【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于目标识别，尤其涉及一种基于实时单阶段目标识别的察打方法及系统。
技术介绍
1、近年来，随着社会安全意识的不断提高，实时目标检测技术在各领域得到广泛应用。视频监控系统是关键的安全工具，用于监视和确保各种场所的安全。为了满足多样化的监控需求，通常采用云台来控制摄像机的方向和视野，从而扩大监控范围和提高监控效率。
2、然而，在某些情况下，需要对接近的野生动物、小型低速目标或潜在入侵者等突发和隐蔽的行为进行实时监测和识别。这些行为的特点是多样的，可能构成广泛的潜在威胁，传统监控系统难以满足高效的识别和响应要求。因此，亟需一种创新的系统来满足这些挑战。
3、因此，提出一种基于实时单阶段目标识别的察打方法及系统，来解决现有技术存在的困难，是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术提出一种基于实时单阶段目标识别的察打方法及系统，引入了rtdnet实时目标检测器，达到了高性能实时目标检测，同时对已识别的威胁目标进行精确打击，确保社会安全。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、一种基于实时单阶段目标识别的察打方法，包括以下具体步骤：
4、s1：使用摄像头对视频流进行捕捉，对捕捉到的视频流进行图像预处理，得到处理后的图像；
5、s2：实时目标检测模块对处理后的图像使用实时单阶段目标识别网络rtdnet进行实时目标检测，得到图像中所有目标的类别信息和坐标信息；
6、s
7、s4：打击系统模块对所有目标类别信息进行判断，若存在目标类别为威胁目标，则触发激光武器系统，对威胁目标进行打击。
8、上述的方法，可选的，图像预处理包括但不限于去噪、尺寸调整和图像增强。
9、上述的方法，可选的，s2中rtdnet模型整体结构由
10、cspnext+cspnextpafpn+共享卷积权重但分别计算bn的sepbnhead构成。
11、上述的方法，可选的，s3的具体步骤为：
12、s301：计算目标边界框的中心点，中心点坐标(xc,yc)通过以下公式计算得到：
13、
14、其中(x,y)是边界框的左上角坐标，而(width,height)是边界框的宽度和高度；
15、s302：方位调整，根据目标中心与图像中心的偏差来调整云台，云台需要移动的角度通过以下方式估算：
16、水平方向角度调整：(δθ＝kx·(xc-xcenter))
17、垂直方向角度调整：(δφ＝ky·(yc-ycenter))
18、其中，(xcenter,ycenter)是图像中心的坐标，(kx,ky)是转换因子，用于将像素偏差转换为实际的角度调整；
19、s303：基于计算结果，生成控制信号，调整云台使摄像机对准目标。
20、上述的方法，可选的，s4中具体内容为：将所有目标的类别信息与打击系统模块中的察打目标库进行比对，将类别信息一致的目标列为威胁目标，触发激光武器系统，对威胁目标进行打击。
21、一种基于实时单阶段目标识别的察打系统，执行上述任一项所述的一种基于实时单阶段目标识别的察打方法，包括依次连接的实时目标识别模块、方向控制模块、打击系统模块；
22、实时目标识别模块：实时识别摄像头捕获到的可疑目标，分析视频流并确定其中的目标，提供目标的坐标和类别信息；
23、方向控制模块：根据实时目标检测模块提供的目标坐标信息，自动控制云台的方向和视野，使摄像机对准目标；
24、打击系统模块：包括激光武器和与之相关的控制系统，用于在检测到威胁目标后实施打击措施。
25、上述的系统，可选的，
26、还包括系统也用于远程激光充能作业，使得电子设备的正常运行。
27、经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本专利技术一种基于实时单阶段目标识别的察打方法及系统，具有以下有益效果：
28、本专利技术在相对于现有技术方面，展现出显著的高效率和高精度优势。这些优点源于系统独特的技术组合和创新实现。核心之一是rtdnet实时目标检测器，它采用了深度卷积构建块并结合高效的数据处理和控制功能，实现了超过每秒300帧的处理速度和99.1％的平均精度，大幅提升了目标检测的效率。此外，系统的高精度得益于其引入的软标签和动态标签分配技术，特别是rtdnet的dynamic soft label assigner，通过利用位置先验信息损失、样本回归损失、样本分类损失等方法进行精细的参数调优，确保了目标识别的准确性。整体而言，这一系统集成了实时目标识别模块、方向控制模块以及打击系统模块的高效配合，不仅在安全监控、无人机防护等领域表现出卓越的应用潜力，也在技术层面展现了对传统系统的重大优化和创新。
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1.一种基于实时单阶段目标识别的察打方法，其特征在于，包括以下具体步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于实时单阶段目标识别的察打方法，其特征在于，图像预处理包括但不限于去噪、尺寸调整和图像增强。
3.根据权利要求1所述的一种基于实时单阶段目标识别的察打方法，其特征在于，S2中RTDNet模型整体结构由CSPNeXt+CSPNeXtPAFPN+共享卷积权重但分别计算BN的SepBNHead构成。
4.根据权利要求1所述的一种基于实时单阶段目标识别的察打方法，其特征在于，S3的具体步骤为：
5.根据权利要求1所述的一种基于实时单阶段目标识别的察打方法，其特征在于，
6.一种基于实时单阶段目标识别的察打系统，其特征在于，执行权利要求1-5任一项所述的一种基于实时单阶段目标识别的察打方法，包括依次连接的实时目标识别模块、方向控制模块、打击系统模块；
7.根据权利要求6所述的一种基于实时单阶段目标识别的察打系统，其特征在于，
【技术特征摘要】
1.一种基于实时单阶段目标识别的察打方法，其特征在于，包括以下具体步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于实时单阶段目标识别的察打方法，其特征在于，图像预处理包括但不限于去噪、尺寸调整和图像增强。
3.根据权利要求1所述的一种基于实时单阶段目标识别的察打方法，其特征在于，s2中rtdnet模型整体结构由cspnext+cspnextpafpn+共享卷积权重但分别计算bn的sepbnhead构成。
4.根据权利要...
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