基于视频图像分析的自动报靶方法研究

• 作者: 刘秋燕 陈耀武
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 自动报靶 Boosted Cascade算法 分类器 霍夫变换 弹孔识别 军警靶场
• 年，卷（期）: 2015,（12）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 212-215
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2831字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2015.12.040

摘要

针对军警靶场对实弹射击结果高精确度和强环境适应性的要求,提出一种基于视频图像分析的自动报靶方法.提取不同环境下的靶图特征并使用Boosted Cascade算法训练靶图分类器,以提高报靶系统对环境的适应能力.对识别出的靶图做二值化与阈值分割处理,利用形态学方法、霍夫变换、弹孔差影法求取靶心和弹孔位置,依据靶心坐标、环线半径以及弹孔坐标计算射击成绩.实验结果表明,该方法能正确识别靶图并计算射击成绩,对900次野外实弹射击的报靶精确度可达到98.5％以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈耀武	浙江大学数字技术及仪器研究所	135	1037	16.0	26.0
2	刘秋燕	浙江大学数字技术及仪器研究所	1	4	1.0	1.0