[发明专利]一种基于VR防伪技术的识别方法和系统

权利要求书

1.一种基于VR防伪技术的识别方法，其特征在于,包括：

S11，对商品进行扫描，得到扫描视频；

S12，根据扫描视频设置商品的防伪信息，并将防伪信息存储在服务器的数据库中；

S13，商品被交易后，用户根据待识别商品的外观查询防伪信息；

其中，步骤S12包括：

S121，从所述扫描视频中按照预设规则获取预设数量的图片；具体的，按照30fps的速度录制的视频，每1秒的视频将解析为30张图片，固定获取5张照片作为有效照片；这样如果拍摄了N秒时间的视频，将获取5*N张的图片；

S122，利用OCR插件对所述图片进行文字识别，得到识别文字；

S123，按照预设分割规则对所述识别文字进行分割，得到不止一个的词组；具体地，对所识别出来的文字，按照空格和连接符进行分割为多个不同的词组，按照识别出来的顺序依次保存到数据库中，如果存在重复识别的文字，则只保存一份，不重复保存；其中的一种词组为手机背面的唯一码；

S124，将所述图片、词组和防伪信息进行关联，完成商品的防伪信息的设置，并将所述图片、词组进行存储在服务器的数据库中；其中防伪信息包括当前使用的商家、销售时间、销售地点、手表品牌、手表型号、手表条码以及AR识别的相关图片；

其中，步骤S13包括：

S131，对待识别商品进行扫描，得到扫描视频；使用摄像头，对手表进行360度的扫描；

S132，从所述扫描视频中按照预设规则获取预设数量的图片；

S133，利用OCR插件对所述图片进行文字识别，得到识别文字；

S134，按照预设分割规则对所述识别文字进行分割，得到不止一个的词组；

S135，将所述词组和数据库内的词组进行匹配；若待识别商品的所述词组的词组数和数据中保存的商品的词组数相同，则匹配通过；

S136，若词组匹配通过，则将所述图片和数据库内词组匹配通过的商品的图片进行匹配；具体的匹配过程如下：

若当前上传视频的长度为M秒，则图片数为5*M，按照哈希算法如下：

步骤1.缩小尺寸：将图像缩小到8*8的尺寸，总共64个像素；这一步的作用是去除图像的细节，只保留结构/明暗基本信息，摒弃不同尺寸/比例带来的图像差异；

步骤2.简化色彩：将缩小后的图像，转为64级灰度，即所有像素点总共只有64种颜色；

步骤3.计算平均值：计算所有64个像素的灰度平均值；

步骤4.比较像素的灰度：将每个像素的灰度，与平均值进行比较，大于或等于平均值记为1，小于平均值记为0；

步骤5.计算哈希值：将上一步的比较结果，组合在一起，就构成了一个64位的整数，这就是这张图像的指纹；组合的次序并不重要，只要保证所有图像都采用同样次序就行了；

步骤6.得到指纹以后，对比不同的图像，看看64位中有多少位是不一样的；如果不相同的数据位数不超过5，就说明两张图像很相似；如果大于10，就说明这是两张不同的图像；如果5*M张图片中对比5*N张图片一共有25*M*N次对比，对比中如果有22.5*M*N张图片不同位数不超过5，则认为这组图片和服务器防伪图片是一致的，此时APP提示识别成功，展示识别出来的手表防伪信息，包括手表的品牌、型号、购买时间、购买地点；

S137，若图片匹配通过，则识别到所述商品，展示待识别商品的防伪信息。

2.一种基于VR防伪技术的识别系统，其特征在于，用于实现权利要求1中的方法，包括：防伪信息设置模块和防伪信息识别模块；

所述防伪信息设置模块，用于对商品进行扫描，得到扫描视频；

具体地，使用摄像头按照预设拍摄速度对商品进行360度的拍摄，得到扫描视频；对手表的正反两面进行细致拍摄；预设拍摄速度为30fps；拍摄的手表外观视频将保存到服务器中；

所述商品为手表，商家在出售手表前，先进行所有手表的防伪信息设置；设置防伪信息时基于AR防伪技术；在设置防伪信息之前，商家需要在AR系统中进行认证，包括商家的资质信息，具体为公司名称、地址、联系人、营业执照信息；商家资质由AR系统管理员进行审批，审批通过后的商家才可以对手表进行AR防伪信息的设置；

所述防伪信息设置模块，还用于从所述扫描视频中按照预设规则获取预设数量的图片；根据扫描视频设置商品的防伪信息，并将防伪信息存储在服务器的数据库中；

具体地，从所述扫描视频中按照预设规则获取预设数量的图片；具体的，按照30fps的速度录制的视频，每1秒的视频将解析为30张图片，固定获取5张照片作为有效照片；这样如果拍摄了N秒时间的视频，将获取5*N张的图片；

利用OCR插件对所述图片进行文字识别，得到识别文字；

按照预设分割规则对所述识别文字进行分割，得到不止一个的词组；具体地，对所识别出来的文字，按照空格和连接符进行分割为多个不同的词组，按照识别出来的顺序依次保存到数据库中，如果存在重复识别的文字，则只保存一份，不重复保存；其中的一种词组为手机背面的唯一码；

将所述图片、词组和防伪信息进行关联，完成商品的防伪信息的设置，并将所述图片、词组进行存储在服务器的数据库中；其中防伪信息包括当前使用的商家、销售时间、销售地点、手表品牌、手表型号、手表条码以及AR识别的相关图片；

所述防伪信息识别模块，用于商品被交易后，用户根据待识别商品的外观查询防伪信息；对待识别商品进行扫描，得到扫描视频；根据所述商品的唯一码查询所述商品的防伪信息；

具体地，对待识别商品进行扫描，得到扫描视频；使用摄像头，对手表进行360度的扫描；从所述扫描视频中按照预设规则获取预设数量的图片；利用OCR插件对所述图片进行文字识别，得到识别文字；按照预设分割规则对所述识别文字进行分割，得到不止一个的词组；将所述词组和数据库内的词组进行匹配；若待识别商品的所述词组的词组数和数据中保存的商品的词组数相同，则匹配通过；若词组匹配通过，则将所述图片和数据库内词组匹配通过的商品的图片进行匹配；具体的匹配过程如下：

若当前上传视频的长度为M秒，则图片数为5*M，按照哈希算法如下：

步骤1.缩小尺寸：将图像缩小到8*8的尺寸，总共64个像素；这一步的作用是去除图像的细节，只保留结构/明暗基本信息，摒弃不同尺寸/比例带来的图像差异；

步骤2.简化色彩：将缩小后的图像，转为64级灰度，即所有像素点总共只有64种颜色；

步骤3.计算平均值：计算所有64个像素的灰度平均值；

步骤4.比较像素的灰度：将每个像素的灰度，与平均值进行比较，大于或等于平均值记为1，小于平均值记为0；

步骤5.计算哈希值：将上一步的比较结果，组合在一起，就构成了一个64位的整数，这就是这张图像的指纹；组合的次序并不重要，只要保证所有图像都采用同样次序就行了；

步骤6.得到指纹以后，对比不同的图像，看看64位中有多少位是不一样的；如果不相同的数据位数不超过5，就说明两张图像很相似；如果大于10，就说明这是两张不同的图像；如果5*M张图片中对比5*N张图片一共有25*M*N次对比，对比中如果有22.5*M*N张图片不同位数不超过5，则认为这组图片和服务器防伪图片是一致的，此时APP提示识别成功，展示识别出来的手表防伪信息，包括手表的品牌、型号、购买时间、购买地点；

若图片匹配通过，则识别到所述商品，展示待识别商品的防伪信息。