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OpenMV.io
GitHubLa solution de caméra intelligente de SingTown basée sur OpenMV permet la reconnaissance en temps réel et le positionnement précis des cibles circulaires (anneaux cibles et centres) pour l'entraînement au tir et la notation compétitive. Le système utilise des algorithmes de reconnaissance d'images par IA et de vision par ordinateur pour capturer les changements de surface de la cible à des fréquences d'images élevées, annote automatiquement les coordonnées du centre, et génère des statistiques de distribution des impacts et des scores, fournissant un support de données fiable pour l'évaluation des entraîneurs, l'amélioration de l'entraînement et les stands de tir simulés.

Dans les scénarios d'entraînement et de compétition, les exigences fondamentales pour améliorer l'efficacité de l'entraînement et garantir l'équité sont l'identification rapide et précise de la cible sur les cibles circulaires et la génération des scores d'impact. La solution de caméra intelligente de SingTown Technology, basée sur la plateforme OpenMV, applique l'IA embarquée et la technologie de vision par ordinateur à la reconnaissance de cibles et à l'analyse de notation, permettant une détection d'impact stable et en temps réel dans diverses conditions d'éclairage et de matériau de cible.
Le système utilise une acquisition d'images à haute vitesse pour détecter la surface cible en temps réel, en employant des algorithmes de segmentation d'image et de détection de contours pour extraire avec précision les contours annulaires. Il calcule les centres géométriques et les coordonnées des anneaux cibles et du centre de la cible, et effectue une localisation au niveau du pixel du point d'impact (ou du point d'impact simulé) des projectiles entrants dans le cadre.
Sur la base des résultats de reconnaissance, le module de vision artificielle génère des cartes thermiques d'impacts, des statistiques de distribution des impacts et des courbes de notation pour les tirs simples/multiples. Il prend en charge l'agrégation des données par position de cible, tireur ou période, facilitant l'évaluation quantitative par les instructeurs de la stabilité du tireur, des tendances de déviation et des progrès de l'entraînement. Le système prend également en charge l'étalonnage synchrone multicaméra, permettant une couverture complète et une comparaison spatiotemporelle du champ de tir, assurant ainsi la cohérence et la traçabilité de la notation.
Les modèles d'IA peuvent être soumis à un entraînement personnalisé en fonction des caractéristiques réfléchissantes de la cible, des variations d'impression sur la surface de la cible et de l'éclairage ambiant, afin d'améliorer la robustesse dans différents scénarios. Les données de reconnaissance et de notation peuvent être exportées sous forme de fichiers CSV ou de rapports visualisés, facilitant la gestion des archives d'entraînement et l'analyse ultérieure.
De plus, la caméra intelligente OpenMV présente des avantages tels qu'une faible consommation d'énergie, une taille compacte et un taux de rafraîchissement élevé pour le déploiement en périphérie, permettant une intégration plus facile et plus flexible dans des plateformes cibles mobiles, des murs cibles fixes ou des dispositifs de simulation d'entraînement.
SingTown intègre profondément la reconnaissance d'images et la vision par ordinateur dans les systèmes d'entraînement, transformant le système d'évaluation visuelle des stands de tir en une plateforme d'évaluation intelligente quantifiable et réexaminable. Cela améliore considérablement l'efficacité de l'entraînement et l'équité de la notation, offrant des solutions professionnelles d'évaluation visuelle embarquée pour les scénarios éducatifs, sportifs et de simulation d'entraînement.

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