自动报靶技术作为替代人工报靶的产品,具有精度高、安全性高、速度快、公平性高等优点,因此不同类型的自动报靶系统在军事训练中已经开始普及,目前发展更为优良的自动报靶系统已经成为了一种趋势。现有的自动报靶技术种类繁多,不同的系统之间还存在着报靶精度较低、成本高、操作繁琐、环境适应力差、操作繁琐等缺点,而基于图像处理的自动报靶技术通过图像处理方法获取弹孔信息,具有速度快、成本低廉且易部署等优点,只是由于硬件设备与图像算法限制,系统的鲁棒性较低,易受到外部环境干扰,且精度还有待提高,针对现有基于图像处理的自动报靶技术的不足,本文提出了一种基于视频分析的自动报靶技术,结合硬件设计、算法设计以及软件集成,构建了一套自动报靶原型系统。本文的主要工作如下:（1）根据实际功能需求,设计了一套自动报靶系统硬件方案。系统分为终端、射手端与汇总端三套设备,终端以工业相机、嵌入式开发平台及串口通信设备作为硬件主体,实现实时打靶检测;射手端与汇总端由手提式电脑与串口通信设备作为硬件主体,射手端实现对对应终端打靶信息的实时接收处理,汇总端实现对所有终端的打靶信息的实时接收处理保存与显示,并具有针对不同射手的历史打靶记录分析功能。硬件设备在满足系统功能要求的前提下,兼顾了设备价格低廉,便于部署等需求。（2）打靶检测算法方面,将算法分为人形靶分割算法、靶环检测算法和弹孔检测算法。人形靶分割部分,提出一种基于深度学习神经网络的人形靶分割方法,解决了传统人形靶分割不够精确、鲁棒性低的问题。靶环检测方面,提出一种基于弧段邻接矩阵的椭圆检测算法,该算法能够精确识别靶环信息,特别针对缺损靶环有较好的还原效果。弹孔检测方面,本文提出了一种基于卷积特征与纹理特征融合的超轻量化网络的弹孔检测算法,此算法在保证检测精确度的同时,所需时间更少。此外还提出一种基于弹孔积分图的后处理统计方法,以解决由于弹孔的错检漏检造成的报靶错误问题。（3）系统软件方面,本文根据终端与射手端、汇总端的分离性特点,分别设计了终端软件系统、射手端软件系统和汇总端软件系统,终端软件系统负责打靶检测的主体工作,即通过相机实时获取靶面图像,并将图像送入打靶检测算法,再将检测结果加以显示保存,并通过串口发送至射手端,射手端软件负责接收对应终端打靶结果信息,提取弹孔坐标信息并显示于射手端软件界面上,同时保存收到的检测结果,汇总端软件负责接收所有终端的打靶结果信息,并加以处理保存,同时支持针对射手的个人打靶历史数据分析功能。本文设计的自动报靶系统,与传统基于图像处理技术的自动报靶系统相比,在维持成本低廉的优势下,利用深度学习神经网络可以使得系统报靶精度更高、报靶速度更快、且具有更强的抗干扰性,系统鲁棒性高,可以实现实时报靶,经实验满足日常射击训练要求,具有很好的应用发展前景。