[發明專利]一種基于二維碼和深度學習的商品識別方法及裝置

有效

• 申請號: 201811483176.1
• 申請日: 2018-12-05
• 公開（公告）號: CN109635705B
• 公開（公告）日: 2021-04-27
• 發明（設計）人: 翟廣濤;易馥旺;朱澤昊;賈雋;章加何
• 申請（專利權）人: 上海交通大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K7/10;G06N3/04
• 代理公司: 上海恒慧知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 31317
• 代理人: 徐紅銀

1.一種基于二維碼和深度學習的商品識別方法，其特征在于，包括：

S11：編碼制作二維碼標簽，并給部分商品貼上所述二維碼標簽；對未貼二維碼標簽的特定商品進行拍攝，得到特定商品的圖片，利用深度神經網絡對所述特定商品的圖片進行訓練得到神經網絡模型；其中，所述二維碼標簽為Micro QR Code類型的二維碼標簽；

S12：利用訓練得到的神經網絡模型對商品進行目標檢測，識別出特定商品信息；

S13：利用二維碼標簽識別出貼有二維碼標簽的商品信息，包括：先直接識別全圖的二維碼標簽，然后對未識別出的二維碼標簽定位，將這些二維碼標簽從圖片中切割出來，再單獨識別二維碼標簽，對于單獨識別仍然無法識別出來的二維碼標簽，進行處理，再次識別；

所述S12和S13不分先后順序。

2.根據權利要求1所述的基于二維碼和深度學習的商品識別方法，其特征在于，所述S11中的對未貼二維碼標簽的特定商品進行拍攝，得到特定商品的圖片具體為：對未貼二維碼標簽的特定商品進行旋轉拍攝，得到多個角度的特定商品的圖片。

3.根據權利要求1所述的基于二維碼和深度學習的商品識別方法，其特征在于，所述S13中的對于單獨識別仍然無法識別出來的二維碼標簽，進行處理的方法包括：仿射變換矯正畸變、圖像增強以及圖像銳化中的一種或多種。

4.根據權利要求1所述的基于二維碼和深度學習的商品識別方法，其特征在于，所述S13之后還包括：

S14：對S12和S13中得到的商品信息進行整合。

5.一種用于執行權利要求1-4任一項所述方法的基于二維碼和深度學習的商品識別裝置，其特征在于，包括：攝像頭、神經網絡識別裝置以及二維碼識別裝置；其中，

所述攝像頭用于對未貼二維碼標簽的商品特征進行拍攝以及對貼有二維碼標簽的商品上的二維碼標簽進行拍攝；

所述神經網絡識別裝置用于根據拍攝的未貼二維碼標簽的商品特征圖片進行識別，得到未貼二維碼標簽的商品種類和數量；

所述二維碼識別裝置用于根據拍攝的貼有二維碼標簽的商品的二維碼照片進行識別，得到貼有二維碼標簽的商品種類和數量。

6.根據權利要求5所述的基于二維碼和深度學習的商品識別裝置，其特征在于，還包括：擋物板；

所述擋物板用于對所述攝像頭拍攝的邊緣部分進行限位，以防止所述攝像頭拍攝的邊緣部分的商品上的二維碼無法對焦而模糊。

7.根據權利要求5所述的基于二維碼和深度學習的商品識別裝置，其特征在于，還包括：照明燈；

所述照明燈用于對商品進行照明。