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| 稿件标题： | 基于RefineNet的胸环靶图分割方法 |
| 稿件作者： | 黄应清，陈晓明，谢志宏，田钦文 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2021.09.037 |
| 科学编辑： | 徐万朋 博士（航天工程大学） |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 自动报靶系统；深度学习；RefineNet网络；胸环靶；语义分割 |
| 文章摘要： | 提出一种基于深度学习的胸环靶有效区域分割方法。通过对RefineNet网络结构进行改进，并搭建网络模型，构建数据集，调整网络参数，完成了模型的训练，对实际靶场图像中的胸环靶有效区域进行分割。试验结果表明：该模型可以对复杂背景环境下的胸环靶图像有效区域进行像素级精准分割。与现有方法相比，该方法在视觉效果及客观评价指标上分割效果更好，有效推动了基于计算机视觉的自动报靶系统在复杂环境下的应用进程。 |
| 稿件基金： | 军队重点项目（LJ20191A030128） |
| 引用本文格式： | 黄应清，陈晓明，谢志宏，等.基于RefineNet的胸环靶图分割方法［J］.兵器装备工程学报，2021，42(09)：231-236. HUANG Yingqing, CHEN Xiaoming, XIE Zhihong, et al.Chest Ring Target Image Segmentation Method Based on RefineNet［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2021，42(09)：231-236. |
| 刊期名称： | 2021年09期 |
| 出版时间： | 2021年9月 |
| 上线时间： | 2021年9月28日 |
| 浏览次数： | 2523 |
| 下载次数： | 472 |
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