基于图像分割的水炮射流落点检测

• 作者: 周俊杰 陈姚节 陈黎
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 落点检测 深度学习 语义分割 轮廓分析 实时
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 开发与应用
• 页码范围: 3262-3268
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2020.11.042

摘要

针对现有水炮系控制系统难以获取有效的打击效果反馈,提出一种基于射流图像分割的水炮射流落点检测方法.将水炮射击时的图像作为输入,实时决策出图像中的射流落点.通过设计一个轻量级的深度学习语义分割网络L-Unet对包含水炮射流实体的影像进行实时分割,在达到射流分割精度需求的基础上实现实时性.在得到完整的射流轮廓后,分析射流轮廓并识别出射流实际落点.在实际场景中进行测试时,在落点检测准确率达到95％ 的前提下,处理速度达到了32 ms,实现了落点坐标实时反馈.