CN113159124A - 影像靶环识别及计算装置及方法 - Google Patents

影像靶环识别及计算装置及方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉一种影像靶环识别及计算装置及方法，包括：将多个不同的靶环图像进行彩色空间转换，并进行分割算法处理，得到符合要求的对应靶环特性；得到的靶环特性通过K‑means聚类算法进行训练，得到对应的靶环特性模型；S330，将所述第一靶环及对应的靶环特性通过所述靶环特性模型进行训练，得到最相似的第二靶环及对应的靶环特性。本发明的有益效果为：本发明的技术方案实现了基于摄影方式的打靶及靶环数的识别和计算，可重复使用，实现方式简单；同时针对于不同的靶环，通过机器学习法查找对应的靶环，适用性强。

Description

影像靶环识别及计算装置及方法
技术领域
本发明属于计算机领域，尤其涉及一种影像靶环识别及计算装置及方法。
背景技术
现有的虚拟激光枪在确定环数时，是在激光发射后再进行图片拍摄，并对图片信息进行采集再确定环数的，由于枪体在激光投射后会因操作而出现晃动，同时激光投射在枪靶上后，再进行拍摄取像，本身是存在一定的延时，因此在扳机发射激光投射点和拍摄时获取的投射点是存在位移差，甚至是会出现拖影的现象，从而造成环数确定时会存在较大误差，无法精准地进行环数的确定。
发明内容
本发明的目的在于至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提供了一种影像靶环识别及计算装置及方法，通过影像枪结合图像识别，完成影像枪的打靶环数的识别和计算。
本发明的技术方案包括一种影像靶环识别及计算装置，包括影像枪100及服务器200，所述影像枪100包括摄像装置110、远程通信装置120及提示装置 130，所述摄像装置120通过所述远程通信装置120与所述服务器200连接；所述摄像装置110用于通过摄像模块111实时采集靶子的图像并发送至所述服务器 200；所述服务器200根据使用者瞄准状态对所述图像进行选取一张或多张图像，并对所述图像进行识别分析，根据分析结果下发通知指令；所述提示装置130 用于对所述控制指令及所述显示指令进行对应提示。
根据所述的影像靶环识别及计算装置，其中摄像装置110还包括校准模块 112，用于影像枪100初始化时对所述校准模块112的中心点进行自校准。
根据所述的影像靶环识别及计算装置，其中远程通信装置120与所述服务器200连接方式包括4G及5G。
根据所述的影像靶环识别及计算装置，其中提示装置130包括语音提示模块131及显示模块132，所述语音提示模块131根据所述通知指令进行对应的语音播报提示，所述显示模块132用于根据所述通知指令进行对应的显示。
根据所述的影像靶环识别及计算装置，其中服务器200具体包括：第一分析模块210，用于影像枪100初始化后自动对所述图像进行分析，根据分析结果下发对应的通知指令；第二分析模块220，用于用户控制所述摄像装置110进行拍摄后的图像进行分析，将分析后的打靶环数下发并通过所述提示装置130进行对应提示。
本发明的技术方案还包括一种基于上述任一所述装置的影像靶环识别及计算方法，该方法包括：S100，影像枪100上电启动时，通过所述远程通信装置 120完成交互验证；S200，摄像装置110进行第一中心点进行自校准，同时采集靶环的图片，将图片发送至所述服务器200进行分析，得到第一靶环及对应的靶环特性，其中靶环的图片包括有第一中心点；S300，将所述第一靶环及对应的靶环特性与经过K-means聚类算法模型进行训练，查找最接近的第二靶环及对应的靶环特性；S400，构建平面坐标，将所述第一中心点及第二靶环放置于所述平面坐标，计算所述第一中心点处于所述第二靶环对应位置的环数；S500，将所述环数通过所述提示装置130进行语音播报和/或显示；其中，靶环特性包括靶圈数、靶圈间距及靶中心点。
根据所述的影像靶环识别及计算方法，其中S200通过调用所述摄像110内置接口进行第一中心点进行自校准。
根据所述的影像靶环识别及计算方法，其中S300具体包括：S310，将多个不同的靶环图像进行彩色空间转换，并进行分割算法处理，得到符合要求的对应靶环特性；S320，将S310得到的靶环特性通过K-means聚类算法进行训练，得到对应的靶环特性模型；S330，将所述第一靶环及对应的靶环特性通过所述靶环特性模型进行训练，得到最相似的第二靶环及对应的靶环特性。
根据所述的影像靶环识别及计算方法，其中S310还包括：对所述第一靶环对应的图像进行预处理，所述预处理包括对图像进行去噪及缩放，使图像符合K-means聚类算法的要求。
根据所述的影像靶环识别及计算方法，其中S400还包括：以所述第一中心点作为坐标系中心，以所述第二靶环作为对应的第二中心点作为靶点，计算第一中心点与第二中心点距离，根据距离及第二靶环对应的靶环特性计算其实际环数，并将实际环数发送至所述提示装置130。
本发明的有益效果为：本发明的技术方案实现了基于摄影方式的打靶及靶环数的识别和计算，可重复使用，实现方式简单；同时针对于不同的靶环，通过机器学习法查找对应的靶环，适用性强。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步地说明；
图1所示为根据本发明实施方式的总体装置示意图。
图2所示为根据本发明实施方式的总体方法流程图。
图3所示为根据本发明实施方式的图像识别流程图。
图4所示为根据本发明实施方式的摄像装置框图。
图5所示为根据本发明实施方式的提示装置框图。
图6所示为根据本发明实施方式的服务器框图。
具体实施方式
本部分将详细描述本发明的具体实施例，本发明之较佳实施例在附图中示出，附图的作用在于用图形补充说明书文字部分的描述，使人能够直观地、形象地理解本发明的每个技术特征和整体技术方案，但其不能理解为对本发明保护范围的限制。
在本发明的描述中，若干的含义是一个或者多个，多个的含义是两个以上，大于、小于、超过等理解为不包括本数，以上、以下、以内等理解为包括本数。如果有描述到第一、第二只是用于区分技术特征为目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。
本发明的描述中，除非另有明确的限定，设置等词语应做广义理解，所属技术领域技术人员可以结合技术方案的具体内容合理确定上述词语在本发明中的具体含义。
图1所示为根据本发明实施方式的总体装置示意图。包括影像枪100及服务器200，影像枪100包括摄像装置110、远程通信装置120及提示装置130，摄像装置120通过远程通信装置120与服务器200连接；摄像装置110用于通过摄像模块111实时采集靶子的图像并发送至服务器200；服务器200根据使用者瞄准状态对图像进行选取一张或多张图像，并对图像进行识别分析，根据分析结果下发通知指令；提示装置130用于对控制指令及显示指令进行对应提示。
图2所示为根据本发明实施方式的总体方法流程图。该流程包括：S100，影像枪100上电启动时，通过远程通信装置120完成交互验证；S200，摄像装置 110进行第一中心点进行自校准，同时采集靶环的图片，将图片发送至服务器200 进行分析，得到第一靶环及对应的靶环特性，其中靶环的图片包括有第一中心点； S300，将第一靶环及对应的靶环特性与经过K-means聚类算法模型进行训练，查找最接近的第二靶环及对应的靶环特性；S400，构建平面坐标，将第一中心点及第二靶环放置于平面坐标，计算第一中心点处于第二靶环对应位置的环数； S500，将环数通过提示装置130进行语音播报和/或显示；其中，靶环特性包括靶圈数、靶圈间距及靶中心点。
图3所示为根据本发明实施方式的图像识别流程图。该流程包括：S310，将多个不同的靶环图像进行彩色空间转换，并进行分割算法处理，得到符合要求的对应靶环特性；S320，将S310得到的靶环特性通过K-means聚类算法进行训练，得到对应的靶环特性模型；S330，将第一靶环及对应的靶环特性通过靶环特性模型进行训练，得到最相似的第二靶环及对应的靶环特性。
图4所示为根据本发明实施方式的摄像装置框图。摄像装置110包括摄像模块111及校准模块112，摄像模块111用于根据用户进行拍摄靶子图片，校准模块112用于影像枪100初始化时对校准模块112的中心点进行自校准。摄像装置110一般采用高清相机。
图5所示为根据本发明实施方式的提示装置框图。结合图1,提示装置130 包括语音提示模块131及显示模块132，语音提示模块131根据通知指令进行对应的语音播报提示，显示模块132用于根据通知指令进行对应的显示。如：通过语音播报当前按下快门后射击的环数或通过液晶显示屏显示对应的环数。
图6所示为根据本发明实施方式的服务器框图。第一识别模块210用于确定靶环是否符合拍摄要求；第二识别模220块主要确定靶心及计算环数，参考图 3，以第一中心点作为坐标系中心，以第二靶环作为对应的第二中心点作为靶点，计算第一中心点与第二中心点距离，根据距离及第二靶环对应的靶环特性计算其实际环数，并将实际环数发送至提示装置130。
上面结合附图对本发明实施例作了详细说明，但是本发明不限于上述实施例，在技术领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。

Claims (10)

1.一种影像靶环识别及计算装置，包括影像枪(100)及服务器(200)，所述影像枪(100)包括摄像装置(110)、远程通信装置(120)及提示装置(130)，所述摄像装置(120)通过所述远程通信装置(120)与所述服务器(200)连接；
所述摄像装置(110)用于通过摄像模块(111)实时采集靶子的图像并发送至所述服务器(200)；
所述服务器(200)根据使用者瞄准状态对所述图像进行选取一张或多张图像，并对所述图像进行识别分析，根据分析结果下发通知指令；
所述提示装置(130)用于对所述控制指令及所述显示指令进行对应提示。
2.根据权利要求1所述的影像靶环识别及计算装置，其特征在于，所述摄像装置(110)还包括校准模块(112)，用于影像枪(100)初始化时对所述校准模块(112)的中心点进行自校准。
3.根据权利要求1所述的影像靶环识别及计算装置，其特征在于，所述远程通信装置(120)与所述服务器(200)连接方式包括4G及5G。
4.根据权利要求1所述的影像靶环识别及计算装置，其特征在于，所述提示装置(130)包括语音提示模块(131)及显示模块(132)，所述语音提示模块(131)根据所述通知指令进行对应的语音播报提示，所述显示模块(132)用于根据所述通知指令进行对应的显示。
5.根据权利要求1所述的影像靶环识别及计算装置，其特征在于，所述服务器(200)具体包括：
第一分析模块(210)，用于影像枪(100)初始化后自动对所述图像进行分析，根据分析结果下发对应的通知指令；
第二分析模块(220)，用于用户控制所述摄像装置(110)进行拍摄后的图像进行分析，将分析后的打靶环数下发并通过所述提示装置(130)进行对应提示。
6.一种基于权利要求1-5任一所述装置的影像靶环识别及计算方法，其特征在于，该方法包括：
S100，影像枪(100)上电启动时，通过所述远程通信装置(120)完成交互验证；
S200，摄像装置(110)进行第一中心点进行自校准，同时采集靶环的图片，将图片发送至所述服务器(200)进行分析，得到第一靶环及对应的靶环特性，其中靶环的图片包括有第一中心点；
S300，将所述第一靶环及对应的靶环特性与经过K-means聚类算法模型进行训练，查找最接近的第二靶环及对应的靶环特性；
S400，构建平面坐标，将所述第一中心点及第二靶环放置于所述平面坐标，计算所述第一中心点处于所述第二靶环对应位置的环数；
S500，将所述环数通过所述提示装置(130)进行语音播报和/或显示；
其中，靶环特性包括靶圈数、靶圈间距及靶中心点。
7.根据权利要求6所述的影像靶环识别及计算方法，其特征在于，所述S200通过调用所述摄像(110)内置接口进行第一中心点进行自校准。
8.根据权利要求6所述的影像靶环识别及计算方法，其特征在于，所述S300具体包括：
S310，将多个不同的靶环图像进行彩色空间转换，并进行分割算法处理，得到符合要求的对应靶环特性；
S320，将S310得到的靶环特性通过K-means聚类算法进行训练，得到对应的靶环特性模型；
S330，将所述第一靶环及对应的靶环特性通过所述靶环特性模型进行训练，得到最相似的第二靶环及对应的靶环特性。
9.根据权利要求8所述的影像靶环识别及计算方法，其特征在于，所述S310还包括：
对所述第一靶环对应的图像进行预处理，所述预处理包括对图像进行去噪及缩放，使图像符合K-means聚类算法的要求。
10.根据权利要求6所述的影像靶环识别及计算方法，其特征在于，所述S400还包括：
以所述第一中心点作为坐标系中心，以所述第二靶环作为对应的第二中心点作为靶点，计算第一中心点与第二中心点距离，根据距离及第二靶环对应的靶环特性计算其实际环数，并将实际环数发送至所述提示装置(130)。
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Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6582299B1 (en) * 1998-12-17 2003-06-24 Konami Corporation Target shooting video game device, and method of displaying result of target shooting video game
CN101598520A (zh) * 2009-07-08 2009-12-09 山西大学 一种射击辅助训练系统及基于图像定位靶心方法
CN104587666A (zh) * 2014-12-30 2015-05-06 彭国辉 一种打靶玩具枪及打靶玩具枪系统
KR101550646B1 (ko) * 2015-03-17 2015-09-08 (주)스타넥스 사격훈련 시스템 및 방법
CN205356594U (zh) * 2016-02-25 2016-06-29 福建恒隆塑胶工业有限公司 一种户外远距离报靶装置
CN106017217A (zh) * 2016-05-23 2016-10-12 吴天文 智能化全自动校枪系统及方法
US20160305744A1 (en) * 2013-12-10 2016-10-20 Republic Of Korea (Air Force Logistics Command 83T 83Th Information And Communication Maintenance De Laser shooting training system and method
KR101865186B1 (ko) * 2017-11-13 2018-06-07 주식회사 알텍 양궁 점수 인식 시스템
CN108332613A (zh) * 2018-03-09 2018-07-27 刘珉恺 一种练习打靶枪方法
CN109341427A (zh) * 2018-10-18 2019-02-15 珠海强源体育用品有限公司 一种激光枪靶系统
CN208765590U (zh) * 2018-08-27 2019-04-19 西安精英光电技术有限公司 一种基于光电转换的激光枪瞄用语音播报射击靶
CN110853059A (zh) * 2019-11-12 2020-02-28 陕西科技大学 一种靶子环数的图像识别方法

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6582299B1 (en) * 1998-12-17 2003-06-24 Konami Corporation Target shooting video game device, and method of displaying result of target shooting video game
CN101598520A (zh) * 2009-07-08 2009-12-09 山西大学 一种射击辅助训练系统及基于图像定位靶心方法
US20160305744A1 (en) * 2013-12-10 2016-10-20 Republic Of Korea (Air Force Logistics Command 83T 83Th Information And Communication Maintenance De Laser shooting training system and method
CN104587666A (zh) * 2014-12-30 2015-05-06 彭国辉 一种打靶玩具枪及打靶玩具枪系统
KR101550646B1 (ko) * 2015-03-17 2015-09-08 (주)스타넥스 사격훈련 시스템 및 방법
CN205356594U (zh) * 2016-02-25 2016-06-29 福建恒隆塑胶工业有限公司 一种户外远距离报靶装置
CN106017217A (zh) * 2016-05-23 2016-10-12 吴天文 智能化全自动校枪系统及方法
KR101865186B1 (ko) * 2017-11-13 2018-06-07 주식회사 알텍 양궁 점수 인식 시스템
CN108332613A (zh) * 2018-03-09 2018-07-27 刘珉恺 一种练习打靶枪方法
CN208765590U (zh) * 2018-08-27 2019-04-19 西安精英光电技术有限公司 一种基于光电转换的激光枪瞄用语音播报射击靶
CN109341427A (zh) * 2018-10-18 2019-02-15 珠海强源体育用品有限公司 一种激光枪靶系统
CN110853059A (zh) * 2019-11-12 2020-02-28 陕西科技大学 一种靶子环数的图像识别方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张伟, 高航: "基于图像处理技术的自动报靶系统设计和实现", 南京航空航天大学学报, no. 06 *

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