一种基于图像检索的枪弹识别系统
基于图像处理的智能射击训练系统
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【 本文献信息 】 曹希霆 , 贾敏 智. 基于 图像处理 的智 能射击训练 系统[ J ] . 电视技术 , 2 0 1 3 , 3 7 ( 1 1 )
基于 图像处理 的智能射击训练 系统
曹希 霆 , 贾敏 智
( 太原理工 大学 信息工程学院, 山西 太原 0 3 0 0 2 4 )
t a r g e t wi t h f ix e d p o i n t s ,s i mu l a t i o n d i s p l a y ,c a me r a a n d l a s e r e mi t t e r wh i c h i s f i x e d o n t h e t r a i n i n g g u n .T h e l a s e r e mi t t e r wh i c h p r o d u c e s l a s e r i s f o l l o w e d b y t h e c a me r a a t t h e s a me t i me t o c a p t u r e l a s e r s p o t i ma g e i n t i me ,a n d i ma g e p r o c e s s i n g s y s t e m wo r k s o u t t h e p o s i t i o n s o f i f x e d p o i n t s i n t h e p r a c t i c e t a r g e t t h r o u g h t h e i ma g e p r o c e s s i n g ,t h e n t h e s e p o i n t c o o r d i n a t e s w i l l b e s e n t t o t h e s i mu l a t i o n d i s p l a y t h r o u g h t h e b l u e t o o t h .W h e n t h e t r i g g e r o f t r a i n i n g g u n i s p u l l e d ,t h e s y s t e m wi l l r e c o r d
一种基于图像处理技术的自动报靶系统设计
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aayi) t,yi g a e n , g r es a db l t p tSrcg io n cr g n l s ec b s maegt r g i epo s, n u e —so ’ o n i adso n . hi ma c l e tn i
K e r s: tm ai r e — s o n I g r c s S se De in y wo d Au o t Ta g t c r g;ma e P o e s; y tm sg c i
ss m cn rai h u ci fa t t agt cr ga d d t ma ae n ( t ii ,eod yt a ele te fn t n o uo i tre —soi n ae n gmet s tt s rcr , e z o ma c n a sc
A De i n o t ma i r e — s o ig Sy t m a e n I g sg fAu o t Ta g t — c r se B s d o c n ma e
Pr e sn c ol y oc s ig Te hn og
Z HANG Xio—k n L N Ja—y a u , I i u
画面进行 采集 , 据采 集到 的靶 图像 的特 点和变 化 , 根 利 用计算 机 图像处 理 和识别 技术 找 出靶 图像 中的真 实 弹点 , 然后 通过 判定 弹 点在 靶 中的位 置 来确 认 弹
有简捷方便 、 低成本、 测量精度较高等优点。 数 字 图像 处 理 技术 主要 包 括 图像数 字 化 、 图像 变换 、 图像 增 强 、 图像 恢 复 、 图像 分 割 、 图像 分 析 、 图 像 压缩 、 图像 重 建 等 J 近 年 来 , 射击科 目训 练 中 , 部 大量 采用 的是 传统 的人 工报靶 方式 , 这种 方 式 具 有 工 作 量 大 、 率 低 , 效
一种基于图卷积神经网络深度学习的枪弹痕迹相似度识别方法和系统
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专利名称:一种基于图卷积神经网络深度学习的枪弹痕迹相似度识别方法和系统
专利类型:发明专利
发明人:潘楠,沈鑫,钱俊兵,黎兰豪崎,赵成俊,夏丰领
申请号:CN202010345147.X
申请日:20200427
公开号:CN112381108A
公开日:
20210219
专利内容由知识产权出版社提供
摘要:本发明公开了一种基于图卷积神经网络深度学习的枪弹痕迹相似度识别方法和系统,属于刑事技术领域,所述的基于图卷积神经网络深度学习的枪弹痕迹相似度识别方法和系统包括痕迹特征提取映射步骤和图卷积神经网络训练及相似度识别两个步骤,痕迹特征提取映射步骤用于提取枪弹痕迹,图卷积神经网络训练及相识度识别用于训练痕迹模型以及对枪弹痕迹进行匹配识别。
本发明通过公开上述两个步骤,实现了枪弹痕迹的特征提取以及模型的训练和识别,采用图卷积神经网络进行训练能够提高识别的准确度。
申请人:昆明理工大学
地址:650093 云南省昆明市五华区学府路253号
国籍:CN
代理机构:北京隆达恒晟知识产权代理有限公司
代理人:杨青
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一种基于深度学习网络的枪支图像识别方法和系统[发明专利]
![一种基于深度学习网络的枪支图像识别方法和系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/4a1958cefbb069dc5022aaea998fcc22bcd143fa.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010908251.5(22)申请日 2020.09.02(71)申请人 公安部物证鉴定中心地址 100038 北京市西城区木樨地南里17号(72)发明人 周志飞 王晓琳 张刚 崔斌 李轶昳 沈玉杰 马新和 (74)专利代理机构 北京纪凯知识产权代理有限公司 11245代理人 赵悦(51)Int.Cl.G06K 9/62(2006.01)G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01)(54)发明名称一种基于深度学习网络的枪支图像识别方法和系统(57)摘要本发明属于图像识别技术领域,涉及一种基于深度学习网络的枪支图像识别方法和系统,包括以下步骤:S1构建枪支图像数据集,并对枪支图像数据集中图枪支图像进行预处理;S2基于Resnet18网络建立枪支识别网络模型,枪支识别网络模型由若干段组成;S3输入枪支类型已知的枪支图像,对枪支识别网络模型进行训练,得到各枪支类别对应的权重;S4将待测枪支图像输入经过训练的枪支识别网络模型,获得最终枪支类别。
其采用以图搜图的方法对枪支进行分类,解决了枪支种类繁多,外形差异较小,影响识别的精度的问题,并使用深度神经网络从杂乱的数据中自动学习,从而使枪支识别模型更加鲁棒。
权利要求书2页 说明书4页 附图3页CN 112036494 A 2020.12.04C N 112036494A1.一种基于深度学习网络的枪支图像识别方法,其特征在于,包括以下步骤:S1构建枪支图像数据集,并对所述枪支图像数据集中图枪支图像进行预处理;S2基于Resnet18网络建立枪支识别网络模型,所述枪支识别网络模型由若干段组成;S3输入枪支类型已知的枪支图像,对所述枪支识别网络模型进行训练,得到各枪支类别对应的权重;S4将待测枪支图像输入经过训练的枪支识别网络模型,获得最终枪支类别。
一种基于相似度的子弹识别方法
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第2 4卷
第 4 期
广西师 范大 学学报 : 自然 科学 版
J un l f a g i o ma Unv ri : trl c n eE io o r a o n x r l ies y Naua Si c dt n Gu N t e i
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定 的实 用价 值 。
关键词 : 子弹识 别 H ri ar s角点检测; 特征提取 ; 相似度 中图分类号 : 3 14 TP 9 . 1 文献标识码 : A 文章编号 :0 16 0 (0 6 0 —2 30 1 0—6 0 2 0 ) 402 —4
2021图像识别系统在枪弹外观检测中的运用范文2
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2021图像识别系统在枪弹外观检测中的运用范文 外观检测作为枪弹装配生产最后的工序,需要通过对弹身360°旋转检测,挑选出弹身有划伤、凹坑、油污、裂纹等缺陷的产品,才能保证枪弹的装箱合格率。
目前枪弹生产中外观检测大都采用人工目视检测的方式,被检子弹由传输丝杠带动旋转,凭肉眼检查是否存在外观缺陷,这种简单重复的检测方式劳动强度大,人眼极易疲劳,长时间工作容易出现错检、漏检,造成极大的质量安全隐患。
作者采用图像识别系统对枪弹外观检测进行数字化和自动化研究,突破机枪弹外观检测技术瓶颈,研制成功12.7 /14. 5 mm 枪弹外观图像检测系统。
该系统采用线阵CCD 相机、线阵光源、配合枪弹自动上料及旋转机构,采集到的图像清晰,分辨率高,通过计算机对图像进行高速处理[1 -2],从而判断出弹壳/弹头表面疵病(划伤、凹坑、毛刺和裂痕) . 1枪弹外观检测系统 枪弹外观图像检测系统采用两部线阵相机,分别对弹头、弹壳部分单独成像,根据检测标准得出各自检测结果,以此得出枪弹外观质量的综合判定结果,并将综合判定结果传送到电气控制系统进行分类统计。
1.1 系统组成 枪弹外观图像检测系统由十工位转台、自动上(下)料装置、子弹自对中旋转装置以及弹头检测线阵相机( 2k)、弹壳检测线阵相机( 4k)、光源、光源控制器、镜头、图像采集卡、编码器、图像处理软件、工业电脑等组成[3,4],其结构如图1 所示。
1.2 枪弹外观检测过程 枪弹完成装药转配后通过平顶链条传送至十工位转台,转台带动枪弹进入检测工位后,下压气缸将枪弹压入对中定位模自动对中,在动力带动下沿自身中轴线做旋转运动,与子弹同步旋转的编码器控制相机采样频率,由线阵相机对弹头和弹壳分别进行成像,工业电脑对采集到的图像进行处理,得出弹壳和弹头部分的检测结果并判断是否合格。
1.3 枪弹外观检测系统的指标 枪弹外观图像检测系统作为光机电一体化的复杂系统,采用多工位分步检测模式,分别对14. 5/12. 7 mm 口径机枪弹弹壳、弹头进行外观检测,由控制系统做出综合评价,以达到机器视觉代替人眼对子弹分选的效果。
一种采用图象识别的射击竞赛自动判靶系统
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一种采用图象识别的射击竞赛自动判靶系统
卢朝阳;高西全;丁玉美
【期刊名称】《计算机工程与科学》
【年(卷),期】2001(023)003
【摘要】本文给出了一种新的利用计算机进行图象识别的射击运动自动判靶和成绩管理系统。
该系统采用了图象处理和模式识别的方法进行弹孔环值的自动计算,并通过换靶纸机的机械装置实现靶纸自动替换,而多靶位的成绩自动统计和排名是通过一个局域网实现的。
该系统对传统的人工判靶方法进行了彻底的技术改造,在公正性、可靠性、精度、快速方便及成本诸方面比传统方法有更大的优势,对提高射击训练水平、提高射击竞赛管理的自动化程度以及比赛观赏性有重要意义。
【总页数】4页(P11-14)
【作者】卢朝阳;高西全;丁玉美
【作者单位】西安电子科技大学;西安电子科技大学;西安电子科技大学
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.警用互动实弹模拟射击影视靶自动报靶系统综述 [J], 王平;陈君武;马红平;沈天炜
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3.用于射击运动自动判靶的图象校正算法及其实现 [J], 鹿洪旭;卢朝阳;高西全;丁玉美
4.一种适用于激光模拟射击的自动报靶系统 [J], 崔金良;于正林
5.互动实弹模拟射击影视靶自动报靶系统功能技术设计规范 [J], 王平;徐腾
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基于图像识别的弹孔自覆式实弹射击训练系统设计
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基于图像识别的弹孔自覆式实弹射击训练系统设计
叶鸣;周德光;朱晓毛
【期刊名称】《现代制造工程》
【年(卷),期】2007(000)008
【摘要】为适应实弹射击训练自动化、智能化的要求,基于图像识别技术,设计开发弹孔自覆式实弹射击训练系统,具体分析设计系统的识别算法、环数计算和自覆式幕靶循环机构.试验证明,该系统具有自适应能力强、响应时间快、识别精度高等特点,容易实现实弹射击训练自动化和现代化.
【总页数】4页(P99-102)
【作者】叶鸣;周德光;朱晓毛
【作者单位】华南理工大学机动车辆技术设备厂,广州,510640;华南理工大学机动车辆技术设备厂,广州,510640;广东省公安厅科技处,广州,510440
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.坦克实弹射击训练指挥控制系统设计 [J], 林海;姚鎏;邵思杰;宋超
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4.维和警察防暴队实弹射击训练中的心理障碍及调控方法 [J], 孔炜良
5.实弹射击训练反思 [J], 李顺领;徐壮飞
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基于图像处理的智能模拟射击训练系统的开题报告
![基于图像处理的智能模拟射击训练系统的开题报告](https://img.taocdn.com/s3/m/5f2348a6988fcc22bcd126fff705cc1755275f1c.png)
基于图像处理的智能模拟射击训练系统的开题报告一、课题背景随着科技的发展,越来越多的武器装备采用数字化、智能化技术,导致射击训练也越来越注重数字化、智能化。
目前射击训练的主要形式是实际射击,但由于弹药和场地的限制,实际射击的次数和频率都受到较大的限制。
此外,实际射击存在着安全隐患,尤其是未经过专业训练的人士进行射击时更为危险。
因此,发展一种基于图像处理的智能模拟射击训练系统是很有必要的。
二、课题目的与意义本课题的主要目的是设计开发一款基于图像处理的智能模拟射击训练系统,提供一种低成本、安全、高效的射击训练方法。
该系统可以识别虚拟的靶子,计算射击命中率等数据,并对用户的射击操作进行评估,从而提高射击技能水平。
三、研究内容1.基于OpenCV的图像处理算法研究通过OpenCV对摄像头采集的图像进行处理,提高图像的清晰度和识别率,帮助系统实现对靶子的识别和跟踪功能。
2.开发模拟射击场景开发一个模拟射击场景,包括虚拟靶子和各类射击场景,用户可以在场景中进行射击训练,系统可以对其射击命中率、击中位置等数据进行评估。
3.评估射击操作对用户的射击操作进行评估,包括枪姿、射击节奏、瞄准精度等多个方面,为用户提供专业的射击训练指导。
四、研究方法本课题采用以下研究方法:1.文献调研调研相关领域的前沿技术和发展方向,为研究方法和解决方案提供参考。
2.系统设计设计一个基于图像处理的智能模拟射击训练系统,包括系统结构设计、算法设计和用户交互设计。
3.代码实现基于设计方案和算法,使用Python等编程语言进行代码实现。
4.测试验证对系统进行功能测试、性能测试和用户体验测试,为系统的进一步优化提供实验数据。
五、预期成果1.论文完成一篇基于图像处理的智能模拟射击训练系统的毕业论文,阐述研究背景、设计思路、实现方案和实验结果,呈现本课题的研究成果。
2.系统完成一款基于图像处理的智能模拟射击训练系统,实现识别虚拟靶子,计算射击命中率等数据,并对用户的射击操作进行评估,提高用户的射击技能水平。
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关 键词 :信 息处 理技 术 ;枪 弹识 别 ;图像采 集 ;预 处理 ;数据 库 ;图像检 索
中图分 类号 :T 3 1 4 P 9 .1
文献 标志 码 : A
文章 编号 :1 0 —0 3 2 0 ) 40 5 —5 0 01 9 ( 0 8 0 —4 90
A r r d e I e t c to y t m s d o m a e Re r e a Ca t i g d n i i a i n S s e Ba e n I f g ti v l
( . 京 理 工 大 学 宇航 科 学 技 术 学 院 ,北 京 1 0 8 ; . 阳 炮兵 学 院 ,辽 宁 沈 阳 10 6 ; 1北 001 2沈 1 1 1
3中国兵器工业系统总体部, . 北京 108 ; . 009 4 中北大学 信息与通信工程学院,山西 太原 005 ) 30 1
4 S h l f nomai n mmu i t nE gnei ,Not i r t f hn ,T iun0 0 5 ,S a x,C ia .co fr t nadC oI o o nc i n ier g ao n rhUnv s yo ia aya 3 0 1 hn i h ) ei C - n
摘要 :针对 国内枪 弹识别 技 术 的现状 和 刑事 工作 人 员 的需要 , 计 了一套 枪 弹 自动 识 别 系统 。 设
该 系统 能够完 成枪 弹痕 迹 图像 的 自动采 集 , 对采 集到 的 图像 进行 预处 理使 其 规 范化 , 范化 图像 存 规 档于 数据 库 中。利 用基 于 多小 波 直方 图的 图像 检 索方 法 , 数据 库 中检 索 与 目标 图像 最 相 似 的样 在 本 图像, 枪 弹检 验人 员作 进 一步 的决 定。 系 统所 具 有 的 自动采 集 、 范、 储 、 索 等功 能, 放 供 规 存 检 解 了显微 镜 下逐 一 比对 、 找这种 繁 琐 而耗 时 的人工方 式, 定速度 和 准确 度 大幅度 提 高。 查 鉴
c i n l t f m b r n e s n a t ma i a t i g d n ii t n s se wa e i n d.Th y t m rmi a a fme e s e d ,a u o t c rrd e i e t c i y t m sd s e s c fa o g es s e
t e r tiv d i g , t e c r rd e e a n r o l k urhe e iin.The i n iia i n v l ct h e re e ma e h a t i g x mi e s c u d ma e f t r d cso de tfc to eo iy a r cso r r a l mp o e y t y t ma i un to fc p u i g,sa a d zn nd p e ii n a eg e ty i r v d b hes s e tcf c inso a t rn t nd r ii g,so i g a d t rn n r tiv n e re i g,whih r p a et e o e ea o a ea d tme c ns mi g a tfca y o o ta tng o e b n c e l c h v r lb r t n i —o u n r iiilwa fc n r s i n y o e un e c o c p n h c i g. d rmir s o e a d c e k n Key wor s:i f r to r c si e hn q e;c r rd e i e iia in;i g a t r d n o ma in p o e sng t c i u a ti g d ntfc to ma e c p u e;p e p o e sn r — r c s i g;
d t b s r e re e y u i g t e r t iv n e h d b s d o u t v lth so r m .Ac o d n o a a a e we e r t iv d b sn h e re i g m t o a e n m l wa ee it g a i c r igt
Z HANG h — a g ,,YAN igln 。 S uj n - i Jn — g ,XI o NG i Hu ,
( . c o l f rs a eS in ea dTeh oo yEn ier g ej g I si t fTeh oo y 1 S h o o p c ce c n c n lg gn ei ,B in n t u eo c n lg ,Be ig1 0 8 ,Chn ; o Ae n i t in 0 0 1 j ia
c n c p u e c rrd e t a e i a e ut ma ia l , sa d r ie t m a e y p e pr c s i a a t r a ti g r c m g s a o tc ly t n a d z he i g s b r — o e sng,a d so e n tr t e sa d r ie ma s i a a a e.Th m a s h t n a d z d i ge n d t b s e i ge ,wh c r o tsmia t h o li a e n t e ih a e m s i l rwih t e g a m g ,i h
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第2 9卷 第 4期
20 08年 4 . 9 1 2 NO. 4
Apr 2 8 . 00
ACT A ARM A M EN TAR I I
一
种 基 于 图 像 检 索 的枪 弹 识 别 系统
张树 江 ,颜景 龙。 一 ,邢 慧 ,
2. She y ng Ar ie y Colge Sh ny n 01 , Lio n n a tl r le , l e a g 11 61 a nig, Chia; n
3. ytm n ie r g Isiue S se E gn ei nttt,Chn rh I d sr sGru ,Be ig1 0 8 n iaNot n u ti o p e in 0 0 9,Chn ; j ia