目前针对室外复杂的实弹训练环境中弹孔检测方法上,使用传统分割算法易受光照、雨天、雾天等外部因素干扰,鲁棒性差且无法在精度上满足需求。本文提出一种基于改进CenterNet算法的胸环靶弹孔检测方法,在传统算法的基础上,融合加入深度学习的方法。实验结果表明:在实际射击场景下,本文弹孔检测算法精确率达到96.8%,与改进之前CenterNet算法相比略为下降,但是检测速度有明显提升,可以满足实际中大部分应用场景。
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