[發明專利]一種壓印類型識別方法及裝置

在審

• 申請號: 201910008695.0
• 申請日: 2019-01-04
• 公開（公告）號: CN109740601A
• 公開（公告）日: 2019-05-10
• 發明（設計）人: 羅熹之
• 申請（專利權）人: 北京奇藝世紀科技有限公司
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06K9/62
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 王寶筠

1.一種壓印類型識別方法，其特征在于，包括：

對待識別物體的待識別區域圖像進行圖像處理，得到處理后的圖像；

按照預設方向切分所述處理后的圖像，得到多個圖像子集；

將所述圖像子集輸入壓印類型識別模型，獲得所述圖像子集為凸起型子集的第一概率，以及所述圖像子集為印刷型子集的第二概率；

根據各個所述圖像子集對應的第一概率與第二概率，確定所述待識別物體的壓印類型為凸起型或者印刷型。

2.根據權利要求1所述的壓印類型識別方法，其特征在于，所述按照預設方向切分所述處理后的圖像，得到多個圖像子集，具體包括：

沿所述處理后的圖像上待識別圖形的排列方向均勻切分所述處理后的圖像，得到多個所述圖像子集，所述圖像子集為單像素高度。

3.根據權利要求1所述的壓印類型識別方法，其特征在于，所述對待識別物體的待識別區域圖像進行圖像處理，具體包括：

對所述待識別區域圖像先后進行灰度化和形態學處理。

4.根據權利要求3所述的壓印類型識別方法，其特征在于，所述形態學處理具體為：形態學梯度。

5.根據權利要求1所述的壓印類型識別方法，其特征在于，所述根據各個所述圖像子集對應的第一概率與第二概率，確定所述待識別物體的壓印類型為凸起型或者印刷型，具體包括：

對各個所述圖像子集對應的第一概率求和，得到第一概率之和；對各個所述圖像子集對應的第二概率求和，得到第二概率之和；

比較所述第一概率之和與所述第二概率之和的大小，如果所述第一概率之和大于所述第二概率之和，則確定所述待識別物體的壓印類型為凸起型；如果所述第二概率之和大于所述第一概率之和，則確定所述待識別物體的壓印類型為印刷型。

6.根據權利要求1-5任一項所述的壓印類型識別方法，其特征在于，在所述將所述圖像子集輸入壓印類型識別模型之前，所述方法還包括：

獲取M個第一類輸入訓練集和N個第二類輸入訓練集，所述M和所述N均為正整數；所述第一類輸入訓練集，為凸起型物體的待識別區域圖像進行所述圖像處理，得到的處理后的圖像按照所述預設方向切分得到的圖像子集；所述第二類輸入訓練集，為印刷型物體的待識別區域圖像進行所述圖像處理，得到的處理后的圖像按照所述預設方向切分得到的圖像子集；

利用Caffe框架以所述第一類輸入訓練集和所述第二類輸入訓練集作為輸入，訓練得到所述壓印類型識別模型。

7.一種壓印類型識別裝置，其特征在于，包括：

圖像處理模塊，用于對待識別物體的待識別區域圖像進行圖像處理，得到處理后的圖像；

圖像分割模塊，用于按照預設方向切分所述處理后的圖像，得到多個圖像子集；

壓印類型識別模塊，用于將所述圖像子集輸入壓印類型識別模型，獲得所述圖像子集為凸起型子集的第一概率，以及所述圖像子集為印刷型子集的第二概率；

壓印類型確定模塊，用于根據各個所述圖像子集對應的第一概率與第二概率，確定所述待識別物體的壓印類型為凸起型或者印刷型。

8.根據權利要求7所述的壓印類型識別裝置，其特征在于，所述圖像分割模塊，具體包括：

第一分割單元，用于沿所述處理后的圖像上待識別圖形的排列方向均勻切分所述處理后的圖像，得到多個所述圖像子集，所述圖像子集為單像素高度。

9.根據權利要求7所述的壓印類型識別裝置，其特征在于，所述壓印類型確定模塊，具體包括：

第一求和單元，用于對各個所述圖像子集對應的第一概率求和，得到第一概率之和；

第二求和單元，用于對各個所述圖像子集對應的第二概率求和，得到第二概率之和；

比較單元，用于比較所述第一概率之和與所述第二概率之和的大?。?/p>

壓印類型確定單元，用于當所述第一概率之和大于所述第二概率之和時，確定所述待識別物體的壓印類型為凸起型；當所述第二概率之和大于所述第一概率之和時，確定所述待識別物體的壓印類型為印刷型。

10.根據權利要求7-9任一項所述的壓印類型識別裝置，其特征在于，所述裝置還包括：

訓練集獲取模塊，用于獲取M個第一類輸入訓練集和N個第二類輸入訓練集，所述M和所述N均為正整數；所述第一類輸入訓練集，為凸起型物體的待識別區域圖像進行所述圖像處理，得到的處理后的圖像按照所述預設方向切分得到的圖像子集；所述第二類輸入訓練集，為印刷型的待識別區域圖像進行所述圖像處理，得到的處理后的圖像按照所述預設方向切分得到的圖像子集；

壓印類型識別模型訓練模塊，用于利用Caffe框架以所述第一類輸入訓練集和所述第二類輸入訓練集作為輸入，訓練得到所述壓印類型識別模型。