CN119417830A 一种基于检测最小包围框判断螺栓松动方法 （中数智科(杭州)科技有限公司）_第1页
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道科技园路267号国际创博中心三层一种基于检测最小包围框判断螺栓松动方法本发明提供一种基于检测最小包围框判断预设的目标检测模型检出相机拍摄的列车上各的最小包围框模型对螺栓项点图中每条标记线判断螺栓项点图中最小包围框的个数作为标记标记线条数对螺栓项点图进行类型筛选得到标选择两条标记线的最小包围框进行标记线偏移2螺栓项点图获取步骤，根据预设的目标检测模型检出相机拍摄的列车上各螺栓项点标记线包围框标注步骤，根据预设的最小包围框模型对螺栓项点图中每标记线类别分析步骤，判断所述螺栓项点图中最小包标记线选择判断步骤，根据标记线类别判断结果和标记线条数对螺栓6.根据权利要求1或5所述一种基于检测最小包围框判断螺栓松动方法，其特征在于：所述标记线衔接系数计算步骤，获取初始图像中选择的绘制的两条,3,,,所述标记线衔接验证步骤，将所述第一框组和第二框组中的最小包围框进行图像处,,4标记线类别分析步骤，判断所述螺栓项点图中最小包围框的个数作为标记线条5,,6,,[0017]本发明的有益效果：通过在螺栓项点图中进行最小包围框形式对标记线进行标[0020]由于现有的深度学习的列车底部件检测主要依靠模型输出模版图像与实际图像的标记线数量和情况均不同，通过现有的模型匹配比较或项点分析均导致分析结果精确7形框在最小面积的情况下包围一整条的螺栓标记线，实现矩形框更好的适应标记线的形[0024]最小包围框模型构建步骤：将最小包围框的数据集通过YOLOV11_OBB神经网络进8根据标记类型匹配对应标记线判断策略选择两条标记线的最小包围框进行标记与螺栓固定处底部类标记线进行偏移判断，直接判断子策略对应标记类型为两条标线类为车底的螺栓情况比较统一，仅会存在以下几种情况，A:同时存在类别O，①和④,类别O和①同时存在时，因类别O和类别①的相对位置是固定的，因此只需要考虑类别①和④是构建该列车的最小包围框模型时，就已经将初始的各个螺栓的图像获取用于记录和训练，算第一框组和第二框组中的两个最小包围框的同侧长边的平行度（同侧长边之间的角度）,,,9实际检测图像中两个包围框相邻的短边之间的距离，为衔接系数，范围在0_1之间，面积进行计算得到第一比值，再将第二框组中的类别②和③的面积进行计算得到第二比,,计算每条标记线在图像中的长度和标记线的旋转角度。每个通过YOLOV11_OBB目标检测后的检测结果，都会有旋转框的四个角点的坐标和旋转框沿着图像X轴正方向旋转旋转角度即为目标检测输出的角度。如果旋转框的长边与X轴的夹角大于长边与Y轴的夹方式判断标记线是否存在偏移的情况针对第二种情况：仅需通过两条标记线旋转角度即[0031]以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并

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