[發明專利]一種基于二維碼的物理防偽的方法及系統

在審

• 申請號: 201811319965.1
• 申請日: 2018-11-07
• 公開（公告）號: CN109493091A
• 公開（公告）日: 2019-03-19
• 發明（設計）人: 陳文正;史鵬輝;張兵
• 申請（專利權）人: 合肥友高物聯網標識設備有限公司
• 主分類號: G06Q30/00
• 分類號: G06Q30/00;G06K7/14;G06K9/62
• 代理公司: 杭州君度專利代理事務所(特殊普通合伙) 33240
• 代理人: 王桂名

1.一種基于二維碼的物理防偽的方法及系統，其特征在于，包括

S1：收集匯總標記了不同介質屬性的貨物圖片；

S2：將收集匯總的貨物圖片輸入到云端服務器中，建立樣本預設定模型，并通過不斷的訓練、修正樣本的預設定模型；

S3：云端服務器依據貨物圖片輸入該產品的公共信息和獨有信息并生成圖片；

S4：導入實時拍攝的貨物圖片，通過樣本模型自動識別貨物介質的種類以及真偽，并導出結果。

2.根據權利要求1所述的一種基于二維碼的物理防偽的方法，其特征在于，所述獨有信息包括對攜帶有信息的需編碼信息進行編碼，并生成相應的二維碼圖像，且所述二維碼圖片外圍的特定區域內具有尺寸信息。

3.根據權利要求1所述的一種基于二維碼的物理防偽的方法，其特征在于，將實時拍攝的圖片與所述二維碼圖片以及所述二維碼圖片外圍的特定區域內具有的尺寸信息判斷待檢測的圖片是否為偽造的產品。

4.根據權利要求1所述的一種基于二維碼的物理防偽的方法，其特征在于，所述公共信息包括：產品的名稱、規格、生產日期和廠家的官方信息。

5.根據權利要求所述的一種基于二維碼的物理防偽的方法，其特征在于，所述S2中，所述云端服務器在完成對樣本的訓練、修正后，可以將該樣本預設定模型的算法移植至智能移動終端。

6.根據權利要求1所述的一種基于二維碼的物理防偽的系統，其特征在于，所述系統包括深度學習模塊，所述深度學習模塊包括接收單元、生成單元、判斷單元和發送單元；

其中，所述接收單元，用于輸入產品的介質屬性以及產品的公共信息和獨有信息；

所述生成單元，用于依據所述公共信息和所述獨有信息生成二維碼及其外圍特定區域環境；

所述判斷單元，用于對所述云服務器內預先設定模型的圖片信息與實時拍攝的圖片信息進行對比判斷；

所述發送單元，用于將對比信息的結果發送至所述智能移動終端。

7.根據權利要求1所述的一種基于二維碼的物理防偽的系統，其特征在于，所述深度學習模塊與所述云端服務器相連接，所述深度學習模塊的輸入端連接至所述智能移動終端，所述智能移動終端將拍攝的貨物圖片發送至所述深度學習模塊，所述深度學習模塊接收貨物圖片后輸出識別結果為何種介質并將介質信息的結果發送至所述智能移動終端。

8.根據權利要求1所述的一種基于二維碼的物理防偽方法，其特征在于，所述智能移動終端包括智能手機或PC端。