[發明專利]一種紙幣幣值的識別方法及裝置

有效

• 申請號: 201611177744.6
• 申請日: 2016-12-19
• 公開（公告）號: CN106652168B
• 公開（公告）日: 2020-07-21
• 發明（設計）人: 旺靜然
• 申請（專利權）人: 深圳怡化電腦股份有限公司;深圳市怡化時代科技有限公司;深圳市怡化金融智能研究院
• 主分類號: G07D7/20
• 分類號: G07D7/20
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 鄧猛烈;胡彬

本發明公開了一種紙幣幣值的識別方法及裝置。所述方法包括：獲取待測紙幣背景區域和特征區域的灰度圖像；根據所述背景區域的灰度圖像計算背景灰度值，并根據所述背景灰度值在所述特征區域中確定區別于背景的特征像素點；根據所述特征像素點的特征屬性識別所述待測紙幣的幣值。通過采用上述技術方案，可簡化現有紙幣幣值的計算方法，提高紙幣幣值識別的可靠性。

技術領域

本發明實施例涉及紙幣檢測技術領域，特別是涉及一種紙幣幣值的識別方法及裝置。

背景技術

隨著經濟的發展，紙幣的流通量越來越大，很多行業都出現了基于紙幣識別技術的智能化無人收費系統。例如，紙幣識別技術不僅應用在自動售貨售票上，還應用到銀行的自動存取款機或營業廳的自動交費機等系統中。同時，點鈔機的發明也為各個行業提供了方便。紙幣幣值識別裝置的應用，節省了大量的人力資源，極大地提升了工作效率。

紙幣幣值的識別是紙幣驗證的基礎識別部分，幣值識別的結果將在紙幣后續處理的過程中發揮關鍵作用。現有技術中，主要是采用基于神經網絡的識別算法來識別紙幣的幣值，即獲取大量的紙幣作為樣本數據，然后抽取特征，進行神經網絡的訓練，并測試神經網絡的收斂性及模擬樣本的識別率。然而，由于基于神經網絡的模式識別方法需要采集大量的樣本進行測試，使得識別過程相對繁瑣，影響紙幣幣值識別的速度。同時，在紙幣幣值的識別過程中，一般都是根據紙幣自身的特點設定特征區域，并根據特征區域的獨有特征來識別紙幣的幣值。因此，若紙幣在使用過程中出現彎折或污損等情況時，使得所需要識別的紙幣的特征區域將呈現出不同的特點，影響紙幣幣值的識別效率。

所以，現有技術對紙幣幣值的識別可靠性較差。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例提供一種紙幣幣值的識別方法及裝置，以簡化現有識別方法，并提高紙幣幣值的識別效率。

第一方面，本發明實施例提供了一種紙幣幣值的識別方法，包括：

獲取待測紙幣背景區域和特征區域的灰度圖像；

根據所述背景區域的灰度圖像計算背景灰度值，并根據所述背景灰度值在所述特征區域中確定區別于背景的特征像素點；

根據所述特征像素點的特征屬性識別所述待測紙幣的幣值。

進一步的，根據所述背景區域的灰度圖像計算背景灰度值，并根據所述背景灰度值在所述特征區域中確定區別于背景的特征像素點包括：

根據所述背景區域的灰度圖像計算所有像素點的灰度平均值，作為背景灰度值；

根據所述背景灰度值在所述特征區域中確定灰度值大于所述背景灰度值的像素點作為區別于背景的特征像素點。

進一步的，根據所述特征像素點的特征屬性識別所述待測紙幣的幣值包括：

計算所述特征區域中特征像素點的灰度值與所述背景灰度值之間的差值，并將所有差值之和作為特征屬性；

根據所述特征區域的特征屬性與預設特征門限值的關系，識別所述待測紙幣的幣值。

進一步的，所述待測紙幣為伊朗幣，所述灰度圖像為對待測紙幣進行紅外檢測到的圖像；

所述背景區域為紙幣正面的人物外的背景花紋，所述特征區域為熒光區域；

相應的，根據所述特征區域的特征屬性與預設特征門限值的關系，識別所述待測紙幣的幣值包括：

判斷所述特征區域的特征屬性是否大于預設特征門限值，若是，則所述伊朗幣的幣值為2萬，否則幣值為5萬或10萬。

進一步的，該方法還包括：獲取待測紙幣的第一比對區域和第二比對區域的灰度圖像；