[发明专利]图像识别方法及追溯秤终端

权利要求书

1.一种图像识别方法，其特征在于，应用于追溯秤终端，所述追溯秤终端包括称重模块、图像采集模块和信息处理模块，所述信息处理模块分别与所述称重模块、所述图像采集模块电连接，所述方法包括：

所述称重模块将获取到的待测对象的重量信息发送给所述信息处理模块；

所述信息处理模块接收到所述重量信息后，向所述图像采集模块发送图像采集指令；

所述图像采集模块基于所述图像采集指令，采集所述待测对象的初始图像及将所述初始图像发送给所述信息处理模块；

所述信息处理模块对所述初始图像进行品类识别，获得所述待测对象的识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述图像采集模块基于所述图像采集指令，采集所述待测对象的初始图像及将所述初始图像发送给所述信息处理模块之后，在所述信息处理模块对所述初始图像进行品类识别，获得所述待测对象的识别结果之前，所述方法还包括：

所述信息处理模块基于所述初始图像及预设的图像对比度计算规则，获得所述初始图像的对比度；

所述信息处理模块判断得出所述对比度小于预设阈值时，基于图像增强算法对所述初始图像进行图像增强，以获得图像增强后的初始图像；

相应地，所述信息处理模块对所述初始图像进行品类识别，获得所述待测对象的识别结果，包括：

所述信息处理模块对所述图像增强后的初始图像进行品类识别，获得所述待测对象的识别结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述图像增强算法为多尺度Retinex图像增强算法。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述信息处理模块基于所述初始图像及预设的图像对比度计算规则，获得所述初始图像的对比度，包括：

所述信息处理模块基于获得所述初始图像的对比度，其中，C_δ为所述初始图像的对比度，i,j均为所述初始图像中像素对应的灰度值，δ(i,j)＝|i-j|为所述初始图像中相邻像素间的灰度差，P_δ(i,j)为所述初始图像中相邻像素间的灰度差为δ的像素分布概率。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述信息处理模块对所述图像增强后的初始图像进行品类识别，获得所述待测对象的识别结果，包括：

所述信息处理模块基于深度残差神经网络算法对所述图像增强后的初始图像进行品类识别，若识别成功，获得所述待测对象的种类信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在若识别成功，获得所述待测对象的种类信息之后，所述方法还包括：

所述信息处理模块判断所述待测对象是否含有子类，在为是时，对所述图像增强后的初始图像进行子类识别，确定所述待测对象的子类信息。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述信息处理模块判断所述待测对象是否含有子类，在为是时，对所述图像增强后的初始图像进行子类识别，获得所述待测对象的子类信息，包括：

所述信息处理模块判断所述待测对象是否含有子类，在为是时，基于灰度直方图分析算法对所述图像增强后的初始图像进行子类识别，获得所述待测对象的子类信息。

8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述追溯秤终端还包括音频模块，所述音频模块与所述信息处理模块电连接，所述信息处理模块对所述图像增强后的初始图像进行品类识别，获得所述待测对象的识别结果，包括：

所述信息处理模块对所述图像增强后的初始图像进行品类识别，若识别失败，向所述音频模块发送提示指令；

所述音频模块基于所述提示指令，触发无法识别信息，以使所述追溯秤终端接收用户输入的所述待测对象的种类信息。

9.根据权利要求5-8任一项所述的方法，其特征在于，所述追溯秤终端还包括显示模块，所述显示模块与所述信息处理模块电连接，所述方法还包括：

所述信息处理模块基于所述种类信息，获得所述待测对象的价格信息并将所述种类信息、所述价格信息、所述重量信息发送给所述显示模块；

所述显示模块显示所述种类信息、所述价格信息、所述重量信息。

10.一种追溯秤终端，其特征在于，包括称重模块、图像采集模块和信息处理模块，所述信息处理模块分别与所述称重模块、所述图像采集模块电连接；

所述称重模块，用于将获取到的待测对象的重量信息发送给所述信息处理模块；

所述信息处理模块，用于接收到所述重量信息后，向所述图像采集模块发送图像采集指令；

所述图像采集模块，用于基于所述图像采集指令，采集所述待测对象的初始图像及将所述初始图像发送给所述信息处理模块；

所述信息处理模块，用于对所述初始图像进行品类识别，获得所述待测对象的识别结果。