基于视频图像分析的自动报靶方法研究

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.

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

所属期刊栏目：41

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：浙江省重点科技创新团队基金资助项目2011R09021-02

在线出版日期：2016-02-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：212-215