1.一种应用图像处理技术的综合校靶管理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取AI靶场中的操作记录数据，所述AI靶场是指由激光射击设备、应用软件设备和靶纸图形搭建成的虚拟靶场，所述操作记录数据包括训练前的设备校准数据和训练时操作者的训练数据；

步骤S2：基于训练前的设备校准数据，建立激光射击设备的校准模型并输出对应激光射击设备的校准偏差值，并存在校准偏差值的激光射击设备进行校准模型的标记；所述已标记的激光射击设备在标记后的第一监测时长内不进行训练前的设备校准；

步骤S3：获取操作者使用已标记的激光射击设备的训练数据和对应标记的校准模型，分析操作者在校准后的实际训练数据；

步骤S4：获取第二监测时长内的实际训练数据，对已标记的激光射击设备进行稳定性评估，输出稳定性指数，所述第二监测时长大于第一监测时长，若稳定性指数大于稳定性指数阈值，则输出已标记的激光射击设备继续使用信号；若稳定性指数小于等于稳定性指数阈值，则返回步骤S2进行二次校准。

2.根据权利要求1所述的一种应用图像处理技术的综合校靶管理方法，其特征在于：所述步骤S2包括以下分析步骤：所述训练前的设备校准数据包括初始校验数据和深度校验数据；所述初始校验数据是指操作者使用带有瞄准功能的激光射击设备进行靶纸中心初始校验的射击数据，所述深度校验数据是指操作者使用带有瞄准功能的激光射击设备进行除去靶纸中心其他靶点位置深度校验的射击数据；

所述带有瞄准功能的激光射击设备包括瞄准激光和射击激光；设具备瞄准功能的激光射击设备为第一射击设备；设不具备瞄准功能的激光射击设备为第二射击设备；

获取第i位操作者持有相同第一射击设备进行初始校验的实际环数Ci，设靶纸中心环’ ’数为C，C=10，获取m位操作者的实际环数集合C，C={C1,C2,C3,...,Cm}，i≤m，m表示持有同一激光射击设备操作者的个数；提取实际环数集合C中的众数为目标环数C0；

’

若目标环数C0=靶纸中心环数C ，则输出激光射击设备无需校准信号；若目标环数C0≠’靶纸中心环数C ；则输出初始校验数据异常信号，继续获取分析深度校验数据并建立第一射击设备的校准模型。

3.根据权利要求2所述的一种应用图像处理技术的综合校靶管理方法，其特征在于：所述获取分析深度校验数据并建立第一射击设备的校准模型，包括以下分析步骤：获取第一射击设备的瞄准激光在第j个靶点时进过n次射击激光射击后输出的深度环数差值为Pj，所述深度环数差值为瞄准激光对准的环数‑射击激光输出的环数；且深度环数差值的取值是通过射击激光射击n次后取深度环数差值中的众数；

依次获取瞄准激光对准靶纸图形中不同环数时射击激光输出的深度环数差值为第一分析集合T，T={P1,P2,...,Pj,..,Pk}，j≤k，k表示靶纸图形上的环数总个数；所述第一分析集合中深度环数差值的顺序是按照瞄准激光瞄准环数由大到小的顺序排序对应生成；若当瞄准激光对准靶纸图形时而射击激光未射击到靶纸上时输出Pj=0；

’

获取初始校验差值c，c=C‑C0；将第一分析集合T中的深度环数差值Pj与初始校验差值c进行比较，提取第一分析集合T中与初始校验差值c相等时深度环数差值的个数d1，设置个数阈值d0，若d1≥d0，则输出深度环数差值与初始校验差值偏差正常信号，并建立第一射击设备的第一校准模型为c；

若d1

4.根据权利要求3所述的一种应用图像处理技术的综合校靶管理方法，其特征在于：所述分析深度环数差值与初始校验差值的关系建立第一射击设备的第二校准模型，包括以下分析步骤：获取深度环数差值对应的瞄准激光环数Ej，计算第j个瞄准激光环数Ej与靶纸中心环’ ’数C的目标差值Xj，Xj=C‑Ej；

构建目标差值Xj与深度环数差值Pj的序列对(Xj,Pj)；获取k组序列对进行以目标差值为横坐标、深度环数差值为纵坐标的曲线拟合得到目标曲线，则所述第一射击设备的第二校准模型为目标曲线；

当操作者瞄准激光环数时，构建操作者姿态差值v，v=｜90‑u｜，其中u表示操作者持有第一射击设备的手臂与躯体构成的角度；建立姿态差值v与序列对的对应关系R，R={(Xj,Pj)→vj}，其中vj表示第j个目标差值Xj与深度环数差值Pj的序列对相应的操作者的平均姿态差值，所述平均姿态差值为众数对应数值的操作者姿态差值的均值，(Xj,Pj)表示目标曲线上的序列对。

5.根据权利要求4所述的一种应用图像处理技术的综合校靶管理方法，其特征在于：所述步骤S3包括以下分析步骤：所述训练数据包括第二射击设备输出的环数和操作者的姿态数据；

当校准模型为第一校准模型时，操作者在校准后的实际训练数据为第二射击设备输出的环数+初始校验差值；

当校准模型为第二校准模型时，令操作者持有第二射击设备输出的环数对应的姿态数据为目标姿态数值，将目标姿态数值与对应关系R中的平均姿态差值进行比较分析，所述目标姿态数值=90‑u；计算目标姿态数值与平均姿态差值的差值绝对值，若差值绝对值小于等于预设差值阈值，则提取平均姿态差值对应目标曲线中的序列对；

则操作者在校准后的实际训练数据为第二射击设备输出的环数+目标曲线中的深度环数差值。

6.根据权利要求5所述的一种应用图像处理技术的综合校靶管理方法，其特征在于：所述对已标记的激光射击设备进行稳定性评估，输出稳定性指数包括以下分析步骤：获取第二监测时长内任一操作者的实际训练记录，所述实际训练记录是指操作者在使用已标记的激光射击设备后的训练成绩；绘制操作者的训练时间点对应训练成绩的关系图即以训练时间点为横坐标、训练成绩为纵坐标进行曲线拟合得到待分析曲线，提取待分析曲线中的极小值；

以极小值对应横坐标的训练时间点为基础时间点，提取所述基础时间点所有操作者的实际训练记录，计算稳定性指数g，其中f1表示基础时间点内所有训练者的实际训练记录为极小值的个数，f0表示基础时间点训练者的总个数。

7.应用权利要求1‑6中任一项所述的一种应用图像处理技术的综合校靶管理方法的一种应用图像处理技术的综合校靶管理系统，其特征在于，包括操作记录数据获取模块、校准模型建立模块、校准设备标记模块、实际训练数据分析模块和稳定性指数分析模块；

所述操作记录数据获取模块用于获取AI靶场中的操作记录数据；

所述校准模型建立模块用于建立激光射击设备的校准模型并输出对应激光射击设备的校准偏差值；

所述校准设备标记模块用于对存在校准偏差值的激光射击设备进行校准模型的标记；

所述实际训练数据分析模块用于分析操作者在校准后的实际训练数据；

所述稳定性指数分析模块用于对已标记的激光射击设备进行稳定性评估并输出稳定性指数。

8.根据权利要求7所述的一种应用图像处理技术的综合校靶管理系统，其特征在于：所述校准模型建立模块包括初始校验分析单元和深度校验分析单元；

所述初始校验分析单元用于分析激光射击设备的瞄准激光瞄准靶纸中心情况下的初始校验；

所述深度校验分析单元用于分析激光射击设备的瞄准激光瞄准除靶纸中心外情况下的深度校验，并以所述初始校验分析单元的校验结果判断分析建立校准模型。

9.根据权利要求8所述的一种应用图像处理技术的综合校靶管理系统，其特征在于：所述实际训练数据分析模块包括第一校准模型应用单元和第二校准模型应用单元；

所述第一校准模型应用单元用于输出操作者在校准后的实际训练数据为第二射击设备输出的环数+初始校验差值；

所述第二校准模型应用单元用于输出操作者在校准后的实际训练数据为第二射击设备输出的环数+目标曲线中的深度环数差值。

10.根据权利要求9所述的一种应用图像处理技术的综合校靶管理系统，其特征在于：所述稳定性指数分析模块包括待分析曲线绘制单元、极小值分析单元、稳定性指数计算单元和稳定性阈值评估单元；

所述待分析曲线绘制单元用于提取第二监测时长内任一操作者的实际训练记录以绘制拟合曲线；

所述极小值分析单元用于分析待分析曲线中的极小值以及对应的基础时间点；

所述稳定性指数计算单元用于计算基础时间点内所有训练者的实际训练记录为极小值的个数与基础时间点训练者的总个数的比值；

所述稳定性阈值评估单元用于设定稳定性指数阈值并判断与稳定性指数的大小关系进行判断是否需要二次校准。