[发明专利]扫码信息检测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及人工智能，提供一种扫码信息检测方法、装置、设备及存储介质。该方法能够基于扫码样本迭代调整生成学习器及判别学习器，得到生成网络及判别网络，获取迭代调整时的待分析扫码样本，并提取最后一轮迭代调整的目标扫码样本，基于生成网络对目标扫码样本进行处理，得到生成扫码样本并抽取样本，得到训练扫码样本，根据扫码数据的预测结果及标注结果生成判别准确度，若判别准确度小于预设阈值，根据标注结果及预测结果提取待增样本，基于生成网络及待增样本调整网络参数，得到判别模型，基于判别模型处理待检测信息，得到检测结果。本发明能够提高检测结果的准确性。此外，本发明还涉及区块链技术，所述检测结果可存储于区块链中。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种扫码信息检测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着人工智能的发展，扫码场景逐渐增加，然而随之而来的是扫码作弊的问题。目前，在扫码信息检测方式中，通常基于具体的扫码场景建立相应的判定规则，进而利用判定规则检测扫码信息是否符合规定，然而这种方式的检测准确性低下。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提供一种扫码信息检测方法、装置、设备及存储介质，能够提高检测结果的准确性。

一方面，本发明提出一种扫码信息检测方法，所述扫码信息检测方法包括：

获取扫码样本，所述扫码样本包括扫码图像及所述扫码图像所对应的标注信息；

基于所述扫码样本迭代调整预先构建好的生成学习器及判别学习器，直至满足迭代停止条件，得到与所述生成学习器对应的生成网络及与所述判别学习器对应的判别网络；

获取所述判别学习器在迭代调整时输出结果为预设结果的样本作为待分析扫码样本，并从所述待分析扫码样本中提取最后一轮迭代调整的目标扫码样本；

基于所述生成网络对所述目标扫码样本进行处理，得到生成扫码样本，并抽取所述待分析扫码样本及所述生成扫码样本，得到训练扫码样本，所述训练扫码样本中包括扫码数据及标注结果；

根据所述判别网络识别所述扫码数据所得到的预测结果及所述标注结果生成判别准确度；

若所述判别准确度小于预设阈值，根据所述标注结果及所述预测结果从所述训练扫码样本中提取待增样本；

基于所述生成网络及所述待增样本调整所述判别网络中的网络参数，得到判别模型；

当接收到检测请求，根据所述检测请求获取待检测信息，并基于所述判别模型处理所述待检测信息，得到检测结果。

根据本发明优选实施例，所述扫码样本中包括真实扫码样本及作假扫码样本，所述基于所述扫码样本迭代调整预先构建好的生成学习器及判别学习器，直至满足迭代停止条件，得到与所述生成学习器对应的生成网络及与所述判别学习器对应的判别网络包括：

在第一轮迭代调整中，基于所述生成学习器处理所述作假扫码样本，得到伪样本，并将所述伪样本及所述真实扫码样本确定为初始训练样本，所述初始训练样本包括初始训练数据及数据结果；

基于所述判别学习器识别所述初始训练数据，得到初始判别结果；

根据所述数据结果及所述初始判别结果调整所述生成学习器中的生成参数，得到调整后的生成学习器，并根据所述数据结果及所述初始判别结果调整所述判别学习器中的判别参数，得到调整后的判别学习器；

将所述调整后的生成学习器确定为下一次迭代调整的生成学习器，并将所述调整后的判别学习器确定为下一次迭代调整的判别学习器；

将所述数据结果为配置结果的初始训练样本确定为下一次迭代调整的作假扫码样本，直至满足所述迭代停止条件，得到所述生成网络及所述判别网络。