[发明专利]深度学习与形状检测相结合的二维码定位方法及系统在审
| 申请号： | 201811539959.7 | 申请日： | 2018-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN109740395A | 公开（公告）日： | 2019-05-10 |
| 发明（设计）人： | 宋伟;陆伟;王智学 | 申请（专利权）人： | 江苏理工学院 |
| 主分类号： | G06K7/10 | 分类号： | G06K7/10 |
| 代理公司： | 常州佰业腾飞专利代理事务所(普通合伙) 32231 | 代理人： | 高姗 |
| 地址： | 213001 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种深度学习与形状检测相结合的二维码定位方法及系统；该方法包括样本图像采集模块、样本图像标注模块、深度学习模块、测试图像采集模块、二维码候选区域提取模块、二维码候选区域精确定位模块、二维码码片提取模块；在复杂光源环境下采集大量Datamatrix码样本图像，然后人工对其进行样本标注，再对该样本集进行深度学习，获得二维码候选区域提取器，接下来就可以采集测试图像，通过前面获得的二维码候选区域提取器，来提取被测二维码图像中可能存在的二维码区域，再对该区域进行形状检测实现精确定位，最后通过解码算法，完成二维码码片信息的提取；本发明不仅稳定，而且效率高，同时准确率高。 | ||
| 搜索关键词： | 二维码 候选区域 形状检测 样本图像 定位方法及系统 采集模块 测试图像 提取模块 提取器 精确定位模块 采集 二维码区域 二维码图像 复杂光源 解码算法 码片信息 学习模块 样本标注 样本集 准确率 码片 学习 标注 | ||
【主权项】：
1.一种深度学习与形状检测相结合的二维码定位方法，其特征在于：步骤1、在复杂光源环境下采集待测二维码图像，该图像通过深度学习获得的二维码候选区域提取器和梯度方向分组的改进霍夫变换二维码潜在图形定位算法来获得二维码候选轮廓；步骤2、对其进行灰度投影的二维码铁道线判定，得出精确的二维码定位区域，进而快速进行二维码码片信息的获取；步骤3、最后通过RS解码算法得到准确的二维码信息。
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