在这项研究里，图像分类与检测这一技术的要点是运用深度学习领域当中的卷积神经网络（CNN），来对血迹方面的图像开展特征提取以及分类工作，研究团队借助构建一个涵盖多种不同场景的高品质数据集，对大量处于真实场景之下的血迹图像展开了严格的筛选以及标注操作从而保证模型的训练可以具备广泛程度与代表性质为促使模型的泛化能力得到提升，采用了系统性的数据增强手段像随机裁剪、对比度调整以及旋转等都在其中，与此同时在训

在同样的高度下,血滴体积的增大也导致了血迹面积和直径的增大。近年来,随着计算机视觉和人工智能技术的迅猛发展,尤其是深度学习算法在图像识别和分析领域的突破,为血痕分析的自动化、智能化提供了新的技术路径。中国人工智能学会2023年发布的《人工智能技术在法医学领域的应用研究报告》显示,基于深度学习的图像识别技术,在医学图像、生物特征识别的识别准确率已超过95%,具有显著的高效、客观、可批量处理等优势。此

11）Ubuntu20.04 操作系统的初始界面如图所示，第一次启动时会相继提示几个信息的设置，包括网络在线帐号设置、更新设置、问题提交、隐私设置等，直接点击右上角的“Skip”和“Next”，直至最后一个窗体点击“Done”全部完成。

在这项研究里，图像分类与检测这一技术的要点是运用深度学习领域当中的卷积神经网络（CNN），来对血迹方面的图像开展特征提取以及分类工作，研究团队借助构建一个涵盖多种不同场景的高品质数据集，对大量处于真实场景之下的血迹图像展开了严格的筛选以及标注操作从而保证模型的训练可以具备广泛程度与代表性质为促使模型的泛化能力得到提升，采用了系统性的数据增强手段像随机裁剪、对比度调整以及旋转等都在其中，与此同时在训