本技术涉及信息处理，尤其涉及一种螺栓松动检测方法、装置、设备、存储介质及产品程序。
背景技术：
1、地铁作为大众交通工具，安全性至关重要，特别是车辆底部的螺栓作为车辆结构的重要组成部分，其松动可能导致车辆失稳或零部件脱落，从而威胁乘客和行人的安全。其次，考虑到地铁运行环境的多样性，包括地下隧道、高架桥和地面轨道，需要一种实时的、能够适应各种运行环境的螺栓松动监测技术。
2、现有技术中，可通过在螺栓结构中的螺母底部设置遮挡件，在垫圈设置同一圆周上的凸台和警示区，根据观测遮挡件与警示区的位置，判断螺栓是否发生松动；或者提前对螺栓加装电子电路设备，根据电平信息判断螺栓是否发生松动；然而，这些螺栓松动检测方式均需要提前对螺栓进行处理，增加了经济成本和时间成本，导致螺栓松动检测效率降低。
3、因此，现有技术中，存在螺栓松动检测成本高、检测效率低下的问题。
技术实现思路
1、本技术提供一种螺栓松动检测方法、装置、设备、存储介质及产品程序，用以解决现有技术中，螺栓松动检测成本高、检测效率低下的技术问题。
2、第一方面，本技术提供一种螺栓松动检测方法，包括：
3、采集地铁车底待检测点的历史图像，并从历史图像中，获取基准图像和待检测图像；其中，基准图像为地铁车底的轮轴中螺栓未松动的图像；
4、通过图像分割模型，分别对基准图像和待检测图像进行分割处理，获取标准基准图像，以及标准待检测图像；其中，标准基准图像是指对基准图像进行分割处理后，得到的包括轮轴和多个螺栓的图像，标准待检测图像是指对待检测图像进行分割处理后，得到的包括轮轴和多个螺栓的图像，分割处理是指将基准图像，以及待检测图像中的轮轴分割出来；
5、基于标准基准图像，以及标准待检测图像，进行图像配准，并构建轮轴的3d模型，得到目标基准轮轴模型，以及目标待检测轮轴模型；
6、通过图像分割模型，对目标基准轮轴模型，以及目标待检测轮轴模型中的每一个螺栓进行分割处理，并分别构建目标基准轮轴模型，以及目标待检测轮轴模型中每一个螺栓对应的直角坐标系，其中，分割处理是指将目标基准轮轴模型，以及目标待检测轮轴模型中的每一个螺栓分割出来；
7、按照顺时针方向，计算目标基准轮轴模型，以及目标待检测轮轴模型中的每一个螺栓，以及与每一个螺栓对应的所有边角点的偏转角，并基于目标基准轮轴模型中每一个螺栓的所有边角点的偏转角，构建标准偏转角库；
8、基于目标待检测轮轴模型中每一个螺栓的偏转角，以及标准偏转角库中，与目标待检测轮轴模型中的每一个螺栓的偏转角对应的偏转角，计算目标待检测轮轴模型中的每一个螺栓的损失值；
9、若损失值大于或等于预设的损失阈值，则生成携带有地铁车底的螺栓存在故障的消息。
10、可选地，基于标准基准图像，以及标准待检测图像，进行图像配准，并构建轮轴的3d模型，得到目标基准轮轴模型，以及目标待检测轮轴模型，包括：
11、分别获取标准待检测图像，以及标准基准图像中的轮轴中心点p(i，j，a)与轮轴边缘的距离z(i，a)，其中，i为轮轴标识，a为图像标识，j为轮轴中心点的图像坐标；
12、分别计算标准待检测图像、标准基准图像的中心点对((p(i，j，a)，z(i，a))，(p(i，j，a+1)，z(i，a+1)))之间的残差；
13、基于标准待检测图像、标准基准图像中心点对((p(i，j，a)，z(i，a))，(p(i，j，a+1)，z(i，a+1)))之间的残差，通过最小二乘法，确定预设的拟合直线y＝kx+o中的斜率k，以及截距o；
14、基于斜率k，以及截距o，对标准基准图像进行变换，得到目标基准轮轴模型，以及对标准待检测图像进行变换，得到目标待检测轮轴模型，其中，目标基准轮轴模型与目标待检测轮轴模型在空间上一致。
15、可选地，基于标准待检测图像、标准基准图像中心点对((p(i，j，a)，z(i，a))，(p(i，j，a+1)，z(i，a+1)))之间的残差，通过最小二乘法，确定预设的拟合直线y＝kx+o中的斜率k、以及截距o之前，方法还包括：
16、获取待配准图像特征x，以及原图像特征y；
17、基于标准待检测图像，以及标准基准图像的中心点对((p(i，j，a)，z(i，a))，(p(i，j，a+1)，z(i，a+1)))，确定预设的拟合直线y＝kx+o中的斜率k，其中，斜率k的计算公式为：
18、
19、其中，n为图像数量；
20、基于斜率k，以及待配准图像特征x，原图像特征y，通过待定系数法，确定截距o。
21、可选地，通过图像分割模型，对目标基准轮轴模型，以及目标待检测轮轴模型中的每一个螺栓进行分割处理，并分别构建目标基准轮轴模型，以及目标待检测轮轴模型中每一个螺栓对应的直角坐标系，包括：
22、通过图像分割模型，对目标基准轮轴模型，以及目标待检测轮轴模型中的每一个螺栓进行分割处理；
23、获取目标基准轮轴模型，以及目标待检测轮轴模型中的轮轴中心点；
24、获取目标基准轮轴模型中的每一个螺栓的螺栓中心点，以及目标待检测轮轴模型中的每一个螺栓的螺栓中心点；
25、针对目标基准轮轴模型和目标待检测轮轴模型中的每一个螺栓，将轮轴中心点作为原点，将轮轴中心点与每一个螺栓的螺栓中心点的连线作为y轴，并垂直于y轴作x轴，建立与每一个螺栓对应的直角坐标系。
26、可选地，按照顺时针方向，计算目标基准轮轴模型，以及目标待检测轮轴模型中的每一个螺栓，以及与每一个螺栓对应的所有边角点的偏转角，并基于目标基准轮轴模型中每一个螺栓的所有边角点的偏转角，构建标准偏转角库，包括：
27、获取目标基准轮轴模型，以及目标待检测轮轴模型中的每一个螺栓中的每一个边角点的坐标(xi，yi)；
28、按照顺时针方向，计算目标基准轮轴模型，以及目标待检测轮轴模型中的每一个螺栓中相邻边角点(xi，yi)、(xi+1，yi+1)的偏转角θi，其中，偏转角θi的计算公式为：
29、
30、基于目标基准轮轴模型每一个螺栓中的每一个偏转角θi，建立标准偏转角库，其中，标准偏转角库包括轮轴标识、螺栓标识，以及偏转角θi。
31、可选地，基于目标待检测轮轴模型中每一个螺栓的偏转角，以及标准偏转角库中，与目标待检测轮轴模型中的每一个螺栓的偏转角对应的偏转角，计算目标待检测轮轴模型中的每一个螺栓的损失值，包括：
32、获取目标待检测轮轴模型中每一个螺栓的所有偏转角θi，以及标准偏转角库中与偏转角θi对应的偏转角θi；
33、基于偏转角θi，以及标准偏转角库中与偏转角θi对应的偏转角θi，计算目标待检测轮轴模型中每一个螺栓的损失值，损失值loss的计算公式为：
34、
35、其中，n为每一个螺栓中的边角点数量。
36、可选地，采集地铁车底待检测点的历史图像，并从历史图像中，获取基准图像和待检测图像，包括：
37、通过3d相机点云技术，拍摄至少两张同一待检测点的地铁轮轴的历史图像；
38、选取至少一张轮轴中螺栓未松动的历史图像，作为基准图像，选取一张最近拍摄的历史图像，作为待检测图像。
39、第二方面，本技术提供一种螺栓松动检测装置，包括：
40、采集模块，用于采集地铁车底待检测点的历史图像，并从历史图像中，获取基准图像和待检测图像；其中，基准图像为地铁车底的轮轴中螺栓未松动的图像；
41、分割模块，用于通过图像分割模型，分别对基准图像和待检测图像进行分割处理，获取标准基准图像，以及标准待检测图像；其中，标准基准图像是指对基准图像进行分割处理后，得到的包括轮轴和多个螺栓的图像，标准待检测图像是指对待检测图像进行分割处理后，得到的包括轮轴和多个螺栓的图像，分割处理是指将基准图像，以及待检测图像中的轮轴分割出来；
42、构建模块，用于基于标准基准图像，以及标准待检测图像，进行图像配准，并构建轮轴的3d模型，得到目标基准轮轴模型，以及目标待检测轮轴模型；构建模块，还用于通过图像分割模型，对目标基准轮轴模型，以及目标待检测轮轴模型中的每一个螺栓进行分割处理，并分别构建目标基准轮轴模型，以及目标待检测轮轴模型中每一个螺栓对应的直角坐标系，其中，分割处理是指将目标基准轮轴模型，以及目标待检测轮轴模型中的每一个螺栓分割出来；
43、计算模块，用于按照顺时针方向，计算目标基准轮轴模型，以及目标待检测轮轴模型中的每一个螺栓，以及与每一个螺栓对应的所有边角点的偏转角，并基于目标基准轮轴模型中每一个螺栓的所有边角点的偏转角，构建标准偏转角库；计算模块，还用于基于目标待检测轮轴模型中每一个螺栓的偏转角，以及标准偏转角库中，与目标待检测轮轴模型中的每一个螺栓的偏转角对应的偏转角，计算目标待检测轮轴模型中的每一个螺栓的损失值；
44、生成模块，用于若损失值大于或等于预设的损失阈值，则生成携带有地铁车底的螺栓存在故障的消息。
45、第三方面，本技术提供一种电子设备，包括：处理器，以及与处理器通信连接的存储器；
46、存储器存储计算机执行指令；
47、处理器执行存储器存储的计算机执行指令，以实现如本技术的方法。
48、第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，计算机执行指令被处理器执行时用于实现如本技术的方法。
49、第五方面，本技术提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理运行时实现如本技术的方法。
50、本技术提供的一种螺栓松动检测方法、装置、设备、存储介质及产品程序，该方法通过采集地铁车底待检测点的历史图像，并从历史图像中，获取基准图像和待检测图像；通过图像分割模型，分别对基准图像和待检测图像进行分割处理，获取标准基准图像，以及标准待检测图像；基于标准基准图像，以及标准待检测图像，进行图像配准，并构建轮轴的3d模型，得到目标基准轮轴模型，以及目标待检测轮轴模型；通过图像分割模型，对目标基准轮轴模型，以及目标待检测轮轴模型中的每一个螺栓进行分割处理，并分别构建目标基准轮轴模型，以及目标待检测轮轴模型中每一个螺栓对应的直角坐标系；按照顺时针方向，计算目标基准轮轴模型，以及目标待检测轮轴模型中的每一个螺栓，以及与每一个螺栓对应的所有边角点的偏转角，并基于目标基准轮轴模型中每一个螺栓的所有边角点的偏转角，构建标准偏转角库；基于目标待检测轮轴模型中每一个螺栓的偏转角，以及标准偏转角库中，与目标待检测轮轴模型中的每一个螺栓的偏转角对应的偏转角，计算目标待检测轮轴模型中的每一个螺栓的损失值；若损失值大于或等于预设的损失阈值，则生成携带有地铁车底的螺栓存在故障的消息。相较于现有技术中在螺栓上加装电子电路设备或设置遮挡件而言，本技术通过获取地铁车底待检测点的历史图像，并进行相应的图像处理和模型建立，从而计算螺栓的偏转角，通过偏转角比对来确定螺栓是否发生松动，减少了给螺栓加装电子电路设备或遮挡件的步骤，减少了检测成本，且无需对电子电路设备进行维护，或通过检车人员判断遮挡件遮挡情况，从而提高了螺栓松动的检测效率。
1.一种螺栓松动检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述标准基准图像，以及所述标准待检测图像，进行图像配准，并构建轮轴的3d模型，得到目标基准轮轴模型，以及目标待检测轮轴模型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述标准待检测图像、所述标准基准图像中心点对((p(i，j，a)，z(i，a))，(p(i，j，a+1)，z(i，a+1)))之间的残差，通过最小二乘法，确定预设的拟合直线y＝kx+o中的斜率k、以及截距o之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述图像分割模型，对所述目标基准轮轴模型，以及所述目标待检测轮轴模型中的每一个螺栓进行分割处理，并分别构建所述目标基准轮轴模型，以及所述目标待检测轮轴模型中每一个螺栓对应的直角坐标系，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照顺时针方向，计算所述目标基准轮轴模型，以及所述目标待检测轮轴模型中的每一个螺栓，以及与所述每一个螺栓对应的所有边角点的偏转角，并基于所述目标基准轮轴模型中每一个螺栓的所有边角点的偏转角，构建标准偏转角库，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标待检测轮轴模型中每一个螺栓的偏转角，以及所述标准偏转角库中，与所述目标待检测轮轴模型中的每一个螺栓的偏转角对应的偏转角，计算所述目标待检测轮轴模型中的每一个螺栓的损失值，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集地铁车底待检测点的历史图像，并从所述历史图像中，获取基准图像和待检测图像，包括：
8.一种螺栓松动检测装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现权利要求1至7任一项所述的方法。
11.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的方法。
