Атыс тирі жағдайында нысананы автоматты түрде тану және дәлдік көрсеткіштерін талдау жүйесін әзірлеу
DOI:
https://doi.org/10.56132/2791-3368-2025-2-62-%25pКілт сөздер:
техникалық көру, тиюлерді анықтау, YOLO нейрондық детекторы, қабаттасқан тесікшелер, оқ ату дайындығы, Django, OpenCV, оқ ату бақылауын автоматтандыруАңдатпа
Оқ ату полигонында нысаналарды анықтау және оқ ату дәлдігін талдау үшін техникалық көрудің автоматтандырылған жүйесі әзірленді. Жүйенің негізіне зақымдану элементтерінің ерекшеліктері ескерілген арнайы деректер жиынтығында оқытылған шағын көлемді YOLOv8-Nano конволюциялық нейрондық желілер қолдану арқылы нақты уақыт режимінде нысанаға тиюлерді автоматты түрде анықтау әдісі алынған. Шектеулі аймақтағы сдвоенный немесе топтық оқ тию нәтижесінде пайда болатын қабаттасқан тесікшелерді сәйкестендіру мәселесін шешу үшін тесікшелердің контурларының морфологиялық сипаттамаларын талдауға және олардың аудандарын есептеуге негізделген постөңдеу алгоритмі әзірленді. Бұл алгоритм тығыз топтасқан оқ тиюлердің нәтижесінде пайда болатын тесіктердің бірігу жағдайларын жоғары дәлдікпен анықтауға мүмкіндік береді. Жүйе Django фреймворкін қолдана отырып жасалған, рұқсат деңгейлері бойынша жекелендірілген қолжетімділігі және оқ ату барысын нақты уақыт режимінде визуалды бақылау құралдары бар қорғалған веб-қосымша ретінде жүзеге асырылды. Нақты жауынгерлік жағдайға жақын ортада жүргізілген тәжірибелік сынақтар нәтижесінде тиюлерді анықтаудың жоғары дәлдігі мен сдвоенный тию фактілерін сенімді түрде айқындау мүмкіндігі расталды. Алынған нәтижелер әзірленген кешеннің жеке құрамды оқыту-дайындау процесінде, сондай-ақ Қарулы Күштер мен арнайы құрылымдар бөлімшелерінде бақылау және біліктілік ату жаттығулары кезінде қолдануға болатын практикалық маңыздылығын көрсетеді.
##plugins.themes.default.displayStats.downloads##
Әдебиеттер тізімі
1. J. D. Hou, G. Soh и др., «Компьютерная система автоматической оценки, основанная на извлечении признаков и технологиях нейронных сетей», J. Intel. Robot. Syst., т. 29, № 3.- С. 335–347, 2000, doi: 10.1023/A:1008107924617.
2. Ф. Али и А. Б. Мансур, «Автоматическая оценка стрельбы по мишеням на основе компьютерного зрения», в Трудах Международной многотематической конференции IEEE (INMIC), Карачи, Пакистан, 2008 г. - С. 515–519, doi: 10.1109/INMIC.2008.4777793.
3. J. Rudzinski и M. Luckner, «Малозатратный автоматический подсчет очков при стрельбе на основе компьютерного зрения», в Lect. Notes Comput. Sci. (KES 2012), т. 7828, Springer, 2012. - С. 380–388, doi: 10.1007/978-3-642-37343-5_19.
4. А. Кохар, Р. Акбар и А. Хендриаван, «Автоматический подсчет очков в стрельбе из лука с использованием простого метода обработки изображений», в Трудах Международной конференции по вычислительной технике и интеллектуальным технологиям (ICCSCI), 2022 - С. 487–490, doi: 10.5220/0011816400003575.
5. Ф. Ду и др., «Обнаружение пулевых отверстий с использованием серии FasterRCNN и видеоанализа», J. Phys.: Conf. Ser., т. 1168. - С. 032028, 2019, doi:
10.3390/ai5010005.
6. Р. Фернандес-Вильчес и Д. Маурисио, «Обнаружение попадания пуль в силуэты с использованием маски R-CNN», IEEE Access, т. 8, С. 129642–129652, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3008943.
7. М. Батт и др., «Применение YOLOv8 и Detectron2 для обнаружения пулевых отверстий и расчета очков по карточкам стрельбы», AI, т. 5, № 1. - С. 72–90, 2024, doi: 10.3390/ai5010005. 8. Д. Хендриана и др., «Усовершенствованная мишень для стрельбы с пулеулавливателем, полуавтоматическая система подсчета очков», SINERGI: J. Ilmiah Tek. Mesin, т. 29, № 1. - С. 51–58, 2025.
9. Q. Ji et al., «Встроенная система обнаружения и отслеживания объектов в реальном времени в Zynq SoC», EURASIP J. Image Video Process., т. 2021. - С. 1–16, 2021. 10. П. Р. Ариан, «Автоматическая система подсчета очков на основе зрения для мобильного стрельбища», в Трудах Международной конференции по передовым вычислительным наукам и информационным системам (ICACSIS), IEEE, 2012.- С. 325– 329.
11. Y. Zhao et al., «Прогнозирование стрельбы на основе датчиков зрения и обучения траектории», Appl. Sci., т. 12, № 19 - С. 10115, 2022.
12. J. Y. Moon и E. Lee, «Анализ мест попадания пуль в соревнованиях по стрельбе из пневматического пистолета с 10 м среди мужчин на основе ковариации», Appl. Sci., т. 14, № 14. - С. 6006, 2024.
13. Р. М. Харалик, С. Р. Стернберг и С. Чжуан, «Анализ изображений с использованием математической морфологии», IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., № 4. - С. 532–550, 1987.
14. S. Suzuki и др., «Топологический структурный анализ оцифрованных бинарных изображений методом отслеживания границ», Comput. Vis. Graph. Image Process., т. 30, № 1. - С. 32–46, 1985.
15. М. Касс, А. Виткин и Д. Терзопулос, «Змеи: модели активного контура», Int. J. Comput. Vis., т. 1, № 4. - С. 321–331, 1988.
