一种基于深度学习的弹孔识别方法
基本信息
| 申请号 | CN201810614513.X | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN108805210B | 公开（公告）日 | 2022-03-04 |
| 申请公布号 | CN108805210B | 申请公布日 | 2022-03-04 |
| 分类号 | G06V10/26（2022.01）I;G06V10/44（2022.01）I;G06V10/774（2022.01）I;G06V10/766（2022.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06T7/73（2017.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 王念;郭奇锋;张齐宁 | 申请（专利权）人 | 深圳深知未来智能有限公司 |
| 代理机构 | 北京睿智保诚专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 周新楣 |
| 地址 | 518129广东省深圳市宝安区西乡街道宝源路1065号F518时尚创意园F14栋西401 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习的弹孔识别方法，该方法包括以下步骤：步骤一、模型构建；步骤二、数据采集；步骤三、数据处理及标注；步骤四、模型训练；步骤五、弹孔识别。该方法中用到的识别系统对靶面的要求很低；误检，漏检，重检的概率在1％以下，弹孔识别准确度高，达到使用要求；该方法中用到识别系统检测延迟小于40ms，在实时视频流上，同步显示检测结果；弹孔密集情况下，弹孔重叠小于50％，即能区分弹孔和重叠弹孔；靶纸相对摄像头晃动时，使用中心点对齐算法，使弹孔与中心的相对位置不变，解决了靶纸晃动对检测的影响；使用模糊检测算法，过滤掉子弹击中时模糊的画面帧，从而有效解决画面模糊导致的误识别。 |
