[发明专利]一种基于深度学习的复杂背景证件打印缺陷检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于深度学习的复杂背景证件打印缺陷检测方法，所述方法包括：

获取待检测的目标证件图像；

基于经过训练的目标检测模型，对所述目标证件图像进行检测，确定所述目标证件图像的目标区域图像和边缘位置信息；

基于直线检测算法确定所述目标区域图像的角点位置；

确定所述目标区域图像中文本内容的直线信息；

对所述边缘位置信息、所述角点位置与所述直线信息进行匹配，获取匹配结果；基于所述匹配结果，判断所述目标证件图像是否存在打印缺陷。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

建立包括多个证件图像的证件图像训练集，对所述证件图像训练集中的多个证件图像的目标位置进行标记；

通过经过标记的所述证件图像训练集对所述目标检测模型进行训练。

3.根据权利要求1所述的方法，所述基于直线检测算法确定所述目标区域的角点位置，包括：

对所述目标区域图像进行二值化处理；

通过直线检测算法检测二值化处理后的所述目标区域图像中的直线目标，分别确定所述直线目标的多个水平方向直线簇和多个竖直方向直线簇；

基于多个水平方向直线簇和多个竖直方向直线簇组成平行线对，基于所述平行线确定所述目标区域图像的四个交点作为角点。

4.根据权利要求1所述的方法，所述确定所述目标区域图像中文本内容的直线信息，包括：

对所述目标区域图像进行二值化处理；

通过直线检测算法检测二值化处理后的所述目标区域图像中的直线目标，确定所述直线目标的直线簇，通过聚类统计分析确定所述直线簇的直线簇主方向。

5.根据权利要求1所述的方法，目标证件包括：身份证、驾驶证、港澳通行证、火车票、机票。

6.一种基于深度学习的复杂背景证件打印缺陷检测系统，所述系统包括：

输入输出模块，用于获取待检测的目标证件图像；对所述边缘位置信息、所述角点位置与所述直线信息进行匹配，获取匹配结果；基于所述匹配结果，判断所述目标证件图像是否存在打印缺陷；

目标二分类模块，用于基于经过训练的目标检测模型，对所述目标证件图像进行检测，确定所述目标证件图像的目标区域图像和边缘位置信息；

角点检测模块，用于基于直线检测算法确定所述目标区域图像的角点位置；

直线检测模块，用于确定所述目标区域图像中文本内容的直线信息。

7.根据权利要求6所述的系统，所述目标二分类模块还用于：

建立包括多个证件图像的证件图像训练集，对所述证件图像训练集中的多个证件图像的目标位置进行标记；

通过经过标记的所述证件图像训练集对所述目标检测模型进行训练。

8.根据权利要求6所述的系统，所述角点检测模块用于基于直线检测算法确定所述目标区域的角点位置，还用于：

对所述目标区域图像进行二值化处理；

通过直线检测算法检测二值化处理后的所述目标区域图像中的直线目标，分别确定所述直线目标的多个水平方向直线簇和多个竖直方向直线簇；

基于多个水平方向直线簇和多个竖直方向直线簇组成平行线对，基于所述平行线确定所述目标区域图像的四个交点作为角点。

9.根据权利要求6所述的系统，所述直线检测模块用于确定所述目标区域图像中文本内容的直线信息，还用于：

对所述目标区域图像进行二值化处理；

通过直线检测算法检测二值化处理后的所述目标区域图像中的直线目标，确定所述直线目标的直线簇，通过聚类统计分析确定所述直线簇的直线簇主方向。

10.根据权利要求6所述的系统，目标证件图像包括：身份证图像、驾驶证图像、港澳通行证图像、火车票图像、机票图像。