针对现有水炮系控制系统难以获取有效的打击效果反馈,提出一种基于射流图像分割的水炮射流落点检测方法。将水炮射击时的图像作为输入,实时决策出图像中的射流落点。通过设计一个轻量级的深度学习语义分割网络L-Unet对包含水炮射流实体的影像进行实时分割,在达到射流分割精度需求的基础上实现实时性。在得到完整的射流轮廓后,分析射流轮廓并识别出射流实际落点。在实际场景中进行测试时,在落点检测准确率达到95%的前提下,处理速度达到了32ms,实现了落点坐标实时反馈。
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