【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于枪口识别，具体涉及一种基于红外散射信号的枪口位置识别方法及系统。
技术介绍
1、在传统的射击训练中，激光射击系统被广泛使用。该系统通过向目标发射激光束，并利用接收器捕捉激光束的反射信号来确定射击位置。然而，激光射击系统存在一些固有的局限性和问题：
2、1.安全性问题：激光束在某些情况下可能对眼睛造成伤害，尤其是在高功率输出或不当使用时。
3、2.环境干扰：激光束在明亮光线或复杂环境（如雾霾、沙尘）中容易受到影响，导致信号丢失或误判。
4、3.环境要求高：传统的激光射击系统在夜间进行射击训练时，由于光照条件不足，导致用户无法确定瞄准目标，使用户的游戏体验感不足。
技术实现思路
1、为解决现有技术中存在的上述问题，本专利技术提供了一种基于红外散射信号的枪口位置识别方法及系统，
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
3、通过ar相机内置红外热像仪采集标靶红外图像，通过红外发射器发射主动红外信号，获取扳机扣动信号，智能终端根据所述扳机扣动信号控制所述红外热像仪采集标靶主动红外图像；
4、根据所述标靶红外图像和所述标靶主动红外图像通过预处理模型计算得到增强标靶红外图像和增强标靶主动红外图像，根据所述增强标靶红外图像和所述增强标靶主动红外图像通过分析模型计算得到主动红外识别区域；
5、根据所述主动红外识别区域计算射击区域中心点，通过ar相机采集标靶图像数据，根据所述标靶图像数据进行预处理
6、预设像素点距离阈值，根据所述像素点距离阈值、所述射击区域中心点、所述靶灯像素中心点确定目标靶灯像素中心点，根据所述目标靶灯像素中心点通过坐标转换模型计算得到目标靶灯实际空间坐标，智能终端根据所述目标靶灯实际空间坐标产生自适应信号控制对应靶灯关闭。
7、具体地，所述预处理模型包括：
8、根据所述标靶红外图像和所述标靶主动红外图像进行滤波处理得到降噪标靶红外图像和降噪标靶主动红外图像；
9、根据所述降噪标靶红外图像和所述降噪标靶主动红外图像通过retinex算法进行图像增强得到所述增强标靶红外图像和所述增强标靶主动红外图像。
10、具体地，所述分析模型包括：
11、根据所述增强标靶红外图像和所述增强标靶主动红外图像通过小波多尺度检测得到标靶红外图像边缘和标靶主动红外图像边缘；
12、根据所述标靶红外图像边缘和所述标靶主动红外图像边缘通过canny算子进行边缘特征点提取得到标靶红外图像边缘特征点和标靶主动红外图像边缘特征点；
13、根据所述标靶红外图像边缘特征点和所述标靶主动红外图像边缘特征点通过计算相似度得到匹配对；
14、根据所述标靶主动红外图像通过背景差分法对所述匹配对进行剔除得到所述主动红外识别区域。
15、具体地，所述预处理包括：
16、根据所述标靶图像数据进行颜色空间转换得到转换图像，根据所述转换图像通过灰色校正得到校正图像，根据所述校正图像通过滤波处理得到去噪图像，根据所述去噪图像通过直方图均衡化得到所述标靶预处理数据。
17、具体地，所述识别模型包括：
18、根据所述标靶预处理数据进行尺度归一化得到归一化数据，根据所述归一化数据通过harris角检测器进行二维突变位置检测得到兴趣点；
19、根据所述兴趣点通过格雷厄姆算法进行凸包提前得到兴趣点凸包，根据所述兴趣点凸包计算得到颜色特征；
20、根据所述兴趣点凸包进行平移归一化得到平移凸包，将所述平移凸包的像素坐标映射为极坐标得到映射凸包，根据所述映射凸包计算zernike矩，获取参考靶灯颜色特征和参考靶灯zernike矩；
21、根据所述颜色特征、所述zernike矩、所述参考靶灯颜色特征、所述参考靶灯zernike矩计算得到相似性值，预设相似度阈值，根据所述相似度阈值对所述相似性值进行筛选得到所述靶灯识别结果。
22、具体地，所述根据所述像素点距离阈值、所述射击区域中心点、所述靶灯像素中心点确定目标靶灯像素中心点具体包括：
23、根据所述射击区域中心点和所述靶灯像素中心点计算得到距离数据，判断所述距离数据是否大于所述像素点距离阈值，若是，则统计符合要求点数，并记录符合要求点坐标；若否，则不做处理；
24、根据所述符合要求点数进行判断，若所述符合要求点数大于1，预设筛选规则，根据所述筛选规则对所述符合要求点坐标进行筛选得到所述目标靶灯像素中心点；若所述符合要求点数等于1，则将所述符合要求点数坐标作为所述目标靶灯像素中心点。
25、具体地，所述坐标转换模型包括：
26、将所述目标靶灯像素中心点的像素坐标转化为ndc坐标，获取投影矩阵，根据所述投影矩阵将所述ndc坐标转化成裁剪空间坐标，获取视图矩阵，根据所述视图矩阵将所述裁剪空间坐标转化成世界坐标得到所述目标靶灯实际空间坐标。
27、一种基于红外散射信号的枪口位置识别系统，包括：数据采集模块、预处理模块、识别模块、控制模块；
28、所述数据采集模块，用于通过ar相机内置红外热像仪采集标靶红外图像，通过红外发射器发射主动红外信号，获取扳机扣动信号，智能终端根据所述扳机扣动信号控制所述红外热像仪采集标靶主动红外图像；
29、所述预处理模块，用于根据所述标靶红外图像和所述标靶主动红外图像通过预处理模型计算得到增强标靶红外图像和增强标靶主动红外图像，根据所述增强标靶红外图像和所述增强标靶主动红外图像通过分析模型计算得到主动红外识别区域；
30、所述识别模块，用于根据所述主动红外识别区域计算射击区域中心点，通过ar相机采集标靶图像数据，根据所述标靶图像数据进行预处理得到标靶预处理数据，根据所述标靶预处理数据通过识别模型计算得到靶灯识别结果，根据所述靶灯识别结果计算靶灯像素中心点；
31、所述控制模块，用于预设像素点距离阈值，根据所述像素点距离阈值、所述射击区域中心点、所述靶灯像素中心点确定目标靶灯像素中心点，根据所述目标靶灯像素中心点通过坐标转换模型计算得到目标靶灯实际空间坐标，智能终端根据所述目标靶灯实际空间坐标产生自适应信号控制对应靶灯关闭。
32、一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述所述的基于红外散射信号的枪口位置识别方法。
33、一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如上述所述的基于红外散射信号的枪口位置识别方法。
34、本专利技术的有益效果为：
35、（1）通过设置有红外散射信号发射器，通过红外散射信号发射器发射红外散射信号，根据红外散射信号获取目本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于红外散射信号的枪口位置识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于红外散射信号的枪口位置识别方法，其特征在于，所述预处理模型包括：
3.根据权利要求1所述的基于红外散射信号的枪口位置识别方法，其特征在于，所述分析模型包括：
4.根据权利要求1所述的基于红外散射信号的枪口位置识别方法，其特征在于，所述预处理包括：
5.根据权利要求1所述的基于红外散射信号的枪口位置识别方法，其特征在于，所述识别模型包括：
6.根据权利要求1所述的基于红外散射信号的枪口位置识别方法，其特征在于，所述根据所述像素点距离阈值、所述射击区域中心点、所述靶灯像素中心点确定目标靶灯像素中心点具体包括：
7.根据权利要求1所述的基于红外散射信号的枪口位置识别方法，其特征在于，所述坐标转换模型包括：
8.一种基于红外散射信号的枪口位置识别系统，其特征在于，包括：数据采集模块、预处理模块、识别模块、控制模块；
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特
10.一种包含计算机可执行指令的存储介质，其特征在于，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如权利要求1-7中任一所述的基于红外散射信号的枪口位置识别方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于红外散射信号的枪口位置识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于红外散射信号的枪口位置识别方法，其特征在于，所述预处理模型包括：
3.根据权利要求1所述的基于红外散射信号的枪口位置识别方法，其特征在于，所述分析模型包括：
4.根据权利要求1所述的基于红外散射信号的枪口位置识别方法，其特征在于，所述预处理包括：
5.根据权利要求1所述的基于红外散射信号的枪口位置识别方法，其特征在于，所述识别模型包括：
6.根据权利要求1所述的基于红外散射信号的枪口位置识别方法，其特征在于，所述根据所述像素点距离阈值、所述射击区域中心点、所述靶灯像素中心点确定目标...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙辉，贾叶，陈碧波，张有良，刘政，
申请(专利权)人：上海屏云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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