《一种适用于激光模拟射击的自动报靶系统》
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摘 要：针对现阶段高校生在入学军事训练的实弹打靶操作中存在着训练危险性高、可行性低的问题,本文设计出一种基于图像处理算法的激光模拟射击自动报靶系统.该系统由激光发射装置、靶图采集装置、图像处理过程、人机交互界面,语音报靶模块和数据管理模块组成.整个系统以图像处理算法为核心,通过靶图采集装置采集靶面视频信息,并由计算机对视频图像进行处理,可识别出带有光斑的射击帧,通过计算光斑位置,准确判断射击成绩,最终使用人机交互界面实时显示靶面图像与成绩.该系统具有造价低廉,布置方便、判靶速度快、准确度高、可移动性好等一系列优点,适用于高校学生和在役军人的普通军事模拟打靶训练.
关键词：激光射击;图像处理;自动报靶;人机交互
DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.02.116
0 引 言
在部队军事训练中,经常进行射击训练、考核、比赛等活动,在这些活动中又以实弹打靶为主.实弹训练可给军人以真实的射击体验,使射击者准确的掌握后坐力、风向风速、弹道弧度等必要信息,所以实弹训练在军事活动中具有不可替代的作用[1].但考虑到普通高校学生的入学军事训练,多数高校考虑到实弹打靶危险系数高,费用开支大等缺点,被迫放弃射击训练科目,给学生的军训生涯留下了些许遗憾.
鉴于激光具有优良的单色单向性,用激光束来模拟弹道可视为一个优良选择.目前市场上已具备多款仿造真实的激光发射,将这些“”用在打靶训练中既能节省和经费,又能大大提高训练的安全性和训练效率[2].但在激光射击人工报靶中,射击光斑具有短促性和颤动性,这就给人工报靶造成很多困難：首先,人眼很难清晰判定光斑最初击中靶面的弹着点位置;其次,记录激光弹着点是一项艰难又复杂的工作,成绩的复核工作无法进行;再者,人工报靶中,射击成绩极易受报靶员自身身心状态的影响[3].这些困难极易造成激光打靶比赛的不公.市场上存在的基于图像处理技术的自动报靶系统,多应用于实弹射击报靶.这种系统虽对于弹孔检测十分有效,却不适用于检测短促颤动的激光光斑[4].基于以上描述,本文设计出一套适用于激光模拟射击的自动报靶系统,本系统对基于图像处理技术的实弹射击报靶系统进行改良,可准确判断激光弹着点,不仅解放人工报靶中报靶人员的高强度工作,排除报靶过程中人为因素,也便于记录靶面图像进行成绩的复核工作.
1 系统方案
1.1 激光发射装置
激光发射装置由普通玩具改造而成,通过将激光发射头置于发射管内,可保证激光束与发射管轴心重合.将激光发射电路与扳机相连,扣动扳机时发射一束激光.使用该装置模拟短距实弹射击,模拟效果良好,弹道误差可忽略不记.
1.2 靶图采集装置
靶图采集装置由个人计算机、CMOS摄像机、靶箱三部分组成.CMOS摄像机置于靶箱内部拍摄靶面背部图像后,通过USB接口将图像信息传输至个人计算机进行处理.
本系统采用深圳林柏视Rmoncam科技有限公司研发的S系列的2.4mm广角无畸变摄像机,该摄像机详细产数如表1-1所示.
1.3 图像处理过程
视频信息传入计算机后,需适当提取第一帧图像的部分区域为背景图像,将背景图像转换为灰度图,使用高斯滤波对图像进行平滑处理,通过Hough圆变换检测十环形状,确定靶心坐标.后计算每一帧图像与背景图的帧差,对背景差分图进行二值化得二值图,采用灰度重心算法计算二值图像中光斑的几何中心,作为本次射击的中靶点坐标,根据中靶点坐标与靶心坐标的相对位置计算本次射击成绩.
1.4 人机交互界面
采用Python与Pyqt5联合开发激光射击与自动报靶人机交互界面,该界面包括系统控制区域、靶面显示区域、用户登陆框与成绩显示框.每当系统检测到一次射击,便将射击帧图像显示于靶面显示框内,并在成绩显示框内输出打靶成绩.
1.5 语音报靶与数据管理模块
语音模块采用PyWin32固件库开发,数据管理模块采用Pandas固件库开发,当系统计算出射击成绩后,由语音模块实时播报射击成绩,并由数据管理模块记录射击成绩,以便后期统计成绩使用.
2 项目实现过程
2.1 设置摄像机采集图像的帧速
由于激光模拟射击与实弹射击不同,当激光光斑射中靶面后,在激光束脉冲时间内,训练者持时的轻微颤动会使光斑在靶面上有较大的抖动,这就给人工报靶增加了很大的难度.本实验采用摄像机拍摄靶面图像信息,并使用计算机自动判靶,这就需要设置摄像机的拍摄速率：在一次射击中,为采集到激光点最初击中靶面的图像,应使摄像机具有较高的帧速;但更高的帧速意味着计算机需要处理更多的图像,必然会占用计算机更多的资源.综合以上因素,本实验采用帧速为20fps,（即每50ms采集一帧图像）.这不仅能有效提高了报靶的准确性,又可大大节省计算资源[4].
2.2 图像处理详细步骤
2.2.1 采集图像信息并提取ROI
当系统开始启动时,靶面无射击光斑,可采取此帧图像作为背景图像.由于摄像机采取的图像（图2-1）比目标靶面大许多,有大量的无用像素点.对图2-1进行ROI提取,提取有用的靶面图像（图2-2）.
2.2.2 确定靶心坐标
由于CMOS传感器物理特性的原因,此背景图像含有大量的高斯噪声.将背景图像转换为灰度图像,使用高斯滤波算子对其做平滑处理,可得出去噪后图像,之后,采用Hough圆变换计算出十环位置并同时确定靶心坐标（图2-3）.
2.2.3 提取胸环靶轮廓
在实际射击中,若击中人形区域视为有效,若击中靶面中白色区域视为脱靶.本实验采用OSTU阈值分割法分割有效射击区域和脱靶区域[5].使用OpenCV中findContours（ ）函数提取并标示二值图像中的轮廓,红色线条所标记的区域为脱靶区域（图2-4）.采用pointPolygonTest（ ）函数判断光斑与脱靶区域的关系,若光斑落于脱靶区域内,则成绩记为零环.
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