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龙图腾网获悉广州中远海运船舶技术工程有限公司;广州远海汽车船运输有限公司申请的专利基于图像识别的车辆底部缺陷检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120125579B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510601538.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于图像识别的车辆底部缺陷检测方法及系统是由朱玉锋;韦冬娜;黄世武;张卓雁;朱桂华;李雨;翟力军;张玉龙;林樟;肖铭;罗宁;杨光凯设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像识别的车辆底部缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像识别的车辆底部缺陷检测方法及系统，该方法包括：获取由多个图像获取设备以多个角度对目标车辆底部获取的多个底部图像；基于所述目标车辆底部对应的三维模型，确定每一所述底部图像对应的关注车辆部位和观察精确度；基于缺陷识别算法，确定每一所述底部图像对应的缺陷风险值；根据所述关注车辆部位、所述观察精确度和所述缺陷风险值，以及预设的部位缺陷之间的关联关系，确定所述目标车辆底部对应的缺陷情况。可见，本发明能够结合多个角度的底部图像和部位缺陷关系更加精确和全面地监测车辆底部的缺陷，提高车辆生产的效率和安全程度。

本发明授权基于图像识别的车辆底部缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别的车辆底部缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取由多个图像获取设备以多个角度对目标车辆底部获取的多个底部图像； 基于所述目标车辆底部对应的三维模型，确定每一所述底部图像对应的关注车辆部位和观察精确度，包括： 确定所述目标车辆底部对应的车辆类型参数； 在预设的三维模型数据库中确定出所述车辆类型参数对应的车辆底部三维模型； 基于预设的对不同预设车辆部位的取景参数，对所述车辆底部三维模型进行取景，得到多个预设车辆部位对应的取景图像； 对于每一所述底部图像，计算该底部图像与所述车辆底部三维模型对应的每一所述预设车辆部位对应的取景图像之间的图像相似度； 将所述图像相似度高于相似度阈值的所述预设车辆部位确定为该底部图像对应的关注车辆部位； 将该底部图像对应的所有关注车辆部位对应的所述图像相似度中的最高值确定为该底部图像对应的观察精确度； 基于缺陷识别算法，确定每一所述底部图像对应的缺陷风险值； 根据所述关注车辆部位、所述观察精确度和所述缺陷风险值，以及预设的部位缺陷之间的关联关系，确定所述目标车辆底部对应的缺陷情况，包括： 对于每一所述底部图像，计算与该底部图像对应的所述观察精确度成正比的精确度权重； 计算所述精确度权重和该底部图像对应的缺陷风险值的乘积，得到该底部图像对应的加权缺陷风险； 将所述加权缺陷风险大于预设的风险值阈值的所述底部图像对应的关注车辆部位，确定为危险部位； 对于任意两个所述危险部位，分别计算该两个所述危险部位分别对应的所有所述加权缺陷风险的平均值，得到该两个所述危险部位分别对应的部位缺陷风险； 判断该两个所述危险部位的部位缺陷风险是否满足预设的多个部位危险关联规则，以得到所满足的所述部位危险关联规则的规则数量；所述部位危险关联规则用于限定两个特定类型的车辆底部部位的缺陷风险的平均值到达特定阈值时会导致严重的连锁缺陷； 计算与所述规则数量成正比的校正权重； 计算该两个所述危险部位分别对应的部位缺陷风险与所述校正权重的乘积，得到该两个所述危险部位对应的校正缺陷风险； 将所有所述危险部位和对应的所述校正缺陷风险在所述目标车辆底部对应的图像上进行标注，确定为所述目标车辆底部对应的缺陷情况。

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