AF-CenterNet:基于交叉注意力机制的毫米波雷达和相机融合的目标检测

对于自动驾驶领域而言,确保在各种天气和光照条件下精确检测其他车辆目标是至关重要的。针对单个传感器获取信息的局限性,提出一种基于cross-attention注意力机制的融合方法(AF),用于在特征层面上融合毫米波雷达和相机信息。首先,将毫米波雷达和相机进行空间对齐,并将对齐后的点云信息投影成点云图像。然后,将点云图像在高度和宽度方向上进行扩展,以提高相机图像和点云图像之间的匹配度。最后,将点云图像和相机图像送入包含AF结构的CenterNet目标检测网络中进行训练,并生成一个空间注意力权重,以增强相机中的关键特征。实验结果表明,AF结构可以提高原网络检测各种大小目标的性能,特别是对小目标的检测提升更为明显,且对系统的实时性影响不大,是提高车辆在多种场景下检测精度的理想选择。

17例法医精神病学鉴定案件中犯罪知识测验模式下的测谎仪检测

目的通过犯罪知识测验（Guilty Knowledge Test，GKT）测谎模式下真实场景范式的测试结果与讯问笔录比较，研究GKT在真实场景研究中的一致性与适用性，为GKT在法医精神病学鉴定中的应用提供参考资料。方法采用自编测谎登记表，对17例符合本研究纳入标准的受试者进行资料收集并进行GKT测试。依据CCMD一3划分为患病组、无病组，并对所有的GKT测试结果与讯问笔录进行一致性比较。结果患病组与无病组测试结果与讯问笔录的一致率分别为45．45％，83．33％，两组一致性无统计学差异（P=0．304）。结论GKT测谎模式下真实场景的测试可适用于某些精神病类受试者。但本研究样本量较小，需扩大样本进一步研究。

多普描记仪在脑外伤患者中的测试初探

目的研究脑外伤患者应用多普描记仪的反应，为多普描记仪应用于脑外伤患者提供部分实验数据。方法30例司法鉴定的脑外伤患者为研究对象，30例正常人作为对照，用多普描记仪对两组进行猜数测试，记录两组受试对象的皮肤电、呼吸和指尖脉搏的变化。结果实验组的综合准确率为53％，对照组的综合准确率为80％，统计分析发现两组差异有统计学意义（P〈0．05）。结论多普描记仪用于脑外伤患者时，其准确率较低。