CN1546938A - 实弹射击系统及其用于识别速射弹孔的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种实弹射击系统，包括：中心计算机(CC)，靶位计算机(TC)，弹孔自覆盖控制装置(ARU)，胸环靶投影仪(TPU)，靶幕(TS)，CCD摄像头(CCD)；本发明还涉及所述系统用于识别速射弹孔的方法，包括：训练样本，建立弹孔形态样本库；从较大的靶位图中截取较小的胸环靶；基于形态学习样本的形态模式弹孔识别方法；计算环数采用一次计算二次核校的方法。本发明可使实弹射击系统系统在速射类型上准确快捷地对射击结果进行识别，适合在各射击赛场和军警训练基地推广使用。

Description

实弹射击系统及其用于识别速射弹孔的方法

                         技术领域

本发明涉及军警和体育训练自动化领域，特别是实弹射击系统及其用于速射弹孔识别的方法，采用计算机进行图像处理和模式识别训练指导系统。

                         背景技术

这个领域相关的技术在国内外已有研究。目前存在的射击训练系统，大部分是单独仪器，或是以PC机为核心的单机系统，只允许对个人某次的射击结果进行识别。为支持多人多组同时训练，部分系统提出了基于网络的方法，但那些方案都存在着需特殊仪器支持因而系统成本高、靶位计算机的数目固定、没容错机制或统计功能不强等缺点，而且没有支持多种射击类型，对于弹孔的识别方法的研究上还存在许多有待完善的地方。

西安电子科技大学通信工程学院ISN国家重点实验室，题名：一种采用图象识别的射击竞赛自动判靶系统——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(计算机工程与科学.2001，23(3).-11-14)。该系统采用了特殊的全人工封闭式光照环境，故只能适用于特定的环境，应用性差；而且通常是打一枪换一靶纸，这样每一张靶纸上最多只有一个弹孔，导致换靶图速度慢、靶纸浪费大；识别方法上采用把原始图象经过滤波、几何失真矫正和直方图均衡等常规处理，对于小图像可能可以达到实时报环，对于较大的图像则实时性不强，环数计算机采用的是标准靶图的情况下进行的，没有考虑图像的畸变，实际使用上可能会出现较大误差，该系统未提供速射功能。

南京航空航天大学计算机科学与工程系，题名：基于图像处理技术的自动报靶系统设计和实现——提出了一种通过图像处理技术设计和实现的自动报靶系统。针对靶图像背景颜色对比度大的特点，采用一种基于灰度期望值的图像二值化算法，通过逐步分离的方法，将靶环从背景中分割出来；针对影响靶数精度的主要因素(图像的非线性畸变)，将靶数分解为整数与小数两部分。整数部分根据靶图像的物理意义确定，对靶数精度不会造成任何损失；小数部分根据弹孔最内侧点在两条靶环之间的相对位置确定(南京航空航天大学学报，2000，32(6).-691-695)。该方法在弹孔识别方法上，采用统一阈值，没有考虑环境光的影响和光照不均的影响，也没有考虑到图像的畸变，因此环数也会有误差。该系统未提供速射功能。

                         发明内容

本发明的目的在于提供一种实弹射击系统，完全采用自动控制，能够实时识别弹孔(每弹孔识别0.3秒内完成)，准确计算(正确率≥98)射击成绩。

本发明的目的还在于提供所述系统用于识别速射弹孔的方法。

本发明的实弹射击系统包括：

——中心计算机(CC)，用于控制靶位计算机(TC)和处理数据；

——靶位计算机(TC)，在中心计算机控制下，获取靶幕(TS)上的靶位图像，进行弹孔识别、环数计算、上传成绩，并控制弹孔自覆盖控制装置(ARU)的覆孔动作；

——弹孔自覆盖控制装置(ARU)，用于固定靶幕，当接收到靶位计算机的覆孔信号后，使双层靶纸错位，覆盖原有的弹孔；

——胸环靶投影仪(TPU)，将胸环靶投影到靶幕(TS)上，产生靶图；

——靶幕(TS)：由双层纸张组成，胸环靶投影到靶幕(TS)后，靶幕(TS)上的胸环靶是射击的目标，子弹着落在靶幕(TS)上，留下的弹孔，是弹孔模式识别的目标；

——CCD摄像头(CCD)，与靶位计算机(TC)上的图像采集卡相连，靶位计算机(TC)通过CCD摄像头(CCD)获取靶幕(TS)上的相关的图像供靶位计算机(TC)进行程序分析；

中心计算机(CC)和多台靶位计算机(TC)通过网络接入设备互联。

所述系统用于识别速射弹孔的方法，包括(1)样本训练，建立弹孔形态样本库，(2)从较大的靶位图中截取较小的胸环靶，(3)基于形态学习样本的形态模式弹孔识别，(4)计算环数采用了一次计算二次核校的方法。

本发明更具体的识别速射弹孔的方法包括：

(1)样本训练，建立弹孔形态样本库，速射时，弹孔都在一个靶图上，会产生很多弹孔重叠的形态，不同的形态是不同的弹孔计算特例，因此，在试验阶段，对可能出现的形态样本进行训练，并建立弹孔样本库；

样本训练的主要参数为：样本图像S^(ν)、弹孔形状的高H^(v)、宽W^(v)、弹孔的象素个数P^(v)、样本中应该包含的弹孔数N^(v)，以及其中的弹孔相对于样本的基准点的偏移值TX_j ^(v)，TY_j ^(v)  j＝1，Λ，N^(v)。

(2)采用削波投影，从靶位图g(x，y)中截取胸环靶图f(x，y)，并确定参考中心点(a，b)，即将g(x，y)分别向X，Y方向进行削波投影：

$f_x\left(x\right)=\underset{y=0}{\overset{\mathrm{nH}-1}{\mathrm{\Σ}}}\left\{h_x\left(y\right)\right|\mathrm{Gray}(x,y)\∈[\mathrm{\λ}\min ,\mathrm{\λ}\max ]\}---x=\mathrm{0,1,2},...\mathrm{nW}-1$

$f_y\left(y\right)=\underset{x=0}{\overset{\mathrm{nW}-1}{\mathrm{\Σ}}}\left\{h_y\left(x\right)\right|\mathrm{Gray}(x,y)\∈[\mathrm{\λ}\min ,\mathrm{\λ}\max ]\}---y=\mathrm{0,1,2},...\mathrm{nH}-1$

其中，h_y(x)，h_x(y)可为一常量或x、y的单调函数，Gray(x，y)为靶位图灰度值，最小阈值为λmin，最大阈值为λmax，nH为g(x，y)的高度，nW为g(x，y)的宽度；然后根据f_x(x)和f_y(y)从靶位图中截取胸环靶；

(3)基于形态学习样本的形态模式弹孔识别方法，所述的靶位图分为原靶位图(OTB)、现靶位图(CTB)；所述的胸环靶图分为原胸环靶图(OBT)、现胸环靶图(CBT)；将原胸环靶图(OBT)和现胸环靶图(CBT)差分并二值化；用8-邻跟踪算法提取连通区域边缘，搜索提取弹孔连通参数；弹孔连通参数为：连通区域A^(k)，弹孔形状的高AH^(k)、宽AW^(k)，弹孔的象素个数P^(k)，连通区域基准位置参数x^(k)，y^(k)；将提取的弹孔连通参数与相应的样本集按如下方法匹配：

通过A^(k)的AH^(k)、AW^(k)和P^(k)查找相应的样本，设这样的样本有n个，接着进行形态匹配，设每次匹配到的样本为R_v ^(k)，最终匹配结果为R^(k)，则：

$R_v^{\left(k\right)}=\underset{i=0}{\overset{{\mathrm{AH}}_k}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=0}{\overset{{\mathrm{AW}}_k}{\mathrm{\Σ}}}|A_{\mathrm{ij}}^{\left(k\right)}-S_{\mathrm{ij}}^{\left(v\right)}|,V=1,\mathrm{\Λ},n$

$R^{\left(k\right)}=\mathrm{MIN}(R_v^{\left(k\right)},V=1,\mathrm{\Λ},n)$

因此，可以确定几个关键参数：连通区域基准位置参数x_k，y_k和样本R^(k)中所含弹孔个数N^(v)和每个弹孔相对于基准位置偏量TX_j ^(v)，TY_j ^(v)  j＝1，Λ，N^(v)。

(4)所述方法主要是要准确计算出连通区域基准位置x^(k)，y^(k)的环数，并以此推算出该形态中其它弹孔的环数；计算实弹射击系统要求电子投影的胸环靶是正图形，但是由于CCD不可能与胸环靶图平行，总是在较低的位置获得胸环靶图，与胸环靶图之间有一个夹角，计算机所得到的胸环靶图不是正图形，所以不能简单地用圆心点到弹孔参考点之间的距离来计算；计算成绩时，首先腐蚀掉胸环靶图中数字(数字的笔划具有高灰度值)；再确定弹孔是否是有效弹孔，如果不是有效弹孔，则此弹孔的成绩为0；若是，包括如下具体步骤：

实弹射击系统要求，计算环数以白色的环线为标准。在提取胸环靶图时，确定了参考圆心(a，b)，在弹孔识别时确定了弹孔参考点(x^(k)，y^(k))。首先判定弹孔是否是有效弹孔，如果是无效弹孔，Result＝0；如果是有效弹孔，根据在f(x，y)上的参考“圆心”(a，b)和弹孔参考点(x^(k)，y^(k))的确定一条直线y(x)或x(y)。

$y\left(x\right)=\frac{y^{\left(k\right)}-b}{x^{\left(k\right)}-a}(x-a)+b$

或

$x\left(y\right)=\frac{x^{\left(k\right)}-a}{y^{\left(k\right)}-b}(y-b)+a$

从参考“圆心”(a，b)开始，根据直线的斜率选择上面其中之一直线方程，沿直线搜索，并对发生像素灰度值阶跃变化的次数进行计数，设计数值为Count。则此弹孔成绩为Result(环)：

Result＝10-(count+1)/2

第一次核校是首先考虑图像的畸变对环数产生的影响，这样不用去校正整个图像，只需考虑着弹处的情况。设CCD摄像头(CCD)与靶幕的平行距离为D，CCD摄像头(CCD)与水平方向的夹角为α，获取靶位图像的长和宽分别为W、H，则图像畸变P与象素点的宽度w和高度h的关系可近似用下式描述：

$P=\frac{\sqrt{{(\mathrm{Dtg\α}+h)}^2+D^2+w^2}}{\sqrt{D^2+w^2}}---w\∈[0,\frac{W}{2}],h\∈[0,H]$

因此，在计算环数时，根据(8)式进行畸变校正；

第二次核校是消除环线损伤和不规范带来的影响，例如：子弹着落点在环线上，环线模糊、环线不均匀等；胸环靶着弹点的环数判定是以环线为基准的。虽然着弹时的图像会抖动，但是，由于子弹速度快，力量大，而靶幕固定，所以着弹位置不会发生漂移，因此在每弹射击前保存一幅覆孔完毕后的靶位图(称为原图像)，识别出着弹点后，就可在着弹点处的原图像上进行二次核校，环线的增强和校正，也只要的着弹点处的小区域内进行，这样设计既就保证了计算准确性，又保证了高速度。

本发明与现有技术相比，具有如下优点：

(1)能够实时识别弹孔(每弹孔识别0.3秒内完成)；

(2)准确计算(正确率≥98)射击成绩；

(3)计算机处理，避免人为因素干扰，达到客观公正；

(4)节省实弹射击训练时间；

(5)代替人工报靶，增加安全性，减少危险性；

(6)不受环境象影响，适用于各种靶场训练；

(7)系统运行稳定。

                         附图说明

图1为本发明实弹射击系统结构框图；

图2为图1用于速射的流程图；

图3为图2中步骤“弹孔识别，显示报环，上传成绩”流程图；

图4为图3中步骤“削波投影截取胸环靶”的削波投影；

图5为图4中削波投影前的靶位图；

图6为从图5中削波投影分截取的胸环靶图；

图7为有弹孔的靶位图；

图8为现胸环靶图；

图9为差分后提取的速射弹孔形态；

图10显示弹孔成绩并标注弹孔。

                       具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的说明。

实弹射击系统设备结构框图如附图1所示，系统由中心计算机(CC)、靶位计算机(TC)、靶幕(TS)、弹孔自覆盖控制装置(ARU)、胸环靶投影仪(TPU)、CCD摄像头(CCD)等设备组成。靶幕(TS)、弹孔自覆盖控制装置(ARU)、胸环靶投影仪(TPU)、CCD摄像头(CCD)跟靶位计算机(TC)连接，靶幕(TS)为固定在弹孔自覆盖控制装置(ARU)ARU上的双层纸张，TPU用于在靶幕(TS)上投影产生靶图，CCD摄像头(CCD)抓取靶幕(TS)上的图像供靶位计算机(TC)上的程序分析，多台靶位计算机靶位计算机(TC)跟中心计算机(CC)组成网络连接。

速射的流程图见附图2，当靶位计算机(TC)接收到来自于中心计算机(CC)的“速射方式”指令时，显示“红灯”，不准射击；靶位计算机(TC)向弹孔自覆盖控制装置(ARU)发出覆孔信号，弹孔自覆盖控制装置(ARU)覆孔，靶位计算机(TC)检测覆孔是否达标，如果没有达标，再发送覆孔信号，如果达标，进入射击等待状态，并显示“绿灯”，表示可以射击。射击完毕后，靶位计算机(TC)显示“红灯”，靶位计算机(TC)进行弹孔识别，显示报环，上传成绩。

速射弹孔识别框图如附图3所示，靶位计算机(TC)先通过CCD报像头(CCD)获取原靶位图(OTB)后，通过削波投影截取为原胸环靶图(OBT)，子弹击中靶幕(TS)后，CCD报像头(CCD)再获取现靶位图(CTB)，接着又通过削波投影截取现胸环靶图(CBT)，然后把原胸环靶图(OBT)与现胸环靶图(CBT)差分并二值化，搜索弹孔连通区域及其高度跟宽度，并记录下来，再与相应的样本逐一差分，找到匹配的弹孔，计算环数后显示报环，并把成绩上传给中心计算机(CC)。

把通过CCD摄像头(CCD)获取的靶位图转换成胸环靶图采用的是削波投影，削波投影的结果如附图4所示，作为一个实施例子，附图5为靶位图，附图6为分割出来的胸环靶图。

某次射击训练的具体流程如下：

当靶位计算机(TC)接收到来自于中心计算机(CC)的“速射方式”指令、采用的枪枝为“五四式”手枪时，显示“红灯”，不准射击；靶位计算机(TC)向弹孔自覆盖控制装置(ARU)发出覆孔信号，弹孔自覆盖控制装置(ARU)覆孔，靶位计算机(TC)检测覆孔是否达标，如果没有达标，再发送覆孔信号，如果达标，进行入射击等待状态，射击等待状态靶位图即为靶位计算机(TC)抓取的原靶位图(OTB)如图5，并显示“绿灯”，表示可以射击。速射时，子弹击中靶幕(TS)，本速射完毕后，靶位计算机(TC)抓取有弹孔的靶位图即现靶位图(CTB)，如图8，削波投影截取原胸环靶图(OBT)如图6，削波投影截取现胸环靶图(CBT)如图9，“五四式”手枪弹孔大小为4×4象素，差分后提取的速射弹孔形态如图10，与弹孔形态样本库中的样本按(3)和(4)计算匹配，得到最佳匹配结果为该形态中有3个弹孔点，弹孔形态的基准点参考点(x^(k)，y^(k))的值为(455，362)，因此，推算出其它两弹孔的位置分别为(462，363)、(458，358)；由于弹孔靠近过中心点的垂直方向，因此，沿(6)式给出的直线计算跃变的次数为3次，根据(7)式计算和经过核校后，计算出环数分别为7环、6环、7环；在靶位计算机(TC)上显示弹孔成绩，并标注弹孔，如图11，同时在靶位计算机(TC)上计算环数，并向中心计算机(CC)上传成绩。靶位计算机(TC)显示“红灯”，发送覆孔信号，检查覆孔情况，如果正常，显示“绿灯”进入下次等待射击状态。

通过测试，本发明的技术指标如下：

(1)靶位图：640×480×24BMP

(2)运行环境：windows98，windows2000

(3)识别速度：PIII/733MHz/128M  0.3秒

(4)识别正确率：在重合率小于50％的情况下，正确率≥98％

(5)靶场环境：室内，或室外靶幕和投影仪处上方有遮盖。

Claims (3)

1、一种实弹射击系统，其特征在于包括：

——中心计算机(CC)，用于控制靶位计算机(TC)和处理数据；

——靶位计算机(TC)，在中心计算机控制下，获取靶幕(TS)上的靶位图像，进行弹孔识别、环数计算、上传成绩，并控制弹孔自覆盖控制装置(ARU)的覆孔动作；

——弹孔自覆盖控制装置(ARU)，当接收到靶位计算机的覆孔信号后，使双层靶纸错位，覆盖原有的弹孔；同时固定靶幕；

——胸环靶投影仪(TPU)，将胸环靶投影到靶幕(TS)上，产生靶图；

——靶幕(TS)：由双层纸张组成，胸环靶投影到靶幕(TS)后，靶幕(TS)上的胸环靶是射击的目标，子弹着落在靶幕(TS)上，留下的弹孔，是弹孔模式识别的目标；

——CCD摄像头(CCD)，与靶位计算机(TC)上的图像采集卡相连，靶位计算机(TC)通过CCD摄像头(CCD)获取靶幕(TS)上的相关的图像供靶位计算机(TC)进行程序分析；

中心计算机(CC)和多台靶位计算机(TC)通过网络接入设备互联。

2、权利要求1所述的系统用于识别速射弹孔的方法，其特征在于包括：

(1)训练样本，建立弹孔形态样本库；

(2)从较大的靶位图中截取较小的胸环靶；

(3)基于形态学习样本的形态模式弹孔识别方法；

(4)计算环数采用一次计算二次核校的方法。

3、根据权利要求2所述的识别速射弹孔的方法，其特征在于

在第(1)步中，弹孔样本图像S^(v)、弹孔样本的高H^(v)、宽W^(v)、弹孔样本中的象素个数P^(v)、样本中包含弹孔数N^(v)，以及其中的弹孔相对于样本的基准点的偏移值TX_j ^(v)，TY_j ^(v) j＝1，Λ，N^(v)；

在第(2)步中，采用削波投影，从靶位图g(x，y)中截取胸环靶图f(x，y)，并确定参考中心点(a，b)，即将g(x，y)分别向X，Y方向进行削波投影：

$f_x\left(x\right)=\underset{y=0}{\overset{\mathrm{nH}-1}{\mathrm{\Σ}}}\left\{h_x\left(y\right)\right|\mathrm{Gray}(x,y)\∈[\mathrm{\λ}\min ,\mathrm{\λ}\max ]\}---x=\mathrm{0,1,2},...\mathrm{nW}-1$

$f_y\left(y\right)=\underset{x=0}{\overset{\mathrm{nW}-1}{\mathrm{\Σ}}}\left\{h_y\left(x\right)\right|\mathrm{Gray}(x,y)\∈[\mathrm{\λ}\min ,\mathrm{\λ}\max ]\}---y=\mathrm{0,1,2},...\mathrm{nH}-1$

其中，h_y(x)，h_x(y)可为一常量或x、y的单调函数，Gray(x，y)为靶位图灰度值，最小阈值为λmin，最大阈值为λmax，nH为g(x，y)的高度，nW为g(x，y)的宽度；然后根据f_x(x)和f_y(y)从靶位图中截取出胸环靶；

在第(3)步中，所述的靶位图分为原靶位图(OTB)、现靶位图(CTB)；所述的胸环靶图分为原胸环靶图(OBT)、现胸环靶图(CBT)；将原胸环靶图(OBT)和现胸环靶图(CBT)差分并二值化；搜索提取弹孔连通参数；弹孔连通参数为：连通区域A^(k)，弹孔形状的高AH^(k)、宽AW^(k)，弹孔的象素个数P^(k)，连通区域基准位置参数x^(k)，y^(k)；将提取的弹孔连通参数与相应的样本集匹配方法为：

通过A^(k)的AH^(k)、AW^(k)和P^(k)查找相应的样本，设这样的样本有n个，接着进行形态匹配，设每次匹配到的样本为R_v ^(k)，最终匹配结果为R^(k)，则：

$R_v^{\left(k\right)}=\underset{i=0}{\overset{{\mathrm{AH}}_k}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=0}{\overset{{\mathrm{AW}}_k}{\mathrm{\Σ}}}|A_{\mathrm{ij}}^{\left(k\right)}-S_{\mathrm{ij}}^{\left(v\right)}|,v=1,\mathrm{\Λ},n$

$R^{\left(k\right)}=\mathrm{MIN}(R_v^{\left(k\right)},v=1,\mathrm{\Λ},n)$

确定关键参数：连通区域基准位置参数x_k，y_k和样本R^(k)中所含弹孔个数N^(v)和每个弹孔相对于基准位置偏量TX_j ^(v)，TY_j ^(v) j＝1，Λ，N^(v)；

在第(4)步中，包括如下步骤：

①确定弹孔是否是有效弹孔，有效弹孔在胸环内，胸环外的弹孔为无效弹孔；

②通过计算从参考中心点到弹孔点的直线上的跃变，第一次计算环数；参考圆心(a，b)，在弹孔识别时确定了弹孔参考点(x^(k)，y^(k))；参考“圆心”(a，b)和弹孔参考点(x^(k)，y^(k))的确定一条直线y(x)或x(y)；

$y\left(x\right)=\frac{y^{\left(k\right)}-b}{x^{\left(k\right)}-a}(x-a)+b$ 或

$x\left(y\right)=\frac{x^{\left(k\right)}-a}{y^{\left(k\right)}-b}(y-b)+a$

发生像素灰度值阶跃变化的次数进行计数，设计数值为Count；则此弹孔成绩为Result(环)：

Result＝10-(count+1)/2

③第一次核校是首先考虑图像的畸变对环数产生的影响；设CCD与靶幕的平行距离为D，CCD摄像头(CCD)与水平方向的夹角为α，获取靶位图像的长和宽分别为W、H，则图像畸变P与象素点的宽度w和高度h的关系为：

$P=\frac{\sqrt{{(\mathrm{Dtg\α}+h)}^2+D^2+w^2}}{\sqrt{D^2+w^2}}w\∈[0,\frac{W}{2}],h\∈[0,H]$

在计算环数时，根据上式进行畸变校正；

④第二次核校是消除环线损伤和不规范带来的影响；

⑤依照参考点(x^(k)，y^(k))，分别计算弹孔连通区中的其它弹孔的环数。

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