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基于目标检测的胸环靶弹孔环值判定方法
文献摘要：
为解决基于图像处理的智能报靶系统中存在的对弹孔环值判定实时性低、易受外界因素影响等问题,结合深度学习目标检测算法,把改进后的YOLOv5算法应用于自动报靶研究中,采用DeepSort追踪算法实现对弹孔的实时跟踪,通过利用环值数字的检测结果完成靶面环线标记,同时借助图像掩膜方法提取靶面有效区域,利用弹孔检测结果计算弹孔与靶面中心的距离,与环线半径进行对比,并通过图像掩膜判定是否为有效弹孔,最终实现对弹孔环值的判定.实验结果表明,mAP达到了 97.1％,帧率达到了 30 fps.最后通过模拟实际射击环境测试验证了方法的可靠性和可行性,证明该环值判定方法有良好的应用前景.
文献关键词：
环值判定;胸环靶;YOLOv5;DeepSort;图像掩膜
中图分类号：
作者姓名：
韩恒;胡学龙;陈万培;陈军;高绅;杨钦榕
作者机构：
扬州大学信息工程学院 扬州225127;扬州瑞控汽车电子有限公司 扬州225100
文献出处：
引用格式：
[1]韩恒;胡学龙;陈万培;陈军;高绅;杨钦榕-.基于目标检测的胸环靶弹孔环值判定方法)[J].国外电子测量技术,2022(03):33-40
A类：
胸环靶,环值判定,图像掩膜
B类：
靶弹,弹孔,判定方法,外界因素,学习目标,目标检测算法,YOLOv5,算法应用,自动报靶,DeepSort,追踪算法,算法实现,实时跟踪,环线,有效区域,孔检测,结果计算,mAP,帧率,fps,模拟实际,射击,环境测试,测试验证
AB值：
0.33448
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