[發明專利]一種目標碼定位方法、裝置、電子設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202010517844.9
• 申請日: 2020-06-09
• 公開（公告）號: CN111680680B
• 公開（公告）日: 2023-10-13
• 發明（設計）人: 張發恩;楊帥
• 申請（專利權）人: 創新奇智（合肥）科技有限公司
• 主分類號: G06V30/146
• 分類號: G06V30/146;G06V30/14;G06V30/18;G06V30/19;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 北京超凡宏宇知識產權代理有限公司 11463
• 代理人: 蔣姍

本申請涉及一種目標碼定位方法、裝置、電子設備及存儲介質，屬于人工智能技術領域。該方法包括：獲取包含目標碼的原始圖像；將所述原始圖像輸入到預先訓練好的基于深度學習的特征提取網絡，輸出所述目標碼的坐標位置，所述坐標位置包括所述目標碼所在區域的中心點橫坐標、中心點縱坐標、寬、高以及旋轉角度。該方法將旋轉角度納入目標碼的坐標位置中，使得在進行目標碼定位時，可以直接利用包含目標碼的原始圖像作為輸入，快速定位圖像中目標碼的位置，輸出目標碼所在區域的中心點橫坐標、中心點縱坐標、寬、高以及旋轉角度，而無需進行去噪等預處理和角度判斷、旋轉等后處理，具備準確度高、實時性好的特點。

技術領域

本申請屬于人工智能技術領域，具體涉及一種目標碼定位方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

在日常生活和工業應用中,普遍使用目標碼(如一維碼、二維碼)記錄產品信息，以便回溯生產流程，諸如：零售行業、物流行業、金融行業對目標碼的使用需求越來越大。目標碼技術應用的關鍵在于定位，即通過成像設備和算法獲取目標碼的精確位置，然后才能進行解碼。

現有的目標碼定位技術僅適用于簡單環境，而對于某些生產環境復雜的行業，如服裝行業，包裝袋中的目標碼常被包裝袋上的字符遮擋，二者混合在一起，很容易產生誤檢或漏檢；此外，現有的目標碼定位技術僅能使用正矩形確定位置，對于目標碼有旋轉的情況，無法給出最小外接矩形和目標碼旋轉角度。如果想要得到準確的解碼結果，必須再次確定旋轉角度進行目標碼校正。

如上所述，現有目標碼定位技術主要存在兩點缺陷。第一，對復雜環境缺少泛化性和魯棒性；第二，對于實際場景中普遍存在的目標碼旋轉情況，需要采用定位加角度校正這樣的兩步法進行精確定位，流程復雜，且會導致每個步驟的誤差累積，降低定位效果。

發明內容

鑒于此，本申請的目的在于提供一種目標碼定位方法、裝置、電子設備及存儲介質，以改善現有目標碼定位技術對復雜環境缺少泛化性和魯棒性的問題。

本申請的實施例是這樣實現的：

第一方面，本申請實施例提供了一種目標碼定位方法，包括：獲取包含目標碼的原始圖像；將所述原始圖像輸入到預先訓練好的基于深度學習的特征提取網絡，輸出所述目標碼的坐標位置，所述坐標位置包括所述目標碼所在區域的中心點橫坐標、中心點縱坐標、寬、高以及旋轉角度。本申請實施例中，將旋轉角度納入目標碼的坐標位置中，使得在進行目標碼定位時，不需要采用傳統的定位加角度校正這樣的兩步法進行精確定位，進而使得可以直接利用包含目標碼的原始圖像作為輸入，快速定位圖像中目標碼的位置，輸出目標碼所在區域的中心點橫坐標、中心點縱坐標、寬、高以及旋轉角度，而無需進行去噪等預處理和角度判斷、旋轉等后處理，同時，由于沒有角度判斷、旋轉等后處理的誤差累計，因此具備準確度高、實時性好的特點。

結合第一方面實施例的一種可能的實施方式，所述特征提取網絡包括：順次連接的特征提取層、區域預測層和預測區域分類層；將所述原始圖像輸入到預先訓練好的基于深度學習的特征提取網絡，輸出所述目標碼的坐標位置，包括：將所述原始圖像輸入到所述特征提取層，利用所述特征提取層從所述原始圖像中提取出目標碼特征，得到特征圖；利用所述區域預測層在所述特征圖上對所述目標碼所在的區域進行預測，生成至少一個錨點框；利用所述預測區域分類層對所述至少一個錨點框中的每個錨點框的類別進行識別，并將類別為所述目標碼的錨點框在所述特征圖上的坐標映射回所述原始圖像，得到所述目標碼的坐標位置。本申請實施例中，先利用特征提取層從原始圖像中提取出目標碼特征，得到特征圖，然后再利用區域預測層在特征圖上生成至少一個錨點框，對目標碼所在的區域進行預測；最后再利用預測區域分類層對每個錨點框的類別進行識別，并將類別為目標碼的錨點框在特征圖上的坐標映射回原始圖像，即可快速完成目標碼的坐標位置，而無需進行去噪等預處理和角度判斷、旋轉等后處理。