(录用定稿)网络首发时间: 13:05:33
为了解决基于计算机视觉的自动报靶系统无法实现复杂环境下准确报靶的实际应用难题提高系统对靶场环境的适应性,基于现有胸环靶每环靶图分割方法的研究提出了一种基于深度学习的胸环靶每环靶图分割方法。以金字塔场景解析网络(PSPNet)为基础创建胸环靶每环靶图数据集,修改网络参数完成胸环靶每环靶图分割模型的训练,通过训练好的带有全局仩下文像素级特征先验的模型实现靶场视频图像中胸环靶每环靶的准确分割实验证明,该方法能够精确实现靶场视频图像中胸环靶每环靶的像素级分割mAcc指标平均达到98.76%,mIoU指标平均达到97.84%并有效提高了自动报靶系统的环境适应性。
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像这种觇孔瞄准的一般标尺调到3 瞄胸环靶每环靶的下面白色边缘就可以的
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