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基于QT的圆环靶自动评分系统

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简介:
该系统采用QT框架开发,旨在实现对射击训练中的圆环靶进行精确、快速的自动化评分,提高训练效率和准确性。 设计一个自动为圆环靶评分的系统:首先检测弹孔;然后对每个弹孔所在的连通域进行识别;接着计算这些连通域的质心位置;最后根据各个质心与靶心的距离来确定它们对应的得分情况。

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  • QT
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    该系统采用QT框架开发,旨在实现对射击训练中的圆环靶进行精确、快速的自动化评分,提高训练效率和准确性。 设计一个自动为圆环靶评分的系统:首先检测弹孔;然后对每个弹孔所在的连通域进行识别;接着计算这些连通域的质心位置;最后根据各个质心与靶心的距离来确定它们对应的得分情况。
  • MATLAB.rar
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    本资源为一个基于MATLAB开发的自动报靶系统,能够实现射击训练中的目标识别与成绩评估自动化,提高训练效率和准确性。 导入一张靶纸原图,并导入一张带有弹孔的靶纸图。通过图像识别与处理技术,可以显示出靶数。上述过程已经整合到一个简易的GUI界面中。
  • MATLABGUI及原理
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    本研究开发了一套基于MATLAB平台的自动报靶系统图形用户界面(GUI),并深入探讨了其工作原理和技术细节。 自动报靶系统是一种现代化的射击训练设备,它利用先进的计算机技术、传感器技术和图像处理技术为射手提供实时的射击成绩反馈。在MATLAB环境中开发的自动报靶系统的图形用户界面(GUI)提供了友好的交互方式,使得操作更加简便直观。 MATLAB是一款强大的数学计算软件,并具备丰富的可视化功能,适合进行信号处理、图像分析和控制系统的开发。在自动报靶系统中,MATLAB可能被用来实现以下功能: 1. 数据采集:通过各种传感器(如红外传感器、声波传感器或激光传感器)收集射击信息,例如弹着点的位置及射击时间等数据,并由MATLAB程序实时捕获并存储。 2. 数据处理:利用强大的算法库对原始数据进行滤波去噪、计算精度和分析模式等工作。通过这些数据分析可以准确评估射手的射击表现。 3. 图像处理:如果系统包含摄像头,可使用MATLAB的图像处理工具箱识别靶标上的弹孔,并确定其坐标位置。 4. GUI设计:利用MATLAB的GUIDE工具创建用户界面来显示射击结果、设定参数和控制设备操作等。通过按钮、输入框等方式与系统进行交互。 5. 实时反馈:支持实时系统设计,可以实现射击结果即时展示,如动态标记弹着点位置以及快速计算得分等功能。 6. 控制逻辑:利用MATLAB的Simulink模块构建控制系统以调整靶板移动和目标显示等操作。 7. 存储与回放:具备数据存储及回放功能以便射手回顾训练过程并分析射击技巧。 虽然描述中没有详细讲解源代码,但通过研究可以了解MATLAB如何应用于自动报靶系统的各个部分。初学者可能需要一定的编程基础才能理解这些代码的用法和结构。 总之,MATLAB在自动报靶系统中的应用展示了其强大的工程计算能力,并结合GUI设计使射击训练更加科学、精确且高效。深入学习并掌握这个系统不仅可以提升射击训练的技术含量,也能增强使用MATLAB于实际项目的能力。
  • Python主观题.zip
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    本项目为一款基于Python开发的主观题自动评分软件,旨在通过自然语言处理技术实现对开放式问题的答案进行客观、高效的评估。 基于Python的主观题自动阅卷系统利用人工智能与自然语言处理技术实现自动化评分工具,旨在减轻教师批改大量主观题的压力,并提高评分效率及准确性。 该系统的功能特点包括: 1. **题目类型识别**:能够区分不同类型的主观题(如填空、选择和简答),并为每种题目设定合适的评分标准。 2. **智能评分**:通过深度学习算法分析学生答案,依据预设规则进行打分。这有助于减少人为评分中的偏见。 3. **错误纠正功能**:识别并修正学生的常见作答错误(如拼写和语法),确保评分明晰准确。 4. **反馈与建议服务**:提供详细的评估报告给学生,包括正确答案、得分情况及改进建议,帮助他们了解自己的强项和需要提升的地方。 该系统适用于各类教育机构和在线学习平台。它不仅提高教师批阅效率,也能够为学生提供即时准确的评分反馈。 技术实现方面: 1. **文本预处理**:对学生的答案进行分词、去停用词及提取关键词等操作。 2. **特征抽取**:从预处理后的数据中识别关键信息和短语以支持后续分析。 3. **模型训练**:利用深度学习算法(如神经网络)来构建评分系统,使其能够自动完成评阅任务。 4. **结果展示**:将最终的评分结果通过可视化界面呈现给用户。
  • MATLAB程序_GUI设计_射击界面_报功能__MATLAB实现
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    本项目采用MATLAB开发了一种自动报靶系统,集成了图形用户界面(GUI)的设计,实现了高效、精确的射击目标识别与反馈机制。 基于MATLAB的自动报靶系统包括了源代码、GUI图形界面以及模拟射击的靶纸图像。程序运行无误,能够准确识别靶纸上的环数。
  • 点控制探讨
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    本文深入探讨了基于点控制技术的自动报靶系统的原理、设计及应用,分析其在射击训练中的优势与局限,并提出改进建议。 在条件允许的情况下,对物理靶面进行改造或根据实际应用设计新的靶面可以提高报靶精度。本段落提出了一种基于点控制的自动报靶系统,该系统使用已知位置和半径的标识点作为关键参考点,这些特征使得它们能够抵抗一般噪声的影响,并且可以通过简单的阈值处理实现快速分割,从而减少图像预处理工作并提升系统的实时性能。 为了进一步优化这种点控制方法,文中建议采用距离加权平均法来计算靶数。这种方法不仅避免了复杂的几何矫正步骤,还能保证报靶精度的准确性,并增强了系统的通用性。
  • 篇章结构Python作文
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    本研究开发了一种基于篇章结构分析的Python自动作文评分系统,旨在客观评估学生作文的质量和逻辑性。 基于篇章结构的Python自动作文评分系统。
  • Python设计与实现.pdf
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    本文档详细介绍了基于Python语言开发的一款自动评分系统的构建过程和具体实现方法,旨在提升教育评估效率及准确性。 本段落档详细介绍了基于Python的自动改卷程序的设计与实现过程。从需求分析到系统设计,再到具体的编程实现以及测试验证,每一个环节都进行了详细的探讨和技术细节分享。通过该文档的学习,读者可以深入了解如何利用Python语言高效地开发出适用于各类考试和作业批阅场景下的自动化评分工具,并掌握其中的关键技术和实践方法。
  • 图像处理设计与实现
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    本项目旨在设计并实现一种基于图像处理技术的自动报靶系统,通过摄像头捕捉射击目标区域的图像信息,并利用计算机视觉算法识别弹孔位置及数量,从而自动记录射击成绩。该系统的应用能够有效提高射击训练效率和准确性,减少人工判断误差。 ### 基于图像处理技术的自动报靶系统设计与实现 #### 1. 自动报靶系统的概述 自动报靶系统是一种利用先进的图像处理技术来自动化识别射击比赛中子弹命中位置的技术方案,旨在替代传统的人工计分方式。人工计分存在主观性强和效率低下的问题,而采用图像处理技术可以有效提高报靶的准确性和公正性。 #### 2. 报靶系统的原理 自动报靶系统主要由以下关键组件构成:图像采集设备、图像处理模块、数据库管理和用户界面。具体如下: - **图像采集**:利用CCD摄像头捕捉射击比赛中的目标画面,并将其转换为数字信号以便进一步分析。 - **图像处理**:对获取的数字化图象进行一系列操作,包括识别弹孔位置及靶环信息,进而计算出得分情况。 - **数据库管理**:负责存储和维护赛事成绩数据,支持后续的成绩统计与查询功能。 - **用户界面**:为用户提供直观的比赛结果展示和其他相关信息。 #### 3. 图像处理技术 ##### 3.1 预处理步骤 在图像分析之前需要进行预处理工作,这包括灰度化、降噪等操作。文中提出了一种基于预期灰度值的二值化算法来帮助从复杂背景中提取出靶环区域。 - **二值化**:通过将图象转换为黑白形式简化后续识别过程。 - **分割技术**:采用不同的阈值处理不同颜色区间的图像,以更精准地分离目标和背景。 ##### 3.2 弹孔检测 文中还介绍了如何准确找到弹孔位置的方法: - **定位算法**:通过设定特定的灰度阈值来识别出子弹击中的具体点。 - **中心计算**:利用所有已标记为弹孔区域内的像素平均坐标确定其精确位置。 #### 4. 靶数评估 靶数的精准判定是整个系统的核心任务之一。文中详细描述了一种用于提高计分准确性的方法,分为两个阶段: - **整数值部分**:基于图像中每个子弹最接近中心的位置计算出初步分数。 - **小数值部分**:进一步细化每颗子弹相对于目标环的具体位置以得出最终的精确得分。 #### 5. 实验结果 实验表明自动报靶系统的性能符合一般射击比赛的要求。这证明该系统在实际应用中的表现良好,能够显著减少人为判断带来的误差,并提升赛事整体公正性与效率。 #### 结论 本段落描述了一种基于图像处理技术实现的自动化报靶方案,成功解决了传统方法中存在的诸多问题。通过引入先进的算法和优化设计思路,在提高计分准确性的同时也大幅提升了比赛的操作便捷性和公平度。未来可在此基础上继续改进和完善相关技术以适应更广泛的场景需求。
  • 睡眠-MATLAB脑电图代码
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    本项目提供了一套基于MATLAB开发的自动化脑电图(EEG)睡眠分析工具,旨在实现对睡眠阶段的精确评分。通过导入个人脑电数据,系统能够高效、准确地识别并分类不同睡眠周期,为研究和临床应用提供了便利。 该代码利用深度神经网络实现自动人类睡眠阶段评分,并基于我们在论文“使用深层神经网络进行自动人类睡眠阶段计分”中的算法。请引用我们的论文:“使用深层神经网络进行自动人类睡眠阶段计分”,作者包括亚历山大·马拉菲耶夫、德米特里·拉普捷夫、斯特凡·鲍尔等人,发表于2018年11月6日的《神经科学》期刊。入门代码虽与论文中描述的方法不完全一致,但有所改进。 由于隐私原因我们无法提供训练数据,仅提供了用于使用您自己的数据来训练模型所需的代码。此外,我们也提供了已训练好的模型以及将其应用于edf文件所需的相关代码。 先决条件:为了训练网络需要GPU支持;但是可以利用CPU来进行预训练过的模型的应用操作。下载包含相关文件的文件夹之后,请安装读取edf格式文件所必需的外部库。我们使用的是布雷特·肖尔森编写的库,通过将从其网站获得的mat文件放入edf2mat文件夹中来完成此步骤。 您还应当安装Matlab(推荐版本为2018版),Python3以及Keras等相关软件环境以支持代码运行。