构，集成在"AI自动识别基础数据管理系统"中 |
| 客户端运行环境 | Microsoft Windows 7/10/11或最新版本的32/64位操作系统，Chrome 90以上版本或与之兼容的浏览器 |
| 服务器端运行环境 | Microsoft Windows 7/10/11或最新版本的64位操作系统，或各种版本的Linux操作系统（如OpenEuler等） |
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硬件配置
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| 项目 | 指标 |
| 自动识别边缘计算服务器 | Intel Core i9-10920X或不低于该规格的处理器，64GB DDR4内存，2TB SSD+2TB SATA硬盘，4 * NVIDIA GeForce RTX3090专业GPU显卡(24GB显存)，Windows 10(64bit)操作系统 |
| 存储系统 | 企业级万兆网络存储系统(NAS)：32TB |
| 网络系统 | 数据中心万兆网络交换机 |