[发明专利]一种实现迫击炮有效拦阻射击的方法

说明书

本发明公开了一种实现迫击炮有效拦阻射击的方法，在人工智能目标识别方法YOLOv5，SSD等能实时识别目标且成功率较高的方法的基础上，以敌装甲目标为例且用YOLOv5s目标识别的方法对该类别目标数据集进行了训练。本发明的优点在于：实时识别目标且成功率较高。

技术领域

本发明涉及迫击炮阻拦射击技术领域，具体是指一种实现迫击炮有效拦阻射击的方法。

背景技术

目前，迫击炮拦阻射击的主要攻击目标是敌铁丝网等障碍物，其属于固定目标。当敌采用步坦协同等方式进攻我方时，迫击炮想要实施拦阻射击相当困难。主要原因有以下三点：一是迫击炮是一款曲射幅度很大武器，其炮弹在空中飞行时间很长，具体时长跟装药号数和打击距离有关，通常是在25S～30S，这给指挥员确定拦阻射击口令下达时间造成很大困难；二是由于地形地物的原因使观察所很难实时获取目标图像信息，在山地、丘陵等地形中，由于地形的限制和地物的遮挡，观察所人员很难捕捉到步坦协同攻击的敌方目标；三是目前没有学者将图像处理等方法技术运用在确定迫击炮拦住射击口令下达时间的问题中。确定拦住射击的口令下达时间很重要，如果口令下达早了，当炮火覆盖拦阻线时敌方还未过拦阻线，浪费火力资源，且几乎不可能再进行有效的拦住射击，导致战斗意图失败；如果口令下达晚了，敌方已经过拦阻线了炮火才覆盖拦阻线，同样浪费火力资源，不能实现战斗意图。当我方战斗减员严重的情况下，对敌实施拦住射击，可以有效迟滞敌人、打乱敌进攻节奏，或者大面积杀伤敌有生力量，这对缓解我方防御压力很重要。因此，很有必要对迫击炮拦阻射击进行研究，解决这些困难，让迫击炮分队具备有效拦阻射击的能力。

发明内容

本发明要解决的技术问题是，针对上述问题，提供一种实时识别目标且成功率较高的实现迫击炮有效拦阻射击的方法。

为解决上述技术问题，本发明提供的技术方案为：一种实现迫击炮有效拦阻射击的方法，包括以下步骤：

S1、利用YOLOV5对迫击炮拦阻射击的敌装甲目标进行深度学习训练，得到权重，为下步检测视频流里面的目标做准备，更改detect.py中main函数的相应参数设置，将Bounding Box坐标值以及对应的系统时间t值保存、显示，等待被调用；

S2、定义函数Judge()，在底图中，以点A、B、E、F的像素坐标以及它们的位置关系定义函数Judge()，点A、B、E、F的像素坐标(a、b、c、d、e、f、g、h)为该函数的实参，视频经过YOLOv5检测后得到目标Bounding Box，取出Bounding Box中的张量(xyxy)并转化为坐标数值(x₀，y₀)，其中x₀＝float(0.5*(xyxy[0]+xyxy[2]))，y₀＝float(0.5*(xyxy[1]+xyxy[3]))，此时的系统时间为t，将坐标值(x₀，y₀)带入函数Judge()，来判断目标是否通过了标定线，如果判定通过了L₁，则将此时的t值赋给t₁，如果判定通过了L₂，则将此时的t值赋给t₂；

S3、定义函数Deduce()。在函数Deduce()中，根据A、B、E、F的地理坐标得出E点到AB的水平距离D₁，点F到AB的水平距离D₂，并结合t₁、t₂，推导出t₃，点A、B、E、F的实际地理坐标为函数Deduce()的实参；

S4、利用“炮兵之眼”系统或者炮兵的其他方式获取点A、B、E、F对应地物的地理坐标(X_A，Y_A，X_B，Y_B，X_E，Y_E，X_F，Y_F)，并导入函数Deduce()；