一种复杂环境下的胸环靶图分割方法
发布时间:2023-03-04 15:46
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,m Acc指标平均达到98. 76%,m Io U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。
【文章页数】:6 页
【文章目录】:
1 靶场环境
2 基于PSPNet的胸环靶图分割方法
2.1 PSPNet网络
2.2 数据集
2.3 评价标准
2.4 模型训练
3 验证与分析
3.1 传统胸环靶图分割方法
3.2 基于深度学习的胸环靶图分割方法
4 结论
本文编号:3754557
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1 靶场环境
2 基于PSPNet的胸环靶图分割方法
2.1 PSPNet网络
2.2 数据集
2.3 评价标准
2.4 模型训练
3 验证与分析
3.1 传统胸环靶图分割方法
3.2 基于深度学习的胸环靶图分割方法
4 结论
本文编号:3754557
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