[发明专利]一种基于图像识别的防弹材料性能的智能评价方法

权利要求书

1.一种基于图像识别的防弹材料性能的智能评价方法，其特征在于包括以下顺序的步骤：

(1)采集子弹射击之后的防弹材料损伤图像；

(2)利用目标检测技术检测每个弹坑位置；

(3)利用图像识别技术判断子弹是否打穿材料，若打穿材料则判定为材料不能防护，若未打穿则执行步骤4；

(4)若子弹未打穿防弹材料，对弹坑周围进行三维扫描，采集弹坑周围三维点云数据，将此三维点云数据传输到计算机中显示出弹坑及周围材料的三维模型；

(5)将弹坑及周围材料三维模型进行轴向剖面，识别材料最大凹陷深度，判断防弹性能。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述的步骤2包括以下顺序的步骤：

(1)将步骤1采集的防弹材料损伤图像中的弹坑位置进行标注，按一定比例分为测试集和训练集；

(2)利用yolo算法，使用经标注的防弹材料损伤图像训练集来训练参考模型并用测试集测试准确率；

(3)构建目标检测模型，检测子弹射击后的防弹材料损伤图像的每个弹坑位置，记为W₁、W₂、W₃...W_n。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述的步骤3包括以下顺序的步骤：

(1)将步骤1采集的防弹材料损伤图像中按穿透与未穿透进行分类，并按一定比例分为测试集和训练集；

(2)利用深度学习技术，使用经分类后的防弹材料损伤图像训练集来训练参考模型并用测试集测试准确率；

(3)构建图像分类模型，判断每个弹坑是否穿透，依次将穿透结果记为W_r1、W_r2、W_r3...W_m。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述的步骤4包括以下顺序的步骤：

(1)采用便携式三维扫描仪进行三维扫描；

(2)逐个扫描弹坑及周围的材料的三维信息，扫描3-4次，直到出现完整清晰的三维模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述的步骤5的最大凹陷深度记录为W_d1、W_d2、W_d3...W_dn，最大凹陷深度小于等于25mm时判断为可以防护，若可以防护则根据子弹动能判断防护等级，反之判断为不能防护。