本文關鍵詞： 群發(fā)炮彈 炸點識別與定位 紅外雙目視覺 目標檢測與跟蹤 空間位置坐標解算　出處：《華中科技大學》2016年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：群發(fā)炮彈炸點實時自動識別與定位技術在炮兵軍事訓練評估系統(tǒng)中有廣泛應用,傳統(tǒng)的人工定位方法已不能滿足現(xiàn)代化數(shù)字靶場的軍事需求。論文針對群發(fā)炮彈炸點實時精確識別與定位的實際應用需求,提出了一種基于紅外成像的雙目視覺群發(fā)炮彈炸點自動識別與定位系統(tǒng)解決方案(PZC系統(tǒng)),并對單目視場炮彈炸點自動檢測、雙目視場同名炸點自動匹配等關鍵技術開展了深入系統(tǒng)研究,相關成果已集成在PZC系統(tǒng)中,并通過多次靶場試驗驗證了方案的可行性。論文主要工作如下:論文結合國內外相關文獻資料,在已有研究的基礎上,針對群發(fā)炮彈炸點目標特征和紅外圖像特征,提出了基于紅外雙目視覺的群發(fā)炸點自動檢測與定位的一個系統(tǒng)集成解決方案。該解決方案通過在靶場架設左右紅外觀測站獲取紅外圖像序列,并對采集到的紅外圖像進行預處理,在處理過后的紅外圖像序列中進行群發(fā)炸點目標實時自動識別和定位。論文提出了紅外觀測站自動曝光補償控制解決方案,結合邊緣檢測使用反銳化掩模算法并應用于紅外圖像細節(jié)增強上,效果顯著。炸點目標因其固有特征,沿用傳統(tǒng)的目標檢測算法檢測效果不理想,論文通過對VIBE(可視化背景建模,Visual Background Extractor)算法進行了研究,提出了基于VIBE和炸點目標特性的炸點目標檢測方法,設計了消除目標內部碎片后處理方法。針對炸點目標的個體特征和群體特征,論文提出了基于目標鏈和目標時空序列特征的紅外群發(fā)炸點關聯(lián)跟蹤算法,實現(xiàn)序列圖像中群發(fā)炸點目標的關聯(lián)與跟蹤。論文分析并研究了群發(fā)炸點目標雙目匹配的特征和難點,提出了基于時間片分割以及雙向驗證最短公垂線約束的群發(fā)炸點雙目立體匹配算法,并對匹配的炸點采用基于公垂線中點法解算其三維空間物理坐標。論文基于OpenCV2.4.9在VS2010平臺編程實現(xiàn)PZC系統(tǒng)關鍵算法,并通過對靶場實彈演習采集的視頻圖像和外場模擬試驗采集的視頻圖像進行了實驗分析,綜合驗證了本文解決方案的實用性和有效性。
[Abstract]:The real-time automatic identification and location technology of the firing point of artillery shells has been widely used in the artillery military training and evaluation system. The traditional manual positioning method can not meet the military requirement of modern digital shooting range. This paper presents a solution to the automatic identification and location system of the burst point of binocular vision group projectile based on infrared imaging. The PZC system is used to detect the explosion point of the projectile in a single visual field. Some key technologies, such as automatic matching of burst points with the same name in binocular field of view, have been deeply and systematically studied, and the related results have been integrated into PZC system. The main work of this paper is as follows: combining with the domestic and foreign literature, based on the existing research, aiming at the target features and infrared image features of mass artillery shells, This paper presents a system integration solution for automatic detection and location of burst points based on infrared binocular vision, which obtains infrared image sequences by setting up the right and left infrared observation stations in the shooting range. The infrared image is preprocessed, and the group burst point target is automatically identified and located in the processed infrared image sequence. A solution of automatic exposure compensation control for infrared observation station is proposed in this paper. Combining edge detection with de-sharpening mask algorithm and applied to infrared image detail enhancement, the effect is remarkable. Because of its inherent characteristics, the detection effect of the traditional target detection algorithm is not ideal. In this paper, the visual Background tractor (VBE) algorithm is studied, and a method of burst point target detection based on VIBE and exploding point target characteristics is proposed. A post-processing method to eliminate the internal debris of the target is designed. Aiming at the individual and population characteristics of the exploding point, an infrared burst point association tracking algorithm based on the characteristics of the target chain and the space-time sequence of the target is proposed in this paper. In this paper, we analyze and study the characteristics and difficulties of binocular matching of group burst point targets. A binocular stereo matching algorithm for group burst points based on time slice segmentation and bidirectional verification of the shortest common vertical constraint is proposed. The method based on the common vertical line is used to calculate the three-dimensional physical coordinates. The key algorithm of PZC system is realized by programming on VS2010 platform based on OpenCV2.4.9. The practicability and validity of the solution are verified by the experimental analysis of the video images collected by the range live ammunition exercises and the video images collected by the external field simulation test.
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TJ306;TP391.41

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本文編號：1545973