[發明專利]一種掃描圖形碼的方法、裝置和掃碼設備

在審

• 申請號: 202110287811.4
• 申請日: 2021-03-17
• 公開（公告）號: CN113037944A
• 公開（公告）日: 2021-06-25
• 發明（設計）人: 周建
• 申請（專利權）人: 北京金朗維科技有限公司
• 主分類號: H04N1/028
• 分類號: H04N1/028;G06K7/10
• 代理公司: 北京遠創理想知識產權代理事務所(普通合伙) 11513
• 代理人: 衛安樂

1.一種掃描圖形碼的方法，用于掃碼設備，其特征在于，所述方法包括：

檢測掃碼設備當前周圍的環境照度，得到當前環境照度值；

根據所述當前環境照度值、上一幀圖像和已訓練的神經網絡，得到曝光預測值；

根據所述曝光預測值，調節所述掃碼設備中拍攝光源的照度值。

2.根據權利要求1所述的掃描圖形碼的方法，其特征在于，所述根據所述當前環境照度值、上一幀圖像和已訓練的神經網絡，得到曝光預測值，具體包括：

根據所述當前環境照度值計算當前光照強度的曝光值；

對所述上一幀圖像進行目標識別，得到識別結果；

將所述當前光照強度的曝光值、所述上一幀圖像、所述上一幀圖像的識別結果輸入經過已訓練的神經網絡中，得到所述曝光預測值。

3.根據權利要求2所述的掃描圖形碼的方法，其特征在于，所述對所述上一幀圖像進行目標識別，得到識別結果，具體包括：

獲取所述上一幀圖像中的目標的識別分，所述識別分為表征目標的可識別度的參數，并基于所述可識別的參數，構建表征所述識別分的獎勵函數。

4.根據權利要求3所述的掃描圖形碼的方法，其特征在于，所述獲取所述上一幀圖像中的目標的識別分，具體包括：

提前所述上一幀圖像中所述目標的子圖像；

將所述子圖像輸入已訓練的識別神經網絡中，得到所述識別分，其中所述識別神經網絡是卷積神經網絡。

5.根據權利要求2所述的掃描圖形碼的方法，其特征在于，所述已訓練的神經網絡包括通過以下方式訓練的神經網絡：

構建表征檢測到的目標識別的效果的獎勵函數，并根據所述獎勵函數，通過強化學習對所述神經網絡進行訓練。

6.根據權利要求5所述的掃描圖形碼的方法，其特征在于，所述根據所述獎勵函數，通過強化學習對所述神經網絡進行訓練，包括：

將所述掃碼設備的曝光值離散化，得到M個取值點，其中，M為自然數，所述M個取值點是所述神經網絡的輸出動作空間；

采用強化學習算法對所述神經網絡進行訓練。

7.根據權利要求6所述的掃描圖形碼的方法，其特征在于，所述方法還包括：

根據所述掃碼設備拍攝的幀圖像和所述當前環境照度值，對所述神經網絡進行在線強化學習，進而更新所述神經網絡的參數。

8.根據權利要求1所述的掃描圖形碼的方法，其特征在于，所述根據所述曝光預測值，調節所述掃碼設備中拍攝光源的照度值，具體包括：

根據所述曝光預測值，計算脈沖寬度值；

根據所述脈沖寬度值調節所述掃描設備的電壓，從而改變所述掃描設備中拍攝光源的照度值。

9.一種掃描圖形碼的裝置，用于掃碼設備，其特征在于，所述裝置包括：

檢測裝置，用于檢測掃碼設備當前周圍的環境照度，得到當前環境照度值；

預測裝置，用于根據所述當前環境照度值、上一幀圖像和已訓練的神經網絡，得到曝光預測值；

調節裝置，用于根據所述曝光預測值，調節所述掃碼設備中拍攝光源的照度值。

10.一種掃碼設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至8中任一項所述的掃描圖形碼的方法。