喷汽式电熨斗火灾痕迹物证鉴定技术的研究

以一起火灾案例为线索，阐述了喷汽式电熨斗的工作原理和结构特点，分析和总结了喷汽式电熨斗残骸所呈现的痕迹特征，并通过金相分析方法和热分析方法对电熨斗的金属底板进行了技术鉴定，确定出各部位的受温程度，以及通过模拟试验的方法进一步验证了该电熨斗火前通电过热引起火灾的结论。     

谈现代纤维艺术与后现代建筑实践的相互影响

现代纤维艺术通过"从洛桑到北京"的两次转型,完成了纤维艺术从"壁毯艺术"到"现代纤维艺术"的转型,当代纤维艺术已不仅是一个与绘画、雕塑等传统项目平行的艺术门类,而更像一个包容性极强的艺术平台,很多既有的艺术形式包含后现代建筑都可以与之交汇并诞生新的意义,进而不断丰富这些优美而独立的艺术语言。     

日光灯镇流器火灾痕迹鉴定技术的研究

归纳了日光灯镇流器的火灾故障原因 ,在制备、观察和分析标准试验样品的基础上 ,总结出镇流器的火灾危险性、内部故障和外部火烧情况下镇流器内部重点部位的温度分布规律以及痕迹的特征规律和技术鉴定依据。     

特种玻璃火灾痕迹研究

以目前常用的夹层玻璃、镀膜玻璃、钢化玻璃、吸热玻璃和玻璃镜作为研究的主要对象,在自行设计研制的试验燃烧炉上,模拟典型的火场升温速率及其温度环境,与普通平板玻璃相比较,测定了特种玻璃在机械力冲击、受热和受热水溅破坏所产生的痕迹特征,探讨了火场上玻璃破坏的机理,并制作了一套特种玻璃破坏痕迹的标准图谱。     

检测小篡改区域的U型网络

目的 图像篡改区域检测是图像取证领域的一个挑战性任务,其目的是找出图像的篡改区域。传统方法仅针对某种特定的篡改方式进行设计,难以检测其他篡改方式的图像。基于卷积神经网络的方法能够自适应地提取特征,同时检测包含多种篡改方式的图像。但是其中多数方法都选择增强图像的噪声特征,这种机制无法较好处理篡改区域与原图像来源相同、噪声相似的情况。多数方法还忽略了篡改区域过小而产生的样本不平衡问题,导致检测效果不佳。方法 提出了一个基于区域损失的用于检测小篡改区域的U型网络,该网络构建了一个异常区域特征增强机制,放大与图像背景差异较大的异常区域的特征。此外,还利用区域损失增强对篡改区域框内像素的判别能力,可以解决因篡改区域过小而产生的样本不平衡问题。结果 消融实验说明了异常区域特征增强机制和区域损失机制的有效性;对JPEG压缩和高斯模糊的对抗性测试证明了模型的鲁棒性;在CASIA2.0（CASI-A image tampering detection evaluation database）、NIST2016（NIST nimble 2016 datasets）、COLUMBIA （Columbia uncompressed image splicing detection evaluation dataset）和COVERAGE （a novel database forcopy-move forgery detection）数据集上与最新方法进行比较时,本文方法取得了最优性能,其F1 score分别为0.979 5、0.982 2、0.995 3和0.987 0。结论 本文的异常区域特征增强机制和区域损失机制能有效提高模型性能,同时缓解篡改区域过小导致的样本不平衡问题,大量实验也表明了本文提出的小篡改区域检测方法的优越性。     

颜色度量因子耦合局部特征聚类的 图像复制-粘贴篡改检测算法

针对当前较多图像复制-粘贴篡改检测算法主要依靠图像的灰度信息来检测图像特征,没有考虑图像的色彩特征,使其存在误检与漏检的不足,引入余弦调制高斯滤波(cosine modulated Gaussian,CMG),设计了基于颜色度量因子与局部特征聚类的图像复制-粘贴篡改检测算法。利用CMG来求取图像的尺度响应值,并通过极值计算来提取图像的候选特征点;再利用像素点的光谱反射模型来建立颜色度量因子,从候选特征点中确定图像的鲁棒特征点。构建特征点的邻域圆,并求取该圆域中的四元数指数矩(quaternion exponent moments,QEM),从而得到相应的特征向量;利用特征向量来计算特征点间的欧氏距离,完成图像的特征匹配。最后,利用匹配点对的R、G、B值,形成特征点的局部特征,实现图像特征的聚类,准确定位复制-粘贴伪造内容。仿真结果显示,较当前的复制-粘贴伪造检测方法而言,对于简单的复制-粘贴篡改和复杂组合篡改,所提方法都具备更高的检测精度与鲁棒性。     

基于泊松噪声-双边滤波算法的桥梁裂缝修补痕迹图像分割方法

裂缝作为混凝土桥梁的主要病害大量存在,部分裂缝修补后会二次开裂,在病害智能识别中,裂缝修补痕迹易与混凝土剥落等缺陷混淆,因此,裂缝修补痕迹的准确识别不仅是二次裂缝准确识别的基础,也是混凝土桥梁整体病害识别的重要环节。为了获取边缘清晰连续的裂缝修补痕迹,先对裂缝修补痕迹的图像添加泊松噪声,再利用双边滤波对添加的噪声及原有噪声进行平滑。然后用Otsu算法对裂缝修补痕迹进行图像分割,并使用峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）评价滤波效果,使用运行时间和最大连续可用内存块（LCFB）使用情况评价分割效果。最后以河南省某高速公路桥梁历年定检中的裂缝修补痕迹图像为例,对方法进行实际验证。结果显示：经过泊松噪声-双边滤波算法处理后,裂缝修补痕迹图像PSNR值最高约35.090 1 dB,SSIM值可达约0.880 1,说明添加泊松噪声可改善图像质量并优化双边滤波效果;经过Otsu算法进行图像分割的运行时间比其他方法约短25%～50%,LCFB比其他方法约提高0.25%;经过处理的裂缝修补痕迹图像达到理想预期效果,验证了提出方法的有效性和可行性。     

液压挖掘机自燃事故的现场勘验及火灾痕迹鉴别

叙述了液压挖掘机的基本构成与功能布置,阐释了此类机械易发生自燃的部位和热源,并就该类火灾事故的现场勘验及火灾痕迹鉴别提出了见解。     

普通玻璃和钢化玻璃破坏痕迹的微观形貌分析

选择典型的普通平板玻璃和钢化玻璃作为研究对象,利用火灾痕迹物证综合实验台、箱式电阻炉模拟室内火灾的热环境,制备了两种典型玻璃的破坏痕迹,通过电子扫描显微镜(SEM)观察玻璃破坏痕迹的微观形貌。实验结果表明:玻璃种类对机械破坏痕迹的微观形貌有一定的影响,钢化玻璃的裂纹比较密集,裂纹比较深;而普通玻璃的裂纹的纹痕比较明显,在扫描电镜下观察时裂纹棱角比较突出,并且呈"人"字形的树杈状分布。温度对玻璃的机械破坏痕迹和受热破坏痕迹的微观形貌影响有所不同,尤其是对机械破坏的断面痕迹的影响,机械破坏的普通玻璃在受热后的玻璃断面失去了弓形纹特征。钢化玻璃遇水炸裂产生的纹痕随着温度的升高,裂纹由密集逐渐变得疏松,纹痕也越来越明显。     

电气火灾勘查实践中几个问题的探讨

电气火灾现场千差万别，勘查和认定十分复杂。本文结合现场勘查实践，仅对严重烧毁现场痕迹勘查、漏电与短路在火因中的时空过渡现象、火场＂反证＂物质及火团认定等几个问题谈点粗浅体会。