监控摄像头在发证方面的作用

    形象来源可以代表刑事侦查和新闻事实核查中的关键知识。近二十年来，人们提出了大量的获取源摄像机信息和摄像头图像分布历史的算法。为了对这些技术进行公平的排名，必须严格评估它们在实际相关测试用例上的性能。为此，提出了一系列数据集。然而，我们认为，现有数据库存在差距：据我们所知，目前没有一个数据集同时满足两个目标，即：a）清洁地分离场景内容和法医痕迹；b）支持现实的后处理，如社交媒体重新压缩。在这项工作中，我们提出了Forchheim图像数据库（FODB）干扰器来弥补这一差距。

    它由27个智能手机摄像头共143个场景的23000多张图像组成，它允许将监控图像内容与法医文物清晰地分离。每幅图片都有6种不同的质量：原始相机本机版本，以及社交网络的5份副本。我们证明了FODB在评价相机识别方法中的作用。我们报告了三个发现。首先，最近提出的通用效率在干净图像和压缩图像上都显著优于几种专用的法医CNN。其次，即使在未知的后处理中，分类器通过人工降解增强，也能获得屏蔽器性能提升。第三，FODB对场景内容和法医痕迹的干净分离为算法标杆提供了重要、严格的边界条件。

 

    开发了一种金属板料柔性成形的增量成形监控摄像头系统。在该系统中，通过重复锤击引起的局部变形，将板材弯曲成所需的形状。成形过程分为粗加工和精加工两种工序。在粗加工操作中，板材按照存储在数据库中的顺序进行锤击。另一方面，在精整操作中，在形状差异较大的点进行锤击，将粗成形的形状修正为期望的形状。利用傅里叶变换网格法，利用CCD摄像机系统测量的网格图形畸变，计算了成形过程中板材的三维形状。干扰器铝方板由一套半球形冲头和橡胶模组成的增量成形机。板材由矩形坐标机器人移动，以更改局部弯曲的位置。将板成功地形成球形、锥形、抛物面和双曲面