【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像识别，具体为一种基于图像视觉的自动瞄准射击系统。
技术介绍
1、随着人工智能技术的飞速发展，其在军事、安全防护及体育竞技等领域的应用越来越广泛。自动瞄准射击系统作为提高射击精确度和反应速度的关键技术，其研究和发展受到极大关注。传统的自动瞄准系统多依赖于简单的图像处理技术，如边缘检测、目标跟踪等，这些方法在复杂环境下容易受到光照、遮挡等因素的影响，导致识别率和准确度不高，对环境变化敏感等不足之处。
技术实现思路
1、本专利技术目的在于提供一种基于图像视觉的自动瞄准射击系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于图像视觉的自动瞄准射击系统，采用深度学习技术，通过分析实时图像数据，自动识别目标并进行准确瞄准，具体包括：
3、图像采集模块，采用高清晰度摄像头，用以实时摄取目标图像，获取图像数据；
4、图像预处理模块，将获取的图像数据进行去噪、增强预处理，获取预处理图像数据，用以提高图像数...
【技术保护点】
1.一种基于图像视觉的自动瞄准射击系统，其特征在于，采用深度学习技术，通过分析实时图像数据，自动识别目标并进行准确瞄准射击，具体包括：
2.根据权利要求1所述的基于图像视觉的自动瞄准射击系统，其特征在于，所述图像数据进行去噪、增强预处理，具体为：
3.根据权利要求1所述的基于图像视觉的自动瞄准射击系统，其特征在于，采用深度学习的卷积神经网络模型，对预处理的图像数据进行目标检测与识别，具体为：
4.根据权利要求1所述的基于图像视觉的自动瞄准射击系统，其特征在于，所述采用卡尔曼滤波算法，实现对移动目标的实时跟踪，具体为：
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【技术特征摘要】
1.一种基于图像视觉的自动瞄准射击系统，其特征在于，采用深度学习技术，通过分析实时图像数据，自动识别目标并进行准确瞄准射击，具体包括：
2.根据权利要求1所述的基于图像视觉的自动瞄准射击系统，其特征在于，所述图像数据进行去噪、增强预处理，具体为：
3.根据权利要求1所述的基于图像视觉的自动瞄准射击系统，其特征在于，采用深度学习的卷积神经网络模型，对预处理的图像数据进行目标检测与...
【专利技术属性】
技术研发人员：梅新虎，
申请(专利权)人：机御未来江苏教育科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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