[发明专利]条码检测方法、装置及系统有效

专利信息
申请号: 201611022652.0 申请日: 2016-11-18
公开(公告)号: CN108073849B 公开(公告)日: 2021-04-30
发明(设计)人: 李俊柏;朱明凌;万其明;施行;武晓阳 申请(专利权)人: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
主分类号: G06K7/14 分类号: G06K7/14
代理公司: 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 代理人: 孙翠贤;项京
地址: 310051 浙*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 条码 检测 方法 装置 系统
【权利要求书】:

1.一种条码检测方法,其特征在于,包括:

获得通过图像采集设备采集的图像,所述图像中包含有携带条码的物体的图像信息;

定位所述图像中包含条码的潜在区域;

根据预定数量以及预定条码特征筛选方式,从所述潜在区域中筛选得到待进行译码的候选区域;其中,所述预定数量根据预先配置的译码数量和/或读码图像采集设备的帧率所确定出;其中,所述预定条码特征筛选方式用于从定位得到的潜在区域中筛选待译码的潜在区域,并且,当通过预定条码特征筛选方式筛选得到的潜在区域的数量大于预定数量时,从筛选得到的潜在区域中选取预定数量个潜在区域,作为待进行译码的候选区域,而当不大于预定数量时,将筛选得到的所有潜在区域作为待进行译码的候选区域;

对所筛选得到的候选区域进行译码。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:

在对所述候选区域的译码的失败率大于预定比例时,从剩余区域中提取待进行译码的补充区域,所述剩余区域为所述潜在区域中除所述候选区域以外的区域;

对所提取到的补充区域进行译码。

3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述预定条码特征筛选方式包括:边缘点梯度筛选方式、矩形度筛选方式和扫描线密度筛选方式中的至少一种。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述预定条码特征筛选方式包括:边缘点梯度筛选方式;

所述根据预定数量以及预定条码特征筛选方式,从所述潜在区域中筛选得到待进行译码的候选区域的步骤,包括:

检测各个潜在区域中的边缘点;

确定各个边缘点的梯度方向,所述梯度方向为正向或负向;

分别判断各个潜在区域中,梯度方向为正向的第一类边缘点和梯度方向为负向的第二类边缘点的个数是否均大于第一预定个数阈值,且所述第一类边缘点和所述第二类边缘点的个数的差值是否在第一预定均衡范围内;

将判断结果均为是的潜在区域确定为第一类备用区域;

判断所述第一类备用区域的数量是否大于所述预定数量;

如果大于,选取所述预定数量的第一类备用区域,将所选取的第一类备用区域确定为待进行译码的候选区域;

如果不大于,将所有的第一类备用区域确定为待进行译码的候选区域。

5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述预定条码特征筛选方式包括:矩形度筛选方式;

所述根据预定数量以及预定条码特征筛选方式,从所述潜在区域中筛选得到待进行译码的候选区域的步骤,包括:

计算各个潜在区域的矩形度;

将所对应矩形度大于第一预定矩形度阈值的潜在区域确定为第二类备用区域;

判断所述第二类备用区域的数量是否大于所述预定数量;

如果大于,选取所述预定数量的第二类备用区域,将所选取的第二类备用区域确定为待进行译码的候选区域;

如果不大于,将所有的第二类备用区域确定为待进行译码的候选区域。

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述计算各个潜在区域的矩形度所利用的公式为:

Di=Sai/Sbi

其中,Di为潜在区域i的矩形度,Sai为潜在区域i的面积,Sbi为潜在区域i的最小面积外接矩形的面积。

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