一种人工智能精确瞄准方法技术

本发明专利技术实施例针对生物体的自动识别、瞄准技术领域，具体是一种人工智能精确瞄准方法。包括：采集图像信息并建立坐标系；记录目标点位的坐标参数以及获取目标的距离参数；进行第一次瞄准；向所述目标发射瞬时瞄准激光并进行计算模拟弹道；若所述瞬时瞄准激光命中所述目标，则根据所述目标的坐标参数进行第二次瞄准，并准备射击；若所述瞬时瞄准激光未命中所述目标，则重新进行上述步骤。与现有技术相比，本发明专利技术能够起到对目标的高精度识别及瞄准，还能够自动计算目标的重要程度而选择射击顺序，尤其是通过瞬时瞄准激光进行模拟弹道，能够大幅度提高现有技术中的自动射击命中率，从而大大提高了本发明专利技术实施例的实用性。

An accurate aiming method and system for artificial intelligence

【技术实现步骤摘要】
一种人工智能精确瞄准方法及系统
本专利技术实施例针对生物体的自动识别、瞄准
，具体是一种人工智能精确瞄准方法及系统。
技术介绍
随着科技的不断进步，战场呈现无人化的发展趋势，无人化、智能化的武器层出不穷，其中包括有用于辅助射击武器对目标进行自动识别并瞄准的武器系统。但是目前的自动识别瞄准武器系统的自动化程度、有效识别率、瞄准精度仍没能达到实战的要求，严重限制射击武器自动化的发展，其主要技术难度来自于两方面：一方面是对目标的有效识别准确度对现场环境(如天气、光线、目标个数以及目标距离等)较为敏感，易受到复杂环境的干扰而产生误判或漏判；另一方面是在对目标识别后对目标进行瞄准的过程中受到现场环境影响以及目标的动作行态而产生较大的瞄准误差，使自动瞄准形同虚设。因此，亟需专利技术一种能够不受环境等其他因素干扰并对目标自动识别和精确瞄准的方法及系统才能解决上述技术问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种不受环境等其他因素干扰并对目标自动识别和精确瞄准的方法及系统才能解决上述技术问题。第一方面，本专利技术提供了一种人工智能精确瞄准方法，所述方法包括：采集视野内环境的图像信息并建立坐标系；分析处理所述图像信息发现目标并记录目标点位的坐标参数以及获取目标的距离参数；判断瞄准目标并对其进行第一次瞄准；向所述目标发射瞬时瞄准激光并进行计算模拟弹道；若所述瞬时瞄准激光命中所述目标，则根据所述目标的坐标参数进行第二次瞄准，并准备射击；若所述瞬时瞄准激光未命中所述目标，则重新分析处理所述图像信息发现目标并记录新的目标点位的坐标参数，并根据两次所得的目标点位坐标计算瞄准所需的提前量得出瞄准点位坐标参数；再次向所述目标发射瞬时瞄准激光和计算模拟弹道，如果所述瞬时瞄准激光命中所述目标，则根据所述瞄准点位坐标参数进行再次瞄准，并准备射击，如果所述瞬时瞄准激光未命中所述目标，则重新进行上述步骤。在通常情况下，在所述采集视野内环境的图像信息的过程中，根据环境光照而选择具体的图像采集器，比如在光照度低于0.1Lux/F1.2时优先选择IR图像信号采集卡进行图像信息采集，而在光照度不低于0.1Lux/F1.2时优先选择RGB图像信号采集卡。在本专利技术的实施例中，所述人工智能精确瞄准过程中，在分析处理所述图像信息前还需要判断所述图像信息的状态，所述状态包括图像的焦距状态、曝光状态、逆光状态以及目标轮廓显示效果状态。在一个可能的设计中，如果所述状态包括图像的焦距状态、曝光状态、逆光状态以及目标轮廓显示效果状态不佳，为了提高识别的精确度，在下一步的分析信息前先对上述状态进行调整，使图像的上述状态达到最佳程度后再进行分析处理。通常情况下，对视野内的的图像信息采集后经常会出现目标存在多个的情况，因此，本专利技术实施例中在所述分析处理所述图像信息发现目标的过程中进行判断目标的个数，若目标个数大于1，则对多个目标的距离以及移动速度进行计算击中概率，将击中概率作为优先级进行排列顺序，依据所述排列顺序对所述目标进行逐个瞄准。在本专利技术的实施例中，所述获取目标的距离参数采用双摄像头测距法。其原理是在已知摄像机的内外参数的情况下，计算得到透视投影矩阵摄像机标定，根据图像坐标系与世界坐标系的关系，则可以求出距离信息。在双目视觉中，摄像机同时拍摄到同一个物体不同角度的两张图像，由同一点在两幅图像中位置信息可计算出它在世界坐标中的三维坐标。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种人工智能精确瞄准系统，其包括：图像信息采集模块，配置为对视野内环境的图像信息进行采集，产生用于识别目标的图像信息原始数据；图像信息处理分析模块，配置为对所述图像信息进行分析和处理，包括在所述图像信息中建立坐标系，从所述图像信息中识别所要瞄准的目标并记录目标所在点位的坐标以及获取目标的距离参数；瞬时瞄准激光发射模块，配置为对目标发射瞬时瞄准激光；现实信息采集模块，配置为对外界环境条件及目标方位信息进行感知，以确定所述记录的目标点位坐标与目标实际点位是否一致，以及采集所述瞬时瞄准激光的落点坐标。在本专利技术的实施例中，所述图像信息采集模块包括RGB图像信号采集卡和IR图像信号采集卡、MEMS图像采集组件，所述RGB图像信号采集卡和IR图像信号采集卡用于对环境的图像信息进行采集、编译、储存以及传输，所述MEMS图像采集组件用于采集由RGB图像信号采集卡或IR图像信号采集卡传输的图像信息，并确认所述图像信息状态，然后将所述图像信息传输至图像信息处理分析模块。在本专利技术的实施例中，所述图像信息处理分析模块包括用于对由所述图像信息采集模块传输出的图像信息进行处理和分析的CPU+GPU处理器，所述CPU+GPU处理器对识别出所述图像信息的目标并分析所述目标的基准状态以及计算模拟的弹道。在本专利技术的实施例中，所述现实信息采集模块包括激光校准器和环境分析组件，所述激光校准器通过发射瞬时激光进行照射目标；所述环境分析组件能够获取外界环境中包含风速、降雨量、湿度、温度、大气压力、空气灰尘含量的射击诸元传输至所述CPU+GPU处理器进行分析计算模拟弹道。在本专利技术的实施例中，所述图像信息采集模块还包括有DSP图像处理器和补光装置，当所述MEMS图像采集组件判断因所述图像信息的曝光和逆光情况而造成识别困难时通过所述补光装置进行补光并通过所述DSP图像处理器将所述图像信息的焦距，锐化程度调整成最佳效果状态。与现有技术相比，本专利技术的有益效果如下：通过使用本专利技术实施例所提供的人工智能精确瞄准方法和系统，能够起到对目标的高精度识别及瞄准，还能够自动计算目标的重要程度而选择射击顺序，尤其是通过瞬时瞄准激光进行模拟弹道，通过这一验证步骤，能够大幅度提高现有技术中的自动射击精度，从而大大提高了本专利技术实施例的实用程度。除此之外，本专利技术实施例还具有自动化程度高，通过对采集后的图像信息进行修正能够提高图像的辨识准确度，能够满足全天候的自动瞄准射击需求。附图说明图1为本专利技术实施例中人工智能精确瞄准方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例中人工智能精确瞄准系统的原理示意图；图3为本专利技术实施例中人工智能精确瞄准系统的结构示意图；图4a为本专利技术实施例多个目标时终端界面的显示示意图；图4b为本专利技术实施例智能分析目标时终端界面的显示示意图；图5a为本专利技术实施例一种方向下的一种外观结构示意图；图5b为本专利技术实施例另一种方向下的一种外观结构示意图；图6为本专利技术实施例的一种使用状态示意图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术中的技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。本专利技术实施例提供了一种不受环境等其他因素干扰并对目标自动识别和精确瞄准的方法及系统用来解决上述技术问题。如图1所示，图1为本专利技术实施例中人工智能精确瞄准方法的流程示意图，本专利技术提供了一种人工智能精确瞄准方法，所述方法可以包括如下步骤：步骤S100：采集视野内环境的图像信息并建立坐标系。在本专利技术一种优选实施例中，采用双摄像头进行图像信息采集，双摄像机采集是为了建立三维世界坐标本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种人工智能精确瞄准方法，其特征在于，所述方法包括：采集视野内环境的图像信息并建立坐标系；分析处理所述图像信息发现目标并记录目标点位的坐标参数以及获取目标的距离参数；判断瞄准目标并对其进行第一次瞄准；向所述目标发射瞬时瞄准激光并进行计算模拟弹道；若所述瞬时瞄准激光命中所述目标，则根据所述目标的坐标参数进行第二次瞄准，并准备射击；若所述瞬时瞄准激光未命中所述目标，则重新分析处理所述图像信息发现目标并记录新的目标点位的坐标参数，并根据两次所得的目标点位坐标计算瞄准所需的提前量得出瞄准点位坐标参数；再次向所述目标发射瞬时瞄准激光和计算模拟弹道，如果所述瞬时瞄准激光命中所述目标，则根据所述瞄准点位坐标参数进行再次瞄准，并准备射击，如果所述瞬时瞄准激光未命中所述目标，则重新进行上述步骤。

【技术特征摘要】
1.一种人工智能精确瞄准方法，其特征在于，所述方法包括：采集视野内环境的图像信息并建立坐标系；分析处理所述图像信息发现目标并记录目标点位的坐标参数以及获取目标的距离参数；判断瞄准目标并对其进行第一次瞄准；向所述目标发射瞬时瞄准激光并进行计算模拟弹道；若所述瞬时瞄准激光命中所述目标，则根据所述目标的坐标参数进行第二次瞄准，并准备射击；若所述瞬时瞄准激光未命中所述目标，则重新分析处理所述图像信息发现目标并记录新的目标点位的坐标参数，并根据两次所得的目标点位坐标计算瞄准所需的提前量得出瞄准点位坐标参数；再次向所述目标发射瞬时瞄准激光和计算模拟弹道，如果所述瞬时瞄准激光命中所述目标，则根据所述瞄准点位坐标参数进行再次瞄准，并准备射击，如果所述瞬时瞄准激光未命中所述目标，则重新进行上述步骤。2.根据权利要求1所述的人工智能精确瞄准方法，其特征在于，在所述采集视野内环境的图像信息的过程中，根据环境光照而选择具体的图像采集器。3.根据权利要求2所述的人工智能精确瞄准方法，其特征在于，在分析处理所述图像信息前判断所述图像信息的状态，所述状态包括图像的焦距状态、曝光状态、逆光状态以及目标轮廓显示效果状态。4.根据权利要求1或2所述的人工智能精确瞄准方法，其特征在于，在所述分析处理所述图像信息发现目标的过程中进行判断目标的个数，若目标个数大于1，则对多个目标的距离以及移动速度作为优先级进行排列顺序，依据所述排列顺序对所述目标进行逐个瞄准。5.根据权利要求1所述的人工智能精确瞄准方法，其特征在于，所述获取目标的距离参数采用双摄像头测距法。6.一种人工智能精确瞄准系统，其特征在于，包括：图像信息采集模块，配置为对视野内环境的图像信息进行采集，产生用于识别目标的图像信息原始数据；图像信息处理分析模块，配置为对所述图像信息进行分析和处理，包括在所述图像信息...

【专利技术属性】
技术研发人员：张宏鑫，其他发明人请求不公开姓名，
申请(专利权)人：聚鑫智能科技武汉股份有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北,42