[发明专利]一种车辆尺寸超差预警及变形趋势预测方法

权利要求书

1.一种车辆尺寸变形趋势提取及超差预警方法，其特征在于，该方法包括：

获取白车身特征点三维坐标实际值与理论值偏差形成数据集；

基于数据集中的偏差数据进行整体变形AI分析，确定车辆整体尺寸变形情况；

基于数据集中的偏差数据进行局部超差AI分析，确定局部超差区域。

2.根据权利要求1所述的一种车辆尺寸变形趋势提取及超差预警方法，其特征在于，该方法执行时首先进行整体变形AI分析，若存在车辆整体尺寸变形则进行局部超差AI分析，若不存在车辆整体尺寸变形，则结束。

3.根据权利要求1所述的一种车辆尺寸变形趋势提取及超差预警方法，其特征在于，整体变形AI分析包括白车身侧围纵向变形分析以及白车身侧围横向变形分析。

4.根据权利要求3所述的一种车辆尺寸变形趋势提取及超差预警方法，其特征在于，所述的白车身侧围纵向变形分析具体包括：

(a1)将白车身侧围沿纵向划分为上、下两个区域，分别统计上、下两个区域中特征点偏差大于0和小于0的特征点个数占相应区域所有特征点的占比，若超过设定阈值，则初步判定存在纵向变形，执行(b1)流程；

(b1)对于待分析的平面，将该平面内特征点的组成的顶部包络线确定为最高特征点带，该平面内特征点的组成的底部包络线确定为最低特征点带，对于最低特征点带的任意一个特征点，将其作为待比对特征点，获取待比对特征点左右一定宽度范围内落于最高特征点带中的特征点作为比对特征点，一一计算比对特征点与待比对特征点的偏差数据是否大于公差带，统计偏差数据大于公差带的所有特征点个数，计算大于公差带的特征点占最高特征点带和最低特征点带中特征点总数的比例，若大于设定阈值，则确定存在纵向变形。

5.根据权利要求3所述的一种车辆尺寸变形趋势提取及超差预警方法，其特征在于，所述的白车身侧围横向变形分析具体包括：

(a2)将白车身侧围沿横向划分为左、右两个区域，分别统计左、右两个区域中特征点偏差大于0和小于0的特征点个数占相应区域所有特征点的占比，若超过设定阈值，则初步判定存在横向变形，执行(b2)流程；

(b2)对于待分析的平面，将该平面内特征点的组成的左侧包络线确定为左侧特征点带，该平面内特征点的组成的底部包络线确定为右侧特征点带，对于左侧特征点带的任意一个特征点，将其作为待比对特征点，获取待比对特征点上下一定宽度范围内落于右侧特征点带中的特征点作为比对特征点，一一计算比对特征点与待比对特征点的偏差数据是否大于公差带，统计偏差数据大于公差带的所有特征点个数，计算大于公差带的特征点占左侧特征点带和右侧特征点带中特征点总数的比例，若大于设定阈值，则确定存在横向变形。

6.根据权利要求1所述的一种车辆尺寸变形趋势提取及超差预警方法，其特征在于，所述的局部超差AI分析包括：

将数据集中的偏差数据按照数值正负分为两部分，分别为正偏差集合和负偏差集合；

分别对正偏差集合和负偏差集合中的数据进行基于密度的聚类得到聚类簇，每一个聚类簇表征一个局部超差区域。

7.根据权利要求1所述的一种车辆尺寸变形趋势提取及超差预警方法，其特征在于，该方法还包括：对于连续检测的n辆车辆，分析连续样本的车辆整体尺寸变形和局部超差区域的变化趋势，若连续样本尺寸变形和超差区域趋于一致，则进行预警。

8.根据权利要求7所述的一种车辆尺寸变形趋势提取及超差预警方法，其特征在于，若连续样本均存在车辆整体尺寸变形，则判定连续样本的超差区域的重合度，若重合度大于设定值，则进行预警。

9.根据权利要求7所述的一种车辆尺寸变形趋势提取及超差预警方法，其特征在于，所述的超差区域的重合度表示为超差区域中位置重合的特征点占该超差区域特征点总数的比例。

10.根据权利要求1所述的一种车辆尺寸变形趋势提取及超差预警方法，其特征在于，所述的车辆整体尺寸变形情况和/或局部超差区域通过3D散点图形式进行可视化展示。