一种目标检测与角点区域筛选融合的中心位移测量方法

本发明公开了一种目标检测与角点区域筛选融合的中心位移测量方法，包括以下步骤：使用YOLOv8网络对所述包含多个靶标的结构图像进行目标检测，输出每个靶标的检测框坐标，并计算每个检测框的中心坐标；对于得到的每个检测框，在该框所限定的图像感兴趣区域内进行亚像素级角点检测，提取所述十字靶标的四个角点坐标；通过对所述角点坐标进行几何拟合或取平均计算。本发明通过将实时目标检测与亚像素精细测量相结合，一方面提高了多靶标环境下的检测效率和灵活性（YOLOv8在COCO数据集上的mAP达到28.6%，能够实时处理图像），另一方面保证了测量的高精度，权重融合算法和异常剔除机制进一步的增强了算法在复杂场景下的稳定性和准确性。