[发明专利]靶环识别方法及系统

权利要求书

1.一种靶环识别方法，其特征在于，包括：

利用训练好的判别模型，筛选出箭靶视频帧中有新增箭支的图片；其中，所述训练好的判别模型由训练集训练得到，所述训练集包括多张箭靶的图片以及标注箭靶的图片上有箭支的标签；

结合颜色分割和椭圆拟合，确定有新增箭支的图片的靶环拟合线；

对目标箭支进行检测定位，确定箭着点坐标；

结合靶环拟合线和箭着点坐标，确定环数；

训练所述判别模型包括：

按照固定频率截取箭靶的视频帧并进行图像预处理，截取箭靶关键区域，得到正向靶面图；

将正向靶面图进行扩充，按照箭支的数量对每张图进行不同的标记；

使用Keras框架搭建VGG16网络，整个网络都使用了同样大小的卷积核尺寸和最大池化尺寸，图片中箭支的数量为网络的输出结果，对网络进行迭代优化训练，得到最终训练好的判别模型；

得到正向靶面图包括：从箭靶视频流中每隔一定时间截取一张图片得到待筛选图像，对该图像进行灰度变换，并将图片二值化；进行膨胀和腐蚀操作，去除干扰信息；进行轮廓检测，找到最大的轮廓，获得四个角点的坐标；对四个顶点坐标按照左、上、右、下的顺序进行排序，使其与变换后图像的坐标一一对应，计算变换矩阵，进行透视变换，得到正向的靶面图；

确定靶环拟合线包括：按照颜色范围对目标图片的靶环进行颜色分割，对分割出来的结果，依次进行轮廓检测，找到轮廓最大和最小的轮廓，进行椭圆拟合，获得靶环环线的中心点坐标和长短轴的长度。

2.根据权利要求1所述的靶环识别方法，其特征在于，利用训练好的判别模型，筛选出箭靶视频帧中有新增箭支的图片，包括：

将当前图片输入训练好的判别模型，获取当前图片中箭支的数量，与利用训练好的判别模型获取的上一张图片的箭支数量作差，如果结果为1，则表示当前图片中有新增箭支，保存图像；否则，当前图片无新增箭支，舍掉该图像。

3.根据权利要求1所述的靶环识别方法，其特征在于，确定箭着点坐标包括：将保存的相邻两张图像进行灰度处理以及二值化，利用差分法，获得差图像，将差图像进行膨胀和腐蚀处理，去除干扰信息，进行轮廓检测，找到没有父级的轮廓，进行矩形拟合，根据矩形的长宽比例以及轮廓面积，确定目标箭支；根据箭支的运动规律以及视频采集设备的位置，可知轮廓中纵坐标最大的点即为箭着点的粗略位置。

4.根据权利要求1所述的靶环识别方法，其特征在于，按照靶环的环数大小顺序，依次判断箭着点是在靶环环线内还是在靶环环线外，确定该箭着点的环数：箭着点的粗略位置坐标为(x,y)、靶环的中心点坐标为(x₀,y₀)、半长轴为a、半短轴为b、拍摄的靶环的倾斜角度为θ，计算Δ：

当Δ1时，箭着点在环线内部，反之，在环线外部。

5.根据权利要求4所述的靶环识别方法，其特征在于：

如果0.6Δ1.4，则取以箭着点位置为中心的正方形区域作为感兴趣区域；

将感兴趣区域进行灰度处理并进行中值滤波，利用概率霍夫变换检测箭支的线段；

比较线段下方终点距离环心的距离，离环心更近的一点为箭着点的实际位置；

根据获得的箭着点的实际位置坐标，将箭着点与箭靶中心点相连，检测中间是否有轮廓，若存在轮廓，则箭着点在该环线外，如果没有，则该箭着点在环线内部。