群发炮弹炸点实时自动识别与定位技术在炮兵军事训练评估系统中有广泛应用,传统的人工定位方法已不能满足现代化数字靶场的军事需求。论文针对群发炮弹炸点实时精确识别与定位的实际应用需求,提出了一种基于红外成像的双目视觉群发炮弹炸点自动识别与定位系统解决方案(PZC系统),并对单目视场炮弹炸点自动检测、双目视场同名炸点自动匹配等关键技术开展了深入系统研究,相关成果已集成在PZC系统中,并通过多次靶场试验验证了方案的可行性。论文主要工作如下:论文结合国内外相关文献资料,在已有研究的基础上,针对群发炮弹炸点目标特征和红外图像特征,提出了基于红外双目视觉的群发炸点自动检测与定位的一个系统集成解决方案。该解决方案通过在靶场架设左右红外观测站获取红外图像序列,并对采集到的红外图像进行预处理,在处理过后的红外图像序列中进行群发炸点目标实时自动识别和定位。论文提出了红外观测站自动曝光补偿控制解决方案,结合边缘检测使用反锐化掩模算法并应用于红外图像细节增强上,效果显著。炸点目标因其固有特征,沿用传统的目标检测算法检测效果不理想,论文通过对VIBE(可视化背景建模,Visual Background Extractor)算法进行了研究,提出了基于VIBE和炸点目标特性的炸点目标检测方法,设计了消除目标内部碎片后处理方法。针对炸点目标的个体特征和群体特征,论文提出了基于目标链和目标时空序列特征的红外群发炸点关联跟踪算法,实现序列图像中群发炸点目标的关联与跟踪。论文分析并研究了群发炸点目标双目匹配的特征和难点,提出了基于时间片分割以及双向验证最短公垂线约束的群发炸点双目立体匹配算法,并对匹配的炸点采用基于公垂线中点法解算其三维空间物理坐标。论文基于OpenCV2.4.9在VS2010平台编程实现PZC系统关键算法,并通过对靶场实弹演习采集的视频图像和外场模拟试验采集的视频图像进行了实验分析,综合验证了本文解决方案的实用性和有效性。