CN117046085A - 模拟射击方法和模拟射击系统 - Google Patents

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CN117046085A
CN117046085A CN202310386262.5A CN202310386262A CN117046085A CN 117046085 A CN117046085 A CN 117046085A CN 202310386262 A CN202310386262 A CN 202310386262A CN 117046085 A CN117046085 A CN 117046085A
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廖志龙
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    • A63F13/20—Input arrangements for video game devices
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    • A63F2300/80—Features of games using an electronically generated display having two or more dimensions, e.g. on a television screen, showing representations related to the game specially adapted for executing a specific type of game
    • A63F2300/8076—Shooting

Abstract

本申请公开了一种模拟射击方法和模拟射击系统，模拟射击方法包括步骤：识别模拟枪械的射击按键是否按下，若否，继续等待；若是，执行以下步骤：获取射击摄像头拍摄的图像img A；根据图像img A判断是否命中靶子；其中，所述射击摄像头设置在所述模拟枪械上，与所述模拟枪械的枪口的朝向一致。本申请通过设置在模拟枪械上的射击摄像头获取靶子的图像，根据获取的图像判断是否命中靶子，无需使用成套的发射器和接收器，靶子上不需要安装接收器，也不需要提前布设接收器，减少安装的设备，提高用于射击时自由度，进而提高用户体验感。

Description

模拟射击方法和模拟射击系统
技术领域
本申请涉及模拟射击技术领域，尤其涉及一种模拟射击方法和模拟射击系统。
背景技术
当今市场上存在各种各样的模拟射击系统，它们应用场景广泛，例如各种商场的模拟射击娱乐项目，应用于竞技体育或者军事训练的模拟射击训练系统，以及各种主流平台游戏内的射击系统，都在不同程度上对真实的枪械射击进行了还原。在应用诸如仿真枪等枪械进行娱乐或训练的过程中，出于射击管理或安全使用等方面的考虑，需要实时获取枪械的位置、枪口朝向和目标模型位置等数据，并通过无线或有线等方式将这些数据实时传送给服务器，以便进行有效监控。
当前主流的模拟射击系统，多是采用激光射线原理，设有发射端和接收端，通过在模拟枪械上设置发射器发射激光射线，在靶子上设有接收器，根据接收器是否接收到激光射线来判断是否命中目标，不仅安装设备复杂，且安装时间也久，射击的自由度低，用户体验感差。
发明内容
本申请的目的是提供一种模拟射击方法和模拟射击系统，提高模拟射击的自由度和用户体验感。
本申请公开了一种模拟射击方法，包括步骤：
S0：识别模拟枪械的射击按键是否按下，若否，继续等待；若是，执行以下步骤：
S1：获取射击摄像头拍摄的图像img A；以及
S2：根据图像img A判断是否命中靶子；
其中，所述射击摄像头设置在所述模拟枪械上，与所述模拟枪械的枪口的朝向一致。
可选的，所述步骤S2之前还包括步骤：
M1：获取场馆摄像头拍摄的图像img B；
所述步骤S2包括：
S211：根据步骤S1获取的图像img A，得到图像img A中的直线射击点的坐标p；
S212：根据步骤M获取的图像img B，得到图像img B中的模拟枪械的坐标g与靶子的坐标c；
S213：根据从图像img B中获取的模拟枪械的坐标g和靶子的坐标c以及从图像imgA中获取的直线射击点的坐标p，依据预设的弹道公式，得到弹道模拟后图像img A中的命中点坐标u；以及
S214：根据坐标u判断是否命中靶子；
其中，所述场馆摄像头设置在固定位置，对靶子和模拟枪械同时拍摄。
可选的，所述步骤S2之前还包括步骤：
M1：获取场馆摄像头拍摄的图像img B；以及
M2：获取模拟枪械的枪口的角度a；
所述步骤S2包括：
S221：根据步骤S1获取的图像img A，得到图像img A中的直线射击点坐标p；
S222：根据步骤M1获取的图像img B，得到图像img B中的模拟枪械的坐标g、以及对应的n个靶子的坐标c1至cn；
S223：根据步骤S222中的图像img B中的坐标g，c1至cn以及步骤M2中的角度a，确定与模拟枪械的枪口方向最接近的靶子，作为目标靶；以及
S224：根据步骤S221中得到的图像img A中的坐标p判断是否命中目标靶；
其中，所述场馆摄像头设置在固定位置，对靶子和模拟枪械同时拍摄。
可选的，所述步骤S2之前还包括步骤：
M1：获取场馆摄像头拍摄的图像img B；以及
M2：获取模拟枪械的枪口的角度a；
所述步骤S2包括：
S231：根据步骤S1获取的图像img A，得到图像img A中的直线射击点坐标p；
S232：根据步骤M1获取的图像img B，得到图像img B中的模拟枪械的坐标g、以及对应的n个靶子的坐标c1至cn；
S233：根据步骤S232中的图像img B中的坐标g，c1至cn以及步骤M2中的角度a，确定与枪口方向最接近的靶子，作为目标靶，获得目标靶的坐标ct；
S234：根据图像img B中的坐标g和目标靶的坐标ct以及图像img A中的p，依据预设的弹道公式，得到弹道模拟后图像img A中的命中点坐标u；以及
S235：根据坐标u判断是否命中靶子；
其中，所述场馆摄像头设置在固定位置，对靶子和模拟枪械同时拍摄。
可选的，所述步骤S0之前还包括预装载步骤：
R1：获得靶子的图像img A0；
R2：根据图像img A0进行分析获得靶子的所有像素的特征值；
R3：根据特征值获得范围值；以及
R4：获得模拟枪械的图像img B0；以及
R5：根据图像img B0进行分析获得模拟枪械的所有像素的特征值；
其中，所述步骤S212中，根据步骤R2中的靶子的像素的特征值和步骤R5中的模拟枪械的像素的特征值，分析图像img B得到图像中的靶子的坐标c和模拟枪械的坐标g；
所述步骤S214中，在图像img A中提取坐标u的像素的特征值，判断坐标u的像素的特征值是否在范围值内，若在，则判断命中靶子，反之，判断未命中靶子。
可选的，步骤S0之前还包括预装载步骤：
R1：获得靶子的图像img A0；
R2：根据图像img A0进行分析获得靶子的所有像素的特征值；
R3：根据特征值获得范围值；
R4：获得模拟枪械的图像img B0；
R5：根据图像img B0进行分析获得模拟枪械的所有像素的特征值；以及
R6：场馆摄像头同时对多个靶子进行拍摄，根据步骤R2中的特征值，识别每个靶子的坐标c；
所述步骤S222中，根据R5中的模拟枪械的像素的特征值，分析图像img B得到图像中的模拟枪械的坐标g；通过步骤R6获得n个靶子的坐标c1至cn；
所述步骤S224中，在图像img A中提取坐标p的像素的特征值，判断坐标p的像素的特征值是否在范围值内，若在，则判断命中靶子，反之，判断未命中靶子。
可选的，所述步骤R2中的像素的特征值为HSV值。
可选的，所有的坐标以对应的图像中的像素的行列为坐标。
本申请还公开了一种模拟射击系统，使用如上任一所述的模拟射击方法判断射击结果是否命中靶子，所述模拟射击系统包括场馆摄像头、射击摄像头、枪口角度采集模块、模拟枪械、靶子和服务器；所述场馆摄像头、射击摄像头、枪口角度采集模块以及模拟枪械与所述服务器无线连接；所述场馆摄像头用于拍摄包含有所述模拟枪械和所述靶子的图像img B，根据图像img B以获取所述模拟枪械的坐标g和靶子的坐标c，所述射击摄像头在所述模拟枪械射击时进行拍摄，获得图像img A，根据图像img A获得直线射击点坐标p；
所述模拟枪械包括有枪口，所述射击摄像头设置在所述枪口上或所述枪口内；所述模拟枪械的枪口角度采集模块设置在所述模拟枪械内，用于采集所述模拟枪械的枪口的角度a；其中，将模拟枪械的坐标g、靶子的坐标c、直线射击点坐标p和角度a等参数放入服务器数据库，并根据预设的计算模型判断是否命中靶子。
可选的，所述枪口角度采集模块包括陀螺仪，所述陀螺仪设置在所述模拟枪械内，用于采集所述模拟枪械的枪口的角度并上传至所述服务器；所述射击摄像头的镜头与所述枪口同轴，且朝向相同，所述场馆摄像头为固定摄像头，固定设置在场馆的正上方。
相对于使用激光射线原理，通过接受器是否接收到激光射线以判断是否命中的的方案来说，本申请通过安装在模拟枪械上的射击摄像头在用户进行模拟射击时拍摄图像，根据拍摄的图像判断是否命中靶子，将三维物体投影到二维图像中，通过对应的计算模型计算以反馈至用户，不需要设计接收器，提高用户射击的自由度，进而提高用户的体验感。
附图说明
所包括的附图用来提供对本申请实施例的进一步的理解，其构成了说明书的一部分，用于例示本申请的实施方式，并与文字描述一起来阐释本申请的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1是本申请的第一实施例的一种模拟射击方法的流程示意图；
图2是本申请的第二实施例的一种模拟射击方法的流程示意图；
图3是本申请的射击摄像头拍摄的图像img A示意图；
图4是本申请的场馆摄像头拍摄的图像img B示意图；
图5是本申请的第二实施例的模拟射击方法的流程示意图(含预装载)；
图6是本申请的第三实施例的一种模拟射击系统的流程示意图；
图7是本申请的第三实施例的模拟射击方法的流程示意图(含预装载)；
图8是本申请的第四实施例的一种模拟射击方法的流程示意图；
图9是本申请的第五实施例的一种模拟射击系统的结构示意图。
其中，100、模拟射击系统；110、场馆摄像头；120、射击摄像头；130、枪口角度采集模块；131、陀螺仪；140、模拟枪械；141、枪口；150、靶子；160、服务器。
具体实施方式
需要理解的是，这里所使用的术语、公开的具体结构和功能细节，仅仅是为了描述具体实施例，是代表性的，但是本申请可以通过许多替换形式来具体实现，不应被解释成仅受限于这里所阐述的实施例。
在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示相对重要性，或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，除非另有说明，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征；“多个”的含义是两个或两个以上。术语“包括”及其任何变形，意为不排他的包含，可能存在或添加一个或更多其他特征、整数、步骤、操作、单元、组件和/或其组合。
另外，“中心”、“横向”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系的术语，是基于附图所示的方位或相对位置关系描述的，仅是为了便于描述本申请的简化描述，而不是指示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制。
此外，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，或是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。
还需要说明的是，本方案中涉及到的各步骤的限定，在不影响具体方案实施的前提下，并不认定为对步骤先后顺序做出限定，写在前面的步骤可以是在先执行的，也可以是在后执行的，甚至也可以是同时执行的，只要能实施本方案，都应当视为属于本申请的保护范围。
下面参考附图和可选的实施例对本申请作详细说明。
如图1所示，作为本申请的第一实施例，公开了一种模拟射击方法，所述模拟射击方法包括步骤：
S0：识别模拟枪械的射击按键是否按下，若否，继续等待；若是，执行以下步骤：
S1：获取射击摄像头拍摄的图像img A；以及
S2：根据图像img A判断是否命中靶子；
其中，所述射击摄像头设置在所述模拟枪械上，与所述模拟枪械的枪口的朝向一致；射击摄像头可以一直实时拍摄图像，但只有在射击按键按下后，才抓取当前帧的图像，作为图像img A。
通过在模拟枪械上装配有与模拟枪械的枪口朝向一致的射击摄像头，在射击按键按下后，射击摄像头便进行实时拍摄获取图像img A，图像img A主要是射击摄像头针对靶子进行拍摄，通过根据射击摄像头拍摄的图像img A，以判断是否命中靶子；不需要另外设置接收器，减少安装设备的时间，相对于使用激光射线的方案来说，用户射击不会被光线干扰视觉，进而提高用户射击的自由度，提高用户体验感。
参考图2至5所示，作为本申请的第二实施例，是对上述第一实施例的进一步的细化和改进，本实施例主要针对的是一个靶子，且加入了弹道的计算；
所述步骤S2之前还包括步骤：
M1：获取场馆摄像头拍摄的图像img B；
所述步骤S2包括：
S211：根据步骤S1获取的图像img A，得到图像img A中的直线射击点坐标p；
S212：根据步骤M获取的图像img B，得到图像img B中的模拟枪械的坐标g与靶子的坐标c；
S213：根据从图像img B中获取的模拟枪械的坐标g和靶子的坐标c以及从图像imgA中获取的直线射击点的坐标p，依据预设的弹道公式，得到弹道模拟后图像img A中的命中点坐标u；以及
S214：根据坐标u判断是否命中靶子；
其中，所述场馆摄像头设置在固定位置，对靶子和模拟枪械同时拍摄。
在本实施中，设置了两个摄像头，一个为固定的场馆摄像头，一个为可以随用户或者说模拟枪械进行移动的射击摄像头，一动一静搭配使用；其中，射击摄像头主要固定在模拟枪械的枪管上，射击摄像头的镜头与所述枪口同轴，且朝向相同；场馆摄像头固定设置在场馆的正上方或者可以同时拍摄出模拟枪械和所有靶子的图像的相对位置。
如果一个场馆摄像头不能同时拍摄出场馆内的所有位置(即模拟枪械可能出现的位置)，则可以选用多个摄像头一起拍摄，通过图像处理的方式进行拼接以获得所需要的图像img B。
参考图3和图4所示，射击摄像头用于主要对靶子进行拍摄，一般在扣下扳机的同时便开启拍摄，当然也可以是扣下扳机后在预设的时间后进行拍摄获得图像img A；在扣下扳机的同时，也触发场馆摄像头对靶子和模拟枪械同时进行拍摄以获得含有靶子和模拟枪械的图像img B。当然，场馆摄像头可以一直以预设的帧数实时拍摄获取图像，比如以每秒60帧的帧率拍摄图像，但只有模拟枪械上的扳机按下时，当前时刻对应的这一帧的图像作为img B；考虑扳机与场馆摄像头之间的通信延迟情况，也可以抓取提前一预设时间前的图像作为图像img B。
根据获得的图像img A，可以得到直线射击点坐标p。需要说明的是，若射击摄像头安装在枪口内或枪管内，可认为射击摄像头拍摄得到的图像正中心即为直线射击点坐标p。因此可对图像img A进行图像处理，获得图像img A的中心点的坐标，认定为直线射击点坐标p。当然射击摄像头拍摄得到的图像正中心与直线射击点坐标p并不是同一点，也可以通过算法修正，如，可对射击模型中的射击摄像头进行标定得出相机内参矩阵m，射击摄像头拍摄的图像img A的中心点坐标为p；pm＝p1，p1为镜头圆心相对于图像的位置，此点为模拟枪械的直线射击点，通过相机标定的方式获得直线射击点的坐标p，避免因工艺上的误差导致相机的感光元件和镜头的中心不对应，进而使得通过图像img A获得的直线射击点的坐标p与实际的直线射击点的坐标存在偏差。
根据图像img B可获得模拟枪械的坐标g和靶子的坐标c，模拟枪械的坐标g一般选择模拟枪械的中心点坐标，在图片识别精度的条件下，可以选择模拟枪械的枪口的中心点坐标作为模拟枪械的坐标g，靶子的坐标c一般为靶子的中心点的坐标；使用坐标c和坐标g可以获得图片上模拟枪械与靶子之间的间距l，依据预设的弹道公式，可以计算出子弹偏移量b，通过坐标p与偏移量b之和或者坐标p与偏移量b之差得到弹道模拟后图像img A中的命中点坐标u，根据坐标u判断是否命中靶子；需要说明的是，从图像img B可获得模拟枪械的坐标g和靶子的坐标c，可以简化为图像中当前像素所在的行数和列数，在后续计算时，只需要调整计算公式中的系数即可。
其中，在弹道公式中，需要的模拟枪械与靶子之间的间距本应是实际场馆中的真实的模拟枪械与真实的靶子之间的间距；所述偏移量也本应是实际场馆中的真实的空间场景下，若真有子弹的话，此子弹受重力影响向下的在靶子位置处的真正的偏移量。但其实图像img B中，模拟枪械的坐标与靶子的坐标之间的间距，与实际场馆中的真实的模拟枪械与真实的靶子之间的间距之间是存在对应关系的，而图像img B上的偏移量b，也与实际场馆中的子弹(假设有)受重力影响向下的在靶子位置处的真正的偏移量存在对应关系。因此，可以直接将图片上模拟枪械与靶子之间的间距l作为参数代入弹道公式，通过调整弹道公式中的算法，来得到实际场馆中的子弹受重力影响向下的在靶子位置处的真正的偏移量对应的图像img B上的偏移量b。
其实，通过在模拟枪械上设置两个摄像头，通过双目测距的远离，也可以获得模拟枪械与靶子之间的间距l。但目前的双目测距算法，主要是利用两个摄像头的视差来计算模拟枪械和靶子之间的距离，在一定范围的近距离测量中，获得具体数据精度还比较高，可以达到毫米级或厘米级，但在稍远一些的距离范围内则会降低到米级或十米级。加上模拟枪械在射击时，还会受角度的影响，在距离和角度的影响下，非常容易出现误判的情况发生。而模拟设计场地的范围一遍都比较大，尤其是需要用到弹道模拟来增强体验感的场馆面积都比较大，在这个面积范围内，双目测距的精度不足以达到要求。
另外，双目测距的精度有具体的数据，但是它们会随着不同的双目摄像头参数，物体距离，视差计算方法等因素而变化，计算量较大，且对计算单元的性能要求较高；另外，而且双目测距的计算结果受光照和基线长度(两个摄像头之间的距离)的影响较大，不适合在环境较暗或者物体较远的情况下使用。
因此，相比于使用双目测距的方法获得间距l的方案来说，在模拟枪械射击，尤其是需要用到弹道模拟增强真实感反馈的情景下，本实施例相对于双目测距来说，不仅计算简单，计算快，实时反馈迅速；且测量误差小，不容易出现误判，不会因为误判造成客诉或者用户体验感差的问题产生；而本申请将三维物体投影到二维图像中，通过从场馆摄像头拍摄的二维图像中获取到对应的模拟枪械的坐标以及靶子的坐标，获得靶子和模拟枪械之间的间距，通过弹道公式计算出子弹的偏移量，获得命中点坐标对命中点坐标进行判断，无需考虑摄像头的测量范围和安装间距，从而避免了距离远导致测量不准确，误差增大的情况发生，改善了双目测距出现误判的问题发生，提高了用户的体验感。
进一步的，参考图5所示，所述步骤S0之前还包括预装载步骤：
R1：获得靶子的图像img A0；
R2：根据图像img A0进行分析获得靶子的所有像素的特征值；
R3：根据特征值获得范围值；以及
R4：获得模拟枪械的图像img B0；以及
R5：根据图像img B0进行分析获得模拟枪械的所有像素的特征值；
其中，所述步骤S212中，根据步骤R2中的靶子的像素的特征值和步骤R5中的模拟枪械的像素的特征值，分析图像img B得到图像img B中的靶子的坐标c和模拟枪械的坐标g；所述步骤S214中，在图像img A中提取坐标u的像素的特征值，判断坐标u的像素的特征值是否在范围值内，若在，则判断命中靶子，反之，判断未命中靶子。
在步骤S0之前包括预装载步骤，主要存储后续射击后用于判断射击是否命中靶子的目标数据，在未射击之前，通过一摄像头获取只有靶子的一张图像img A0,获取只有靶子的图像img A的任务可以由射击摄像头或者场馆摄像头来实现，也可以由额外的第三个摄像头来完成；根据图像img A0进行分析获得靶子的所有像素的特征值，该特征值一般为HSV值，也可以是RGB值，可以根据需要进行选择，一般的靶子的颜色与靶子所在的环境或者靶子的背景的颜色具有明显区别的；获得所有像素的特征值后，根据所有像素的特征值获得对应的范围值，获取到靶子的所有像素的特征值后，根据特征值的大小进行排序，以最大特征值和最小特征值作为范围值中的端点值以获得范围值，或者以靶子中心点的像素点的HSV值在预设大小的值的范围内进行浮动获得范围值，比如靶子中心点的像素的特征值为(Hc，Sc，Vc)，则对应的范围值是(Hc±t，Sc±t，Vc±t)。
一般的，把图像img A中靶子的的像素HSV值在HSV范围值内的像素的坐标放到集合T内，通过相邻像素为同一集合法则把T集合分为多个小集合t1，t2，t3…；用冒泡排序法把t1，t2，t3…中的x,y元素分别从小到大排序，取其最小的x,y值组成向量取其最大值的x,y值组成向量/> 为对集合的靶子的中心点坐标c1,c2,c3…，并储存于服务器的数据库。
进一步的，为了提高特征值的准确性，在进行步骤R1的时候，可以拍摄靶子的多张图像img A0，在步骤R2中，根据多张图像img A0进行分析获得靶子的所有像素的特征值；同样的对于模拟枪械的特征值也是一样，可以拍摄模拟枪械的多张图像img B0，进而根据多张图像img B0确定模拟枪械的所有像素的特征值。
另外，所有的坐标以对应的图像中的像素的行列为坐标，预装载步骤还需要通过场馆摄像头对模拟枪械拍摄以获得模拟枪械的所有像素的特征值，根据靶子和模拟枪械的特征值，从而分析获得图像img B中的靶子的坐标c和模拟枪械的坐标g，图像img B中提取坐标u的像素的特征值，判断坐标u的像素的特征值是否在范围值内，若在，则判断命中靶子，反之，判断未命中靶子。
另外，当根据图像img B获取对应的靶子的HSV特征值或RGB特征值，进而获得对应的范围值，根据坐标u获得对应的像素的HSV特征值或RGB特征值，在确定目标靶后，进而根据特征值判断是否在HSV范围值或RGB范围值内，若在范围值内，则判断命中目标靶。
当然，本实施例可以不进行预装载的步骤，可以根据实时获取的图像进行实时的图像分析，只要能识别出靶子和模拟枪械，给出坐标结果反馈即可，甚至可以通过预先建模学习的方法，训练模型，以实时识别靶子或者各种模拟枪械获得其坐标。
如图6所示，作为本申请的第三实施例，与上述第二实施例不同的是，本实施例针对的是多个靶子，但是忽略弹道影响，不考虑弹道计算，所述步骤S2之前还包括步骤：
M1：获取场馆摄像头拍摄的图像img B；
M2：获取模拟枪械的枪口的角度a；
所述步骤S2包括：
S221：根据步骤S1获取的图像img A，得到图像img A中的直线射击点坐标p；
S222：根据步骤M1获取的图像img B，得到图像img B中的模拟枪械的坐标g、以及对应的n个靶子的坐标c1至cn；
S223：根据步骤S222中的图像img B中的坐标g，c1至cn以及步骤M2中的角度a，确定与模拟枪械的枪口方向最接近的靶子，作为目标靶；
S224：根据步骤S221中得到的图像img A中的坐标p判断是否命中目标靶；
其中，所述场馆摄像头设置在固定位置，对靶子和模拟枪械同时拍摄，所述模拟枪械内设有陀螺仪，通过陀螺仪获取模拟枪械的枪口的角度a。
针对同一图像img B存在多个靶子的情况，在步骤S0之前还设计了步骤M2，获取模拟枪械的枪口的角度a，根据步骤S222中的图像img B中的坐标g，c1至cn以及步骤M2中的角度a，确定与模拟枪械的枪口方向最接近的靶子，作为目标靶；再根据步骤S221中得到的图像img A中的坐标p判断是否命中目标靶。
进一步的，如图7所示，步骤S0之前还包括预装载步骤：
R1：获得靶子的图像img A0；
R2：根据图像img A0进行分析获得靶子的所有像素的特征值；
R3：根据特征值获得范围值；
R4：获得模拟枪械的图像img B0；
R5：根据图像img B0进行分析获得模拟枪械的所有像素的特征值；以及
R6：场馆摄像头同时对多个靶子进行拍摄，根据步骤R2中的特征值，识别每个靶子的坐标c；
所述步骤S222中，根据R5中的模拟枪械的像素的特征值，分析图像img B得到图像中的模拟枪械的坐标g；通过步骤R6获得n个靶子的坐标c1至cn；
所述步骤S224中，在图像img A中提取坐标p的像素的特征值，判断坐标p的像素的特征值是否在范围值内，若在，则判断命中靶子，反之，判断未命中靶子。
所有的坐标可以直接以对应的图像中的像素的行列为坐标，如此可以使得计算更加简单，不需要另外设置其他的坐标系以确定对应的模拟枪械或者靶子的坐标；或者以拍摄的图像img B中的一个夹角处为原点建立向量h(0,10)，服务器将n个靶子的坐标c1至cn分别与模拟枪械的坐标g进行计算获取靶子的角度e，其中，在具体计算的过程中，上述坐标均为向量坐标，在确定目标靶的计算时以对应的向量坐标进行计算，计算公式具体如下：
其中，表示两个向量的乘积，/>和/>表示对应的长度，在获得每个靶子的角度后，将靶子的角度与陀螺仪测得的角度a进行计算，将所有靶子的角度e1至en与陀螺仪获得的枪口的角度a的差值的绝对值|en-a|进行比较，其中绝对值最少的靶子为目标靶；在图像img B中提取坐标p的像素的特征值，判断坐标p的像素的特征值是否在范围值内，若在，则判断命中靶子，反之，判断未命中靶子。
当然，本实施例也可以不进行预装载的步骤，根据图像img B获取对应的靶子的HSV特征值，进而获得对应的范围值，根据坐标u获得对应的像素的特征值，在确定目标靶后，进而根据特征值判断是否在范围值内，若在范围值内，则判断命中目标靶。
如图8所示，作为本申请的第四实施例，与上述第三实施例不同的是，本实施例针对的多个靶子出现在场馆摄像头拍摄的图像中，且加入了弹道计算，所述步骤S2之前还包括步骤：
M1：获取场馆摄像头拍摄的图像img B；
M2：获取模拟枪械的枪口的角度a；
所述步骤S2包括：
S231：根据步骤S1获取的图像img A，得到图像img A中的直线射击点坐标p；
S232：根据步骤M1获取的图像img B，得到图像img B中的模拟枪械的坐标g、以及对应的n个靶子的坐标c1至cn；
S233：根据步骤S232中的图像img B中的坐标g，c1至cn以及步骤M2中的角度a，确定与枪口方向最接近的靶子，作为目标靶，获得目标靶的坐标ct；
S234：根据g和目标靶的坐标ct以及图像img A中的p，依据预设的弹道公式，得到弹道模拟后图像img A中的命中点坐标u；以及
S235：根据坐标u判断是否命中靶子；
其中，所述场馆摄像头设置在固定位置，对靶子和模拟枪械同时拍摄。
进一步的，同上述实施例一样，本实施例也可以进行预装载，具体包括步骤：
R1：获得靶子的图像img A0；
R2：根据图像img A0进行分析获得靶子的所有像素的特征值；
R3：根据特征值获得范围值；
R4：获得模拟枪械的图像img B0；
R5：根据图像img B0进行分析获得模拟枪械的所有像素的特征值；以及
R6：场馆摄像头同时对多个靶子进行拍摄，根据步骤R2中的特征值，识别每个靶子的坐标c；
对应的，所述步骤S232中，根据R5中的模拟枪械的像素的特征值，分析图像img B得到图像中的模拟枪械的坐标g；通过步骤R6获得n个靶子的坐标c1至cn；所述步骤S234中，根据g和目标靶的坐标ct以及图像img A中的p，依据预设的弹道公式，得到弹道模拟后图像img A中的命中点坐标u；在步骤S235中，在图像img A中提取坐标u的像素的特征值，判断坐标u的像素的特征值是否在范围值内，若在，则判断命中靶子，反之，判断未命中靶子。通过预装载的具体步骤，提前将所有的对比值存入数据库，以便后期在进行模拟射击的时候快速的进行数据对比，从而提高反馈结果的速度。
当然，本实施例也可以不进行预装载的步骤，根据图像img B获取对应的靶子的HSV特征值，进而获得对应的范围值，根据坐标u获得对应的像素的特征值，在确定目标靶后，进而根据特征值判断是否在范围值内，若在范围值内，则判断命中目标靶。
另外，针对上述任一实施例来说，优选识别坐标u周围子弹大小的范围的像素，是否符合靶子的HSV范围，如果符合，命中；如果不符合，未命中。这样的设计计算简单，不需要大量的数据建模，不需要通过建模学习的方式学习识别靶子，只要将靶子与场馆内的其他背景的颜色形成明显差异即可。还需要说明的是，在计算是否命中目标的算法中，可以采用以下方式获得是否命中目标的结果，比如把枪械摄像头的图像显示在屏幕上用人工肉眼识别然后判定命中结果；或者把枪械摄像头的图像用深度学习的图像识别算法识别然后判定命中结果，上述方案都可以用于人与人的射击，人与物体的射击的结果判断。
进一步的，为了提高用户的体验和对自身的射击水平的判断能力，本申请还针对靶子进一步的设计了环数识别，具体的，可将靶子的最大外形的四个角点UL_S,LL_S,UR_S和LR_S存于数据库，从图像img A中获取靶子最大外形的四角点UL_T,LL_T,UR_T和LR_T，以及中心点CEN_T，进而UL_T,LL_T,UR_T和LR_T变换到UL_S,LL_S,UR_S和LR_S，得出变换矩阵M；其中，直线射击点的坐标p，pM＝pt,pt-CEN_T＝target_p，target_p为命中点坐标，根据命中点坐标以推算对应的命中环数。
作为本申请的另一实施例，公开了一种模拟射击方法，所述模拟射击方法适用于训练模式和实战模式，步骤S0之前包括在步骤：
S00：用户可以自主选择不同的模式或点击系统随机选择模式；
在训练模式下，用户未射击之前，根据所述将模拟枪械的坐标数据、靶子的坐标数据以及模拟枪械的枪口的角度数据等参数放入服务器数据库，并根据预设的计算模型计算得到的值与目标值进行比较，并将比较值生成对应的调整数值反馈用户提示调整；
在实战模式下，当所述计算模型计算得到的值与预设的目标值相同时，视为击中目标模型；当所述计算模型计算得到的值与预设的目标值不同时，视为未击中目标模型。
所述实战模式包括多个不同难度的模式，且不同难度的模式对应的计算模型内的计算参数不同，所述计算参数包括模拟枪械的坐标数据、目标模型的坐标数据以及模拟枪械的枪口的角度数据、温度、湿度、阻碍物以及风力风向等，难度等级与参数的数量成正比。
训练模式下，计算是否击中目标，若计算结果为否，则告知使用者如何调整角度或坐标位置，调整后使得计算结果满足击中目标，进而可以再次计算方法是否存在问题；实战模式直接反馈射击结果；实战模式包括简单模式和困难模式的选择，两者计算的公式不同，困难模式加入风力等外界因素的干扰进行计算。
参考图3、图4和图9所示，作为本申请的第六实施例，公开了一种模拟射击系统100，使用如上任一实施例所述的模拟射击方法判断射击结果是否命中靶子，所述模拟射击系统100包括场馆摄像头110、射击摄像头120、枪口角度采集模块130、模拟枪械140、靶子150和服务器160；所述场馆摄像头110、射击摄像头120、枪口角度采集模块130以及模拟枪械140与所述服务器160无线连接；所述场馆摄像头110用于拍摄包含有所述模拟枪械140和所有靶子150的模拟场馆的全景图像img B，根据图像img B以获取所述模拟枪械140的坐标g和靶子的坐标c，一般的，靶子的坐标c可以是靶子中心点的坐标，也可以指靶子内的所有位置的坐标的集合；所述射击摄像头120在所述模拟枪械140射击时进行拍摄，获得图像imgA，根据图像img A获得直线射击点坐标p。
所述模拟枪械140包括有枪口141，所述射击摄像头120设置在所述枪141口上或所述枪口内；所述模拟枪械140的枪口角度采集模块130设置在所述模拟枪械140内，用于采集所述模拟枪械140的枪口141的角度a；其中，将模拟枪械的坐标g、靶子的坐标c、直线射击点坐标p和角度a等参数放入服务器数据库，并根据预设的计算模型判断是否命中靶子，本申请的计算参数少，计算量简单，且在环境较暗或者物体较远的情况下均可使用。
一般的，所述枪口角度采集模块130包括陀螺仪131，所述陀螺仪131设置在所述模拟枪械140内，用于采集所述模拟枪械140的枪口141的角度并上传至所述服务器160；所述射击摄像头120的镜头与所述枪口141同轴，且朝向相同，比如在竖直方向上同轴，在水平方向上朝向相同，所述场馆摄像头110为固定摄像头，固定设置在场馆的正上方或者其他可以同时拍摄到靶子和模拟枪械140的图像的位置。
需要说明的是,本申请的发明构思可以形成非常多的实施例，但是申请文件的篇幅有限，无法一一列出，因而，在不相冲突的前提下,以上描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例，各实施例或技术特征组合之后，将会增强原有的技术效果。
以上内容是结合具体的可选实施方式对本申请所作的进一步详细说明，不能认定本申请的具体实施只局限于这些说明。对于本申请所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种模拟射击方法，其特征在于，包括步骤：
S0：识别模拟枪械的射击按键是否按下，若否，继续等待；若是，执行以下步骤：
S1：获取射击摄像头拍摄的图像img A；以及
S2：根据图像img A判断是否命中靶子；
其中，所述射击摄像头设置在所述模拟枪械上，与所述模拟枪械的枪口的朝向一致。
2.如权利要求1所述的模拟射击方法，其特征在于，所述步骤S2之前还包括步骤：
M1：获取场馆摄像头拍摄的图像img B；
所述步骤S2包括：
S211：根据步骤S1获取的图像img A，得到图像img A中的直线射击点的坐标p；
S212：根据步骤M获取的图像img B，得到图像img B中的模拟枪械的坐标g与靶子的坐标c；
S213：根据从图像img B中获取的模拟枪械的坐标g和靶子的坐标c以及从图像img A中获取的直线射击点的坐标p，依据预设的弹道公式，得到弹道模拟后图像img A中的命中点坐标u；以及
S214：根据坐标u判断是否命中靶子；
其中，所述场馆摄像头设置在固定位置，对靶子和模拟枪械同时拍摄。
3.如权利要求1所述的模拟射击方法，其特征在于，所述步骤S2之前还包括步骤：
M1：获取场馆摄像头拍摄的图像img B；以及
M2：获取模拟枪械的枪口的角度a；
所述步骤S2包括：
S221：根据步骤S1获取的图像img A，得到图像img A中的直线射击点坐标p；
S222：根据步骤M1获取的图像img B，得到图像img B中的模拟枪械的坐标g、以及对应的n个靶子的坐标c1至cn；
S223：根据步骤S222中的图像img B中的坐标g，c1至cn以及步骤M2中的角度a，确定与模拟枪械的枪口方向最接近的靶子，作为目标靶；以及
S224：根据步骤S221中得到的图像img A中的坐标p判断是否命中目标靶；
其中，所述场馆摄像头设置在固定位置，对靶子和模拟枪械同时拍摄。
4.如权利要求1所述的模拟射击方法，其特征在于，所述步骤S2之前还包括步骤：
M1：获取场馆摄像头拍摄的图像img B；以及
M2：获取模拟枪械的枪口的角度a；
所述步骤S2包括：
S231：根据步骤S1获取的图像img A，得到图像img A中的直线射击点坐标p；
S232：根据步骤M1获取的图像img B，得到图像img B中的模拟枪械的坐标g、以及对应的n个靶子的坐标c1至cn；
S233：根据步骤S232中的图像img B中的坐标g，c1至cn以及步骤M2中的角度a，确定与枪口方向最接近的靶子，作为目标靶，获得目标靶的坐标ct；
S234：根据g和目标靶的坐标ct以及图像img A中的p，依据预设的弹道公式，得到弹道模拟后图像img A中的命中点坐标u；以及
S235：根据坐标u判断是否命中靶子；
其中，所述场馆摄像头设置在固定位置，对靶子和模拟枪械同时拍摄。
5.如权利要求2所述的模拟射击方法，其特征在于，所述步骤S0之前还包括预装载步骤：
R1：获得靶子的图像img A0；
R2：根据图像img A0进行分析获得靶子的所有像素的特征值；
R3：根据特征值获得范围值；
R4：获得模拟枪械的图像img B0；以及
R5：根据图像img B0进行分析获得模拟枪械的所有像素的特征值；
其中，所述步骤S212中，根据步骤R2中的靶子的像素的特征值和步骤R5中的模拟枪械的像素的特征值，分析图像img B得到图像中的靶子的坐标c和模拟枪械的坐标g；
所述步骤S214中，在图像img A中提取坐标u的像素的特征值，判断坐标u的像素的特征值是否在范围值内，若在，则判断命中靶子，反之，判断未命中靶子。
6.如权利要求3所述的模拟射击方法，其特征在于，步骤S0之前还包括预装载步骤：
R1：获得靶子的图像img A0；
R2：根据图像img A0进行分析获得靶子的所有像素的特征值；
R3：根据特征值获得范围值；
R4：获得模拟枪械的图像img B0；
R5：根据图像img B0进行分析获得模拟枪械的所有像素的特征值；以及
R6：场馆摄像头同时对多个靶子进行拍摄，根据步骤R2中的特征值，识别每个靶子的坐标c；
所述步骤S222中，根据R5中的模拟枪械的像素的特征值，分析图像img B得到图像中的模拟枪械的坐标g；通过步骤R6获得n个靶子的坐标c1至cn；
所述步骤S224中，在图像img A中提取坐标p的像素的特征值，判断坐标p的像素的特征值是否在范围值内，若在，则判断命中靶子，反之，判断未命中靶子。
7.如权利要求5或6所述的模拟射击方法，其特征在于，所述步骤R2中的像素的特征值为HSV值。
8.如权利要求1至6任意一项所述的模拟射击方法，其特征在于，所有的坐标以对应的图像中的像素的行列为坐标。
9.一种模拟射击系统，其特征在于，使用如权利要求1-8任意一项所述的模拟射击方法判断射击结果是否命中靶子，所述模拟射击系统包括场馆摄像头、射击摄像头、枪口角度采集模块、模拟枪械、靶子和服务器；
所述场馆摄像头、射击摄像头、枪口角度采集模块以及模拟枪械与所述服务器无线连接；所述场馆摄像头用于拍摄包含有所述模拟枪械和所述靶子的图像img B，根据图像imgB以获取所述模拟枪械的坐标g和靶子的坐标c，所述射击摄像头在所述模拟枪械射击时进行拍摄，获得图像img A，根据图像img A获得直线射击点坐标p；
所述模拟枪械包括有枪口，所述射击摄像头设置在所述枪口上或所述枪口内；所述模拟枪械的枪口角度采集模块设置在所述模拟枪械内，用于采集所述模拟枪械的枪口的角度a；
其中，将模拟枪械的坐标g、靶子的坐标c、直线射击点坐标p和角度a等参数放入服务器数据库，并根据预设的计算模型判断是否命中靶子。
10.如权利要求9所述的模拟射击系统，其特征在于，所述枪口角度采集模块包括陀螺仪，所述陀螺仪设置在所述模拟枪械内，用于采集所述模拟枪械的枪口的角度并上传至所述服务器；
所述射击摄像头的镜头与所述枪口同轴，且朝向相同，所述场馆摄像头为固定摄像头，固定设置在场馆的上方。
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