[发明专利]一种币码堆的面值统计方法、装置及电子设备在审

专利信息
申请号: 201810372970.2 申请日: 2018-04-24
公开(公告)号: CN108596192A 公开(公告)日: 2018-09-28
发明(设计)人: 刘帅;周晓;彭圣锋;刘新豪;朱才志 申请(专利权)人: 图麟信息科技(深圳)有限公司
主分类号: G06K9/46 分类号: G06K9/46;G06K9/32
代理公司: 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 代理人: 马敬;项京
地址: 518057 广东省深圳市*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明实施例提供了一种币码堆的面值统计方法、装置及电子设备。该方法包括:获得原始图像,原始图像中包含目标币码堆对应的币码堆区域;从原始图像中确定待识别的目标图像,目标图像基于原始图像中的币码堆区域所确定;提取目标图像中的角点特征和边缘特征;根据目标图像、角点特征、边缘特征,利用预先训练好的币码识别深度学习模型,识别目标币码堆的币码类型;币码识别深度学习模型是基于样本图像、样本图像中的角点特征和边缘特征以及样本图像所对应币码堆的币码类型训练得到的;基于预设的币码类型与币码面值的对应关系以及目标币码堆的币码类型,统计目标币码堆的总面值。应用本发明实施例提供的方案可以提高币码堆的面值的统计效率。
搜索关键词: 币码 原始图像 边缘特征 目标图像 样本图像 角点 装置及电子设备 提取目标图像 统计 统计目标 预设 学习 应用
【主权项】:
1.一种币码堆的面值统计方法,其特征在于,所述方法包括:获得原始图像;其中,所述原始图像中包含目标币码堆对应的币码堆区域;从所述原始图像中,确定待识别的目标图像;其中,所述目标图像基于所述原始图像中的币码堆区域所确定;提取所述目标图像中的角点特征和边缘特征;根据所述目标图像、所述角点特征、所述边缘特征,利用预先训练好的币码识别深度学习模型,识别所述目标币码堆的币码类型;其中,所述币码识别深度学习模型是基于样本图像、所述样本图像中的角点特征和边缘特征以及所述样本图像所对应币码堆的币码类型训练得到的;基于预设的币码类型与币码面值的对应关系以及所述目标币码堆的币码类型,统计所述目标币码堆的总面值。
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