军事仿真训练是提高军事人员技能和战斗力的重要手段，它可以模拟真实的战场环境，让训练者在安全的条件下进行各种操作和演练。为了提高仿真训练的效果和效率，需要对训练过程中的数据进行实时记录和分析，以便于评估训练者的表现和进步，以及发现和改进训练方案的不足。其中，如何实现训练装备实时影像刻度识别，即如何从训练场景中的图像中自动提取出训练装备上的刻度信息是一个关键的技术问题。
刻度识别是一种图像分割任务，它需要将图像中的不同区域按照不同的类别进行标注。刻度识别的难点在于刻度通常很小、模糊、变形或遮挡，而且可能存在多种类型和形式的刻度，传统的基于规则或模板匹配的方法往往难以适应复杂和多变的场景，而且效率低下。
为了解决这一问题，赛拓信息技术有限公司使用深度学习图像分割算法实现刻度识别。深度学习可以从大量的数据中自动学习特征和规律，从而完成各种复杂的任务。深度学习图像分割算法可以利用卷积神经网络（CNN）来提取图像中的高层语义信息，并结合上采样、跳跃连接等技术来恢复图像中的细节信息，从而实现对每个像素点的分类，最终实现对训练数据的实时记录和科学有效的评估。