[发明专利]识别码识别方法、装置、计算机设备和存储介质有效
申请号: | 201810934332.5 | 申请日: | 2018-08-16 |
公开(公告)号: | CN109325491B | 公开(公告)日: | 2023-01-03 |
发明(设计)人: | 许典平;冉辰;苗捷;贾晓义;姜媚;林榆耿 | 申请(专利权)人: | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06V30/148 | 分类号: | G06V30/148 |
代理公司: | 华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人: | 黄晓庆;何平 |
地址: | 518000 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 识别码 识别 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
1.一种识别码识别方法,所述方法包括:
获取待检测图片;
检测所述待检测图片中的识别码得到检测结果,所述检测结果包括与所述识别码对应的目标码的目标信息;所述目标码是通过检测的方式检测到的、认定为识别码的码;其中,若通过设置图片的方式获取待检测图片,则采用第一分辨率,检测所述待检测图片中的识别码得到检测结果;若通过扫描的方式获取待检测图片,则采用第二分辨率,检测所述待检测图片中的识别码得到检测结果;所述第一分辨率大于所述第二分辨率;通过设置图片的方式获取待检测图片包括:通过预设指令将预设图片设置为待检测图片;
根据所述目标信息对所述目标码进行采样,得到采样图像;所述采样图像是通过神经网络模型进行采样得到的,所述神经网络模型的隐藏层中、与所述目标码的边缘区域对应的权重大于预设值;所述隐藏层包括所述目标码的各特征区域对应的权重,所述预设值根据各特征区域对应的权重确定;
对所述采样图像进行解码,得到与所述识别码对应的识别结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标信息对所述目标码进行采样,得到采样图像,包括:当所述目标码满足分辨率条件时,根据所述目标信息对所述目标码进行上采样,得到采样图像。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,若通过设置图片的方式获取待检测图片,则
所述根据所述目标信息对所述目标码进行采样,得到采样图像,包括:当所述目标码满足分辨率条件时,根据所述目标信息对所述目标码进行上采样,得到采样图像。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于:当所述目标码的分辨率小于预设值时,根据所述目标信息对所述目标码进行上采样,得到采样图像。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标信息对所述目标码进行上采样,得到采样图像,包括以下两项中的任意一项:
根据所述目标信息对所述目标码中每相邻的四个像素点进行双线性插值,得到采样图像;
基于图像超分辨率重建技术对所述目标码进行上采样,得到采样图像。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,通过神经网络模型,基于图像超分辨率重建技术对所述目标码进行上采样,得到采样图像。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,在训练所述神经网络模型之前,对训练样本中的目标码的标签区域进行过滤。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取待检测图片,包括以下两种方式中的任意一种:
通过设置图片的方式获取待检测图片;
通过扫描的方式获取待检测图片。
9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述检测结果还包括识别码类型;
所述对所述采样图像进行解码,得到与所述识别码对应的识别结果,包括:根据所述识别码类型对所述采样图像进行解码,得到与所述识别码对应的识别结果。
10.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述采样图像进行解码,得到与所述识别码对应的识别结果,包括:
对所述采样图像进行二值化处理,得到二值化图像;
解码所述二值化图像,得到与所述识别码对应的识别结果。
11.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:通过神经网络模型,检测所述待检测图片中的识别码得到检测结果;所述神经网络模型的训练过程中使用的正样本对应的目标码与识别码的交并比大于预设值。
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