移动多目标无线激光靶场关键技术研究与实现

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1、中图分类号：TP391论文编号：102871618-SZ023学科分类号：085212硕士学位论文移动多目标无线激光靶场关键技术研究与实现研究生姓名陈俊专业类别工程硕士专业领域软件工程指导教师郑洪源副教授南京航空航天大学研究生院计算机科学与技术学院二〇一八年三月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofComputerScienceandTechnologyResearchandImplementationofKeyTechnologies

2、forMobileMulti-targetWirelessLaserRangeAThesisinSoftwareEngineeringByChenJunAdvisedbyAssociateProf.ZhengHongyuanSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringMarch,2018南京航空航天大学全日制专业学位硕士学位论文摘要随着计算机技术和信息技术的不断发展，针对高校新生入学军训，中小学生升学军训或社会实践，基层部队和

3、公安的射击训练，各种国防教育基地，爱国主义教育场馆，军事训练及军事主题娱乐场馆等所需要的各种不同场景下的激光模拟射击打靶系统的需求，设计了基于图像处理的移动多目标无线激光靶场系统。本文所研究的系统具有成本低、安全、实用等优势，具有很好的应用前景，并满足射击的准确性与实时性等需求。本文主要研究内容如下：（1）分析了目前激光打靶系统及其相关技术的现状，结合模拟激光打靶的特点和系统需求设计了系统整体框架，并详细阐述了系统的各个模块和移动多目标定位等关键技术的思想与工作流程。（2）针对射击训练中移动多靶位准确定位的需求，研究了一种基于FAsT-M

4、atch算法的多靶位定位方法。该算法能够适应平移、缩放、旋转等二维仿射变换的图像，并对图像的光照不敏感，对背景中的噪声等有良好的抗干扰性。对得到的仿射变换矩阵采用模糊C均值聚类算法聚类，达到定位多个靶位目标的目的。（3）对于移动的靶位，摄像机采集的是靶位图像的帧序列。针对复杂环境下的射击训练，结合深度学习思想研究了基于卷积神经网络的移动的多靶位定位方法。先建立一个的靶位数据集作为卷积神经网络的训练数据集，用来训练一个八层结构的卷积神经网络。对一次射击采集的图像序列，检测每一帧图像中相关的边缘信息，使用EdgeBoxes算法根据设定阈值找出

5、可能是靶位的区域。这些区域作为卷积神经网络的输入，过滤不含靶位区域。最后根据非极大值抑制方法除去冗余的候选区域得到最优结果。（4）对移动多目标无线激光靶场系统进行实现，并给出了系统的具体应用，效果良好。关键词：移动多目标定位，激光打靶，FAsT-Match，模糊C均值聚类，卷积神经网络，EdgeBoxesI移动多目标无线激光靶场关键技术研究与实现ABSTRACTWiththecontinuousdevelopmentofcomputertechnologyandinformationtechnology,aimingattheneedso

6、flasersimulationshootingtargetsysteminvariousoccasionssuchasmilitarytrainingforcollegeoruniversityfreshmen,socialpracticeormilitarytrainingforprimaryandsecondaryschool,grassrootsunitsarmyandthepolicedepartment,avarietyofnationaldefenseeducationbaseandpatrioticeducationven

7、ues,militarytrainingofarmyandmilitarythemeentertainmentvenues,amobilemulti-targetwirelesslaserrangesystemisdesignedbasedonimageprocessing.Itisdifficulttopopularizetheshootingtrainingbecauseofthecost,trainingconditions,regulationsandsafetyhazards.However,thesysteminthisthe

8、sishastheadvantagesoflowcost,safetyandpracticality,andithasgoodapplicationprospectandmeetsthereq