[發明專利]一種復雜環境下的QR碼檢測定位方法

在審

• 申請號: 201810065484.6
• 申請日: 2018-01-23
• 公開（公告）號: CN108241860A
• 公開（公告）日: 2018-07-03
• 發明（設計）人: 郭明錦;陳榮軍;謝舜道;朱雄泳
• 申請（專利權）人: 佛山市順德區中山大學研究院;廣東順德中山大學卡內基梅隆大學國際聯合研究院;中山大學
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 左恒峰

1.一種復雜環境下的QR碼檢測定位方法，其特征在于：包括以下步驟：

A、獲取圖片，并對圖片進行預處理；

B、訓練第一卷積神經網絡，將圖片整體送入已訓練好的第一卷積神經網絡中，第一卷積神經網絡判斷圖片是否含有QR碼或類似QR碼的圖形；

C、訓練第二卷積神經網絡，將含有QR碼或類似QR碼的圖形的待檢測圖片送入到已訓練好的第二卷積神經網絡中，以隨機命中的方式進行局部識別得到整個QR碼區域；

D、基于QR碼的三個尋位圖形的特征進行定位后得到最終的QR碼。

2.根據權利要求1所述的一種復雜環境下的QR碼檢測定位方法，其特征在于：所述步驟A中獲取圖片，并對圖片進行預處理的具體步驟為：

A1、獲取圖片，將該圖片轉換成灰度圖像，采用局部自適應閥值方法將灰度圖像轉化為二值圖像；

A2、對二值圖像進行中值濾波以及去除噪聲。

3.根據權利要求1所述的一種復雜環境下的QR碼檢測定位方法，其特征在于：所述步驟B中訓練第一卷積神經網絡的具體步驟為：建立兩類數據集圖片，圖片中含有QR碼圖像和未含有QR碼圖形，以此數據集作為訓練集訓練第一卷積神經網絡。

4.根據權利要求1所述的一種復雜環境下的QR碼檢測定位方法，其特征在于：所述步驟B第一卷積神經網絡判斷圖片是否含有QR碼或類似QR碼的圖形中，當第一卷積神經網絡判斷圖片整體中含有QR碼或類似QR碼的圖形時，執行下一步驟；若第一卷積神經網路判斷圖片整體中未含有QR碼或類似QR碼的圖形時，終止操作。

5.根據權利要求1所述的一種復雜環境下的QR碼檢測定位方法，其特征在于：所述步驟C中訓練第二卷積神經網絡的具體步驟為：建立數據集圖片，將數據集圖片中每張圖片進行切分得到局部塊，將所有局部塊分為包含QR碼區域和背景區域兩類作為數據集，以此數據集來訓練第二卷積神經網絡。

6.根據權利要求1所述的一種復雜環境下的QR碼檢測定位方法，其特征在于：所述步驟C將含有QR碼或類似QR碼的圖形的待檢測圖片送入到已訓練好的第二卷積神經網絡中，以隨機命中的方式進行局部識別得到整個QR碼區域的具體步驟為：

C1、隨機選取待檢測圖片的任一局部塊送入到第二卷積神經網絡中，第二卷積神經網絡對該局部塊進行識別；

C2、若第二卷積神經網絡對該局部塊識別為背景區域，任取另一局部塊進行再次識別，直至含有QR碼區域的局部塊被命中；

C3、以命中的局部塊為中心，對其上下左右四個方向上的局部塊進行識別，不斷向外擴散直到檢測到含有背景區域的局部塊時停止識別；

C4、以上述四個方向上的含有背景區域的局部塊為邊緣定位整個QR碼區域。

7.根據權利要求1所述的一種復雜環境下的QR碼檢測定位方法，其特征在于：所述步驟D中基于QR碼的三個尋位圖形的特征進行定位后得到最終的QR碼的具體步驟為：利用尋位圖形的寬度比例或者輪廓關系檢測出尋位圖形，通過透視變換矯正，提取到最終的QR碼。