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YOLO26n 旋转框 OBB 完全指南：原理、TigerPro 接入、代码实战与落地案例（yolo26n-obb）

系列：TigerPro AI 模型手册（8/110）· 分类：交通车辆
你能带走什么：原理边界、规格表、完整接入步骤、可运行代码、双案例、调参表、避坑与验收清单。
适用读者：CV_PyhonVue_Tigerpro 研发 / 实施 / 算法联调同学。
github地址:Tiger AI Plateform项目采用Apache License 2.0开源协议发布；请合法合规使用；https://github.com/5758703/CV_PythonVue_TigerPro

1. 开篇：这个模型解决什么问题

openvision/yolo26-n-obb 旋转目标检测。车辆 ROI 内可用于车牌定向四点透视（通用权重，需 ROI 约束）。

一句话记忆：YOLO26n 旋转框 OBB的modelKey是yolo26n-obb，任务是旋转目标检测（obb），前端主要在旋转框/车辆（/ai/image、/ai/vehicle），典型场景是「OBB 检测」。如果你只想最快跑通：先保证权重目录非空，再在对应业务页下拉选中本模型，用 5~10 条真实样本冒烟。如果你要对齐 CSDN 高质量博文标准：请继续读完整篇——后面包含原理边界、对照实验、压测、数据配方、发布 SOP 与决策树。

1.1 任务定位：旋转目标检测

YOLO26n 旋转框 OBB在 TigerPro 中登记为任务obb（旋转目标检测）。平台统一用 AiModel 管理权重与状态，业务页通过 modelKey/modelId 选择推理后端。上线前必须完成：权重绑定 → 页面冒烟 → 真实样本验收 → 监控指标观察。

1.2 为什么要单独成文

模型目录超过百个后，最大成本不是「会不会调 API」，而是「选错模型、绑错权重、页面对不上 task」。本篇把该模型的边界、入口、代码、案例与坑写全，方便实施同学按 checklist 落地。

1.3 交付物清单

一篇合格的模型文档至少应让读者带走：规格表、入口路由、可运行代码、验收表、避坑表、对照实验方法。本篇围绕yolo26n-obb按此清单组织，避免「只有介绍没有落地」。

1.4 适合用 / 不适合用

选型时把yolo26n-obb放进「候选短名单」，用同一批样本对比同分类相邻模型的延迟与误差，再锁生产版本。短名单建议不超过 3 个 modelKey，否则对照实验会拖成月度项目。

2. 模型名片与能力边界

2.1 规格速查表

2.2 输入输出约定（实施视角）

2.3 资源与性能预期（经验区间，需本机实测）

3. 在 TigerPro 架构中的位置

TigerPro 的模型不是散落脚本，而是「登记 → 绑定权重 → 业务页选择 → services 推理 → 展示/告警/入库」。本模型yolo26n-obb同样走这条链路。理解位置，才能在监控墙、MTMC、告警之间排障。