一种复杂环境下的胸环靶图分割方法

摘要：

提高基于计算机视觉的自动报靶系统对靶场环境的适应性,提出了一种基于深度学习的胸环靶图分割方法.利用金字塔场景解析网络,创建胸环靶图数据集,设置训练参数,完成胸环靶图分割模型的训练.训练好带有全局上下文像素级特征先验的模型,实现靶场视频图像中胸环靶的准确分割.实验证明,该方法精确实现靶场视频图像中胸环靶的像素级分割,mAcc指标平均达到98.76％,mIoU指标平均达到97.84％,有效提高了自动报靶系统的环境适应性.

关键词：自动报靶、深度学习、PSPNet、胸环靶图、像素级分割

所属期刊栏目：41

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金重大研究计划;泰山学者工程专项经费

在线出版日期：2020-07-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：107-112