【摘 要】
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军事信息化建设一直是各国的研究热点,但我国的武器存在着种类繁多、信息散落等问题,这不利于国防工作提取有效信息,大大妨碍了我军信息化建设的步伐。同时,我军武器常以文字、二维图片和实体武器等传统方式进行展示,交互性差且无法满足更多军迷了解武器性能、近距离观赏或把玩武器的迫切需求。本文将改进后的Yolo v4算法应用到武器识别中,将武器图片中的武器快速识别出来,提取武器的相关信息,并将其放入三维的武器展
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军事信息化建设一直是各国的研究热点,但我国的武器存在着种类繁多、信息散落等问题,这不利于国防工作提取有效信息,大大妨碍了我军信息化建设的步伐。同时,我军武器常以文字、二维图片和实体武器等传统方式进行展示,交互性差且无法满足更多军迷了解武器性能、近距离观赏或把玩武器的迫切需求。本文将改进后的Yolo v4算法应用到武器识别中,将武器图片中的武器快速识别出来,提取武器的相关信息,并将其放入三维的武器展现系统中进行展示,以期让人们了解和掌握各种武器,有利于推动军事信息化建设。论文做的工作主要有以下几个方面:（1）针对武器识别部分,本文自制了武器数据集,并根据武器检测过程中的实际问题,对Yolo v4目标检测算法进行了改进,将Yolo v4算法原CSPDarknet53主干网络替换成了轻量化MobileNet v3网络,减少了网络模型的参数量,降低了目标检测的复杂性,使权重文件大小由248.5MB减小至24.7MB,且检测速度提高了10fps。（2）针对Yolo v4算法对小型武器手枪检测易出现了漏检、对自动步枪和狙击步枪检测易出现误检等问题,本文提出了将原Yolo v4算法的SPP模块替换为ASPP模块,并在主干网络和PANet模块之间加入CBAM注意力机制,从而增强目标检测算法的多尺度检测和特征提取能力。实验表明:改进后的Yolo v4算法较原Yolo v4算法的平均检测精度（mAp）提高了2.66%,召回率（recall）提高了5.34%。（3）为了进一步验证改进后的武器识别算法精确性,并将识别到的武器以一种直观的形式展示出来。针对武器展示部分,本文基于Unity3D,以第一人称设计了一款射击游戏。本文在游戏中设计了剧情和关卡,用户在游戏的过程可以根据关卡的不同和敌人难易随意切换武器,将AR智能眼镜、武器识别系统和武器展现系统紧密关联,实现了智能眼镜拍摄武器图片、武器识别部分识别武器图片和武器展示系统中加载、使用武器模型等功能。
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