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| 稿件标题： | 一种复杂环境下的胸环靶图分割方法 |
| 稿件作者： | 柳华林1，张毅2，王海鹏1，张立民1，李雪腾1 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2020.05.021 |
| 科学编辑： | 徐万朋 博士(航天工程大学 工程师) |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 自动报靶；深度学习；PSPNet；胸环靶图；像素级分割 |
| 文章摘要： | 提高基于计算机视觉的自动报靶系统对靶场环境的适应性，提出了一种基于深度学习的胸环靶图分割方法。利用金字塔场景解析网络，创建胸环靶图数据集，设置训练参数，完成胸环靶图分割模型的训练。训练好带有全局上下文像素级特征先验的模型，实现靶场视频图像中胸环靶的准确分割。实验证明，该方法精确实现靶场视频图像中胸环靶的像素级分割，mAcc指标平均达到98.76%，mIoU指标平均达到97.84%，有效提高了自动报靶系统的环境适应性。 |
| 稿件基金： | 国家自然科学基金重大研究计划（91538201）;泰山学者工程专项经费（Ts201511020） |
| 引用本文格式： | 柳华林，张毅，王海鹏，等.一种复杂环境下的胸环靶图分割方法［J］.兵器装备工程学报，2020,41(05):107-112. LIU Hualin, ZHANG Yi, WANG Haipeng, et al.Chest Ring Target Segmentation Method in Complex Environment［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering,2020,41(05):107-112. |
| 刊期名称： | 2020年05期 |
| 出版时间： | 2020年5月 |
| 上线时间： | 2020年5月28日 |
| 浏览次数： | 2842 |
| 下载次数： | 780 |
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