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基于圖像理解的坦克分隊(duì)?wèi)?zhàn)術(shù)訓(xùn)練系統(tǒng)

發(fā)布時間:2020-06-02 23:26
【摘要】:本文提出和實(shí)現(xiàn)了一種新型的基于圖像理解的坦克分隊(duì)?wèi)?zhàn)術(shù)訓(xùn)練系統(tǒng),提出了我軍現(xiàn)有的激光模擬系統(tǒng)的替代方案,大大的提高了坦克分隊(duì)訓(xùn)練中命中判定的精度,同時引入了坦克分隊(duì)訓(xùn)練系統(tǒng)的概念,并實(shí)時記錄到數(shù)據(jù)庫,為后期的反復(fù)論證提供了準(zhǔn)確的依據(jù)。 本文首先分析了我軍對于坦克分隊(duì)?wèi)?zhàn)術(shù)訓(xùn)練系統(tǒng)的軍事需求,明確了研究的目的和內(nèi)容,研究了基于圖像理解的坦克分隊(duì)?wèi)?zhàn)術(shù)訓(xùn)練系統(tǒng)的可行性和技術(shù)需求指標(biāo)。 其次,介紹了基于圖像理解的坦克分隊(duì)?wèi)?zhàn)術(shù)訓(xùn)練系統(tǒng)的系統(tǒng)組成,將訓(xùn)練系統(tǒng)分為指揮控制系統(tǒng)和分機(jī)系統(tǒng)兩大塊,其中分機(jī)系統(tǒng)又細(xì)化分為了成像系統(tǒng)、運(yùn)算處理系統(tǒng)和協(xié)處理系統(tǒng)三大塊,分別分析和明確了各個系統(tǒng)的任務(wù)和需求,細(xì)化了各個系統(tǒng)的技術(shù)指標(biāo)。 然后,分析了基于圖像理解的坦克分隊(duì)?wèi)?zhàn)術(shù)訓(xùn)練系統(tǒng)的核心算法,通過逐步分析了目標(biāo)ID識別原理和目標(biāo)命中判定的原理。通過分析目標(biāo)圖像特點(diǎn),得到了核心算法的流程依次對圖像歸一化,分割和去噪,得到目標(biāo)的光源位置,利用卡爾曼濾波跟蹤光源的位置和運(yùn)動,從而得到炮彈飛行到命中目標(biāo)時目標(biāo)的位置和姿態(tài),達(dá)到判定命中位置和計算毀傷的目的。 最后,分別對系統(tǒng)進(jìn)行了總結(jié),分析了本系統(tǒng)的優(yōu)缺點(diǎn),對本系統(tǒng)中存在的問題和解決圖像提出了改進(jìn)方案,同時對本系統(tǒng)的應(yīng)用前景做了展望。
【圖文】:

組成圖,坦克分隊(duì),模擬訓(xùn)練系統(tǒng),組成圖


2才l}關(guān)背景知識碩{論文2相關(guān)背景知識本系統(tǒng)的設(shè)計是面向坦克分隊(duì)訓(xùn)練的。作為分隊(duì)訓(xùn)練系統(tǒng),首先需要包括分隊(duì)系統(tǒng),為了便于指揮員的指揮與協(xié)調(diào),還需要包括遠(yuǎn)端的控制系統(tǒng),便于后方指揮員觀察和指揮。2.1坦克分隊(duì)模擬訓(xùn)練系統(tǒng)組成坦克分隊(duì)模擬訓(xùn)練系統(tǒng)主要由兩部分指揮控制系統(tǒng)和分機(jī)系統(tǒng)組成。其中指揮控制系統(tǒng)用于后方指揮員觀察整個戰(zhàn)場,前方各個分機(jī)系統(tǒng)通過無線網(wǎng)絡(luò)傳回的坦克位置和姿態(tài)等信息,在指揮控制系統(tǒng)上通過三維模擬顯示出每輛坦克在地圖上的位置和所處的姿態(tài)。分機(jī)系統(tǒng)安裝在每輛坦克上,用于定位本坦克的GPS位置和姿態(tài),捕獲目標(biāo)坦克的運(yùn)動圖像,處理射擊操作手的射擊動作和計算命中與毀傷,同時將自己的位置和姿態(tài)信息通過無線網(wǎng)絡(luò)傳遞給其他坦克和指揮控制系統(tǒng)。

坦克分隊(duì),模擬訓(xùn)練系統(tǒng),分機(jī),系統(tǒng)組成


閂囗韻虜糠?圖2一2坦克分隊(duì)模擬訓(xùn)練系統(tǒng)分機(jī)系統(tǒng)組成圖2.3成像系統(tǒng)首先,分機(jī)系統(tǒng)需要包括成像系統(tǒng)。成像系統(tǒng)包括紅外頻閃光源,CMOS感光元件和鏡頭以及濾光片,作用是采集頻閃光源的頻閃圖像以便于目標(biāo)ID號的識別。紅外成
【學(xué)位授予單位】:南京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2012
【分類號】:E841;TP391.41

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 魏平順;智能交通系統(tǒng)中車標(biāo)圖像識別技術(shù)研究[D];南京理工大學(xué);2013年



本文編號:2693916

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