基于激光射击图像的靶位自动识别系统的设计与开发开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着科技的飞速发展，激光射击作为一项新兴的体育运动项目，在近年来得到了越来越广泛的普及。

传统的靶位识别方法主要依赖人工观察和记录，存在着效率低下、容易出错等问题，已经无法满足现代激光射击训练和比赛的需求。

因此，开发一种能够自动、快速、准确地识别靶位的系统，对于提高射击训练效率、促进射击运动发展具有重要的现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着计算机视觉和模式识别技术的快速发展，基于图像的靶位自动识别技术成为了国内外研究的热点。

1. 国内研究现状

国内在靶位自动识别领域的研究起步相对较晚，主要集中在以下几个方面:
1.基于传统图像处理的靶位识别:一些研究利用图像分割、边缘检测、霍夫变换等传统图像处理算法，提取靶位的特征信息，并进行识别。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

主要内容:本课题主要研究内容包括激光射击图像预处理、靶位识别算法设计、系统实现与测试三个方面。

1.激光射击图像预处理：针对激光射击图像的特点，研究图像去噪、增强和分割方法，提高图像质量，为后续靶位识别提供高质量的输入图像。

2.靶位识别算法设计：研究基于激光射击图像的靶位特征提取方法，选择合适的靶位识别模型，并对模型进行训练和优化，以提高靶位识别的精度和速度。

4. 研究的方法与步骤

本课题的研究将采用理论分析、实验研究和工程实践相结合的方法。

首先，进行系统需求分析，确定系统的功能、性能和指标要求。

然后，进行系统总体设计，包括硬件平台搭建和软件算法设计。

5. 研究的创新点

本课题的创新点主要体现在以下几个方面:
1.针对激光射击图像的特点，提出一种高效的图像预处理方法，提高图像质量，为后续靶位识别提供保障。

该方法将结合激光射击图像的噪声特点和目标特征，采用改进的去噪和增强算法，以提高图像的信噪比和清晰度。

2.研究基于深度学习的靶位识别算法，提高靶位识别的精度和鲁棒性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.李刚,林勇,王宁.基于深度学习的图像目标检测研究进展[j].计算机科学,2020,47(06):1-14.

2.赵峰,王欢,李想,等.基于深度学习的sar图像目标识别研究进展[j].雷达学报,2021,10(03):349-372.

3.刘洋,王厚峰.深度学习在图像语义分割中的应用综述[j].软件学报,2019,30(02):257-274.