四川警察学院李永胜获国家专利权
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龙图腾网获悉四川警察学院申请的专利一种基于深度学习的射击弹壳击针痕迹自动检验方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120726345B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511158536.0，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种基于深度学习的射击弹壳击针痕迹自动检验方法是由李永胜;杨滨荣;黄霖宇;郭勇;宁芊设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的射击弹壳击针痕迹自动检验方法在说明书摘要公布了：本发明涉及刑侦领域，具体是一种基于深度学习的射击弹壳击针痕迹自动检验方法，针对传统人工检验精度低、鲁棒性不足的问题，提出融合PointMLP与多尺度注意力机制的PMA网络，通过几何仿射模块增强数据鲁棒性，利用局部特征提取与全局特征融合捕捉痕迹细节与整体分布。构建SPMA孪生网络架构，通过共享权重分支提取深度特征，计算欧氏距离并结合自适应阈值实现相似度判定。为刑侦领域弹壳痕迹比对提供高效方案，也为三维点云数据分析提供新思路。
本发明授权一种基于深度学习的射击弹壳击针痕迹自动检验方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的射击弹壳击针痕迹自动检验方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一，获取射击弹壳击针痕迹的三维点云数据，通过几何仿射模块对所述射击弹壳击针痕迹的三维点云数据进行变换，生成几何扰动后的射击弹壳击针痕迹的三维点云数据样本； 步骤二，利用多尺度注意力增强的PointMLP网络PMA对几何扰动后的射击弹壳击针痕迹的三维点云数据样本进行特征提取，所述PMA网络通过局部特征提取模块、深层特征提取模块和全局特征融合模块的协同优化，同时捕捉击针痕迹的局部细节特征与全局分布特性； 步骤三，构建孪生网络架构SPMA，将待检验的两个弹壳击针痕迹点云数据分别输入所述SPMA的两个共享权重的PMA分支，提取深度特征后计算欧氏距离，结合统计学习的决策阈值实现相似度自动判定。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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