[發明專利]一種基于AI條形碼防偽的方法在審
| 申請號: | 202010086683.2 | 申請日: | 2020-02-11 |
| 公開(公告)號: | CN111401499A | 公開(公告)日: | 2020-07-10 |
| 發明(設計)人: | 王婭雯 | 申請(專利權)人: | 王婭雯 |
| 主分類號: | G06K19/06 | 分類號: | G06K19/06;G06N20/20;G06F21/60 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 200000 上海*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 ai 條形碼 防偽 方法 | ||
本發明屬于條形碼防偽技術領域,尤其為一種基于AI條形碼防偽的方法,包括如下步驟:S100、條形碼生產?設計條形碼,基于條形碼的設計,在指定廠商生產一百份;S200、條形碼取樣?基于所述S100,通過攝像頭把生產好的條形碼拍照取樣;S300、數據入庫?基于所述S200,把拍照取樣的條形碼數據傳輸至數據庫,并進行資料加密;本發明結合AI學習的技術,把生產的條形碼進行交集式學習,此交集式學習,可根據生產條形碼的共同參數進行數據整合,最終確定一份條形碼正樣本,通過此方式,增大模仿者的模仿難度,進而避免了模仿者對產品條形碼的復刻,進一步保護條形碼應付上的產品。
技術領域
本發明屬于條形碼防偽技術領域,具體涉及一種基于AI條形碼防偽的方法。
背景技術
條形碼(barcode)是將寬度不等的多個黑條和空白,按照一定的編碼規則排列,用以表達一組信息的圖形標識符。常見的條形碼是由反射率相差很大的黑條(簡稱條)和白條(簡稱空)排成的平行線圖案。條形碼可以標出物品的生產國、制造廠家、商品名稱、生產日期、圖書分類號、郵件起止地點、類別、日期等許多信息,因而在商品流通、圖書管理、郵政管理、銀行系統等許多領域都得到廣泛的應用;
但是,現有的條形碼較為普及,但是條形碼運用在產品銷售時,很容易被模仿者復刻,進而影響產品的銷售;
為此,我們提出了一種基于AI條形碼防偽的方法,來解決上述問題。
發明內容
為解決上述背景技術中提出的問題。本發明提供了一種基于AI條形碼防偽的方法。
本發明提供如下技術方案:一種基于AI條形碼防偽的方法,包括如下步驟:
S100、條形碼生產-設計條形碼,基于條形碼的設計,在指定廠商生產一百份;
S200、條形碼取樣-基于所述S100,通過攝像頭把生產好的條形碼拍照取樣;
S300、數據入庫-基于所述S200,把拍照取樣的條形碼數據傳輸至數據庫,并進行資料加密;
S400、AI學習-基于所述S300,把條形碼傳輸至數據庫時,通過AI學習,基于廠商生產的特性,確定最終的一份條形碼正樣本;
S500、正樣本入庫-基于所述S500,把條形碼正樣本數據數據傳輸至數據庫,并進行資料加密。
作為本發明的一種基于AI條形碼防偽的方法優選技術方案,所述S100中,廠商在生產時,可通過印刷和/或染色和/或拓印的工藝生產。
作為本發明的一種基于AI條形碼防偽的方法優選技術方案,所述S200中,進行拍照取樣時,可通過攝像頭基于任意角度和/或任意攝像頭的像素和/或任意反光強弱進行拍照取樣。
作為本發明的一種基于AI條形碼防偽的方法優選技術方案,所述S300中,把拍照取樣的多個條形碼參數存儲至數據庫中的存儲模塊。
作為本發明的一種基于AI條形碼防偽的方法優選技術方案,所述S400中,基于AI學習,把多個條形碼參數進行交集式學習,形成最終參數。
作為本發明的一種基于AI條形碼防偽的方法優選技術方案,所述S500中,基于所述S400,把多個條形碼參數進行交集式學習的最終參數存儲至數據庫中的存儲模塊。
與現有技術相比,本發明的有益效果是:本發明結合AI學習的技術,把生產的條形碼進行交集式學習,此交集式學習,可根據生產條形碼的共同參數進行數據整合,最終確定一份條形碼正樣本,通過此方式,增大模仿者的模仿難度,進而避免了模仿者對產品條形碼的復刻,進一步保護條形碼應付上的產品。
具體實施方式
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