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摘要：本发明给出了一种靶标弹孔识别方法及系统，通过帧差处理预先获取第一弹孔轮廓，基于改进后的Yolov5模型实现不同尺度和分辨率下的第二弹孔轮廓识别，Yolov5模型通过Res2Net模块与C3模块结合后作为主干网络使得模型可以适应不同尺度、几何和复杂背景的弹孔轮廓识别，提高弹孔轮廓识别的检测精度；通过渐进式特征金字塔网络作为颈部网络在更深层次上提取较远距离弹孔的特征；增加160*160的小目标检测层融合较浅的信息增强了网络对弹孔识别的感知能力，能在靶标距离变化较大的场景中准确的识别靶标上的弹孔轮廓，融合K‑means聚类算法以适应弹孔识别的场景要求；根据环境因素设置第一弹孔轮廓和第二弹孔轮廓的权重进行叠加处理，得到实际弹孔位置，提高了弹孔识别的准确性。

主权项：1.一种靶标弹孔识别方法，其特征在于，包括：S1、获取包含目标靶位的图像，对所述包含目标靶位的图像形态学矫正到实际目标靶位图像，得到靶面矫正图像；S2、对形态学矫正得到的前后两帧靶面矫正图像进行不同阈值的帧差处理，根据帧差处理后的区域像素值判断获取第一弹孔轮廓；S3、基于预先训练后的目标检测模型对所述靶面矫正图像进行检测，得到第二弹孔轮廓；所述目标检测模型为改进后的Yolov5模型，所述改进后的Yolov5模型包括输入端、主干网络、颈部网络和头部网络；所述输入端用于接收所述靶面矫正图像并预处理，所述主干网络通过Res2Net模块与C3模块的结合获取所述靶面矫正图像的多尺度残差信息，包括通过1*1卷积提取若干个通道的底层特征，将特征图分为m个残差块，除第m个残差块外均连接有3*3卷积；其中，每个残差块的3*3卷积的输出分为两个分支，单个分支连接至对应残差块的下一残差块，另一分支连接至对应的输出残差块，第m个残差块连接至对应的输出残差块；将所有输出残差块上的特征信息合经过1*1卷积以获取所述靶面矫正图像的多尺度残差信息；所述颈部网络采用渐进式特征金字塔网络，通过上采样、下采样及横向连接将低级特征与高级特征相互融合，并通过自适应特征融合方法动态调整特征权重；所述头部网络引入一个160*160的小目标检测层，并通过K-means聚类算法为四个检测层重新生成十二种预设锚帧尺寸；S4、根据目标靶位所处位置、当前气候状况及当前时间，设置所述第一弹孔轮廓和所述第二弹孔轮廓的权重，分别根据所述第一弹孔轮廓和所述第二弹孔轮廓的权重设置相应的透明度，将所述第一弹孔轮廓和所述第二弹孔轮廓叠加处理，获取目标靶位上弹孔的实际位置。

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