[發(fā)明專(zhuān)利]一種二維碼識(shí)別方法及裝置

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202111105974.2
• 申請(qǐng)日: 2021-09-22
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN114021595A
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-02-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 鐘華堡;張帆;沈亞鋒;謝立寅
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 廈門(mén)華聯(lián)電子股份有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06K7/14
• 分類(lèi)號(hào): G06K7/14;G06V10/774;G06K9/62;G06N20/00
• 代理公司: 深圳市達(dá)文創(chuàng)新知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44396
• 代理人: 芮爽

1.一種二維碼識(shí)別方法，其特征在于，包括如下步驟：

獲取待識(shí)別的二維碼圖像；其中，所述二維碼為QR碼；

利用訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)所述QR碼的原始數(shù)據(jù)；其中，所述原始數(shù)據(jù)包含數(shù)據(jù)和糾錯(cuò)碼字；

利用訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)格式預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)所述QR碼的原始格式信息；其中，所述原始格式信息包括糾錯(cuò)級(jí)別、蒙版類(lèi)型以及格式糾錯(cuò)位；

對(duì)所述原始數(shù)據(jù)和原始格式信息進(jìn)行二值化處理，并根據(jù)所述原始格式信息包含的糾錯(cuò)級(jí)別和所述原始數(shù)據(jù)包含的糾錯(cuò)碼字對(duì)數(shù)據(jù)碼字進(jìn)行糾錯(cuò)，以轉(zhuǎn)換為所述QR碼的真實(shí)信息。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種二維碼識(shí)別方法，其特征在于，獲取待識(shí)別的二維碼圖像之后，所述方法還包括：

接收所述深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型輸出的中間特征，通過(guò)注意力網(wǎng)絡(luò)將所述中間特征映射為8個(gè)數(shù)值，并使用Sigmoid激活函數(shù)將每個(gè)數(shù)值進(jìn)行激活；其中，所述注意力網(wǎng)絡(luò)為一個(gè)多層全連接網(wǎng)絡(luò)；

將所述注意力網(wǎng)絡(luò)映射得到的所述8個(gè)數(shù)值作為所述QR碼的8種蒙版矩陣的權(quán)重；以及

將經(jīng)過(guò)權(quán)重處理的8種蒙版矩陣與所述中間特征進(jìn)行拼接，以輸出新的特征矩陣。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種二維碼識(shí)別方法，其特征在于，所述深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型和所述深度學(xué)習(xí)格式預(yù)測(cè)模型預(yù)先被聯(lián)合訓(xùn)練；

所述注意力網(wǎng)絡(luò)嵌入到所述深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型和所述深度學(xué)習(xí)格式預(yù)測(cè)模型內(nèi)部，以在聯(lián)合訓(xùn)練所述深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型和所述深度學(xué)習(xí)格式預(yù)測(cè)模型時(shí)被共同訓(xùn)練。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種二維碼識(shí)別方法，其特征在于，訓(xùn)練所述深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型和所述深度學(xué)習(xí)格式預(yù)測(cè)模型，具體包括：

獲取N種相鄰編號(hào)不同版本類(lèi)型的QR碼圖像形成數(shù)據(jù)集；其中，每條數(shù)據(jù)的內(nèi)容至少包括：圖像保存路徑、原始數(shù)據(jù)、原始格式信息；所述原始數(shù)據(jù)包括二進(jìn)制格式的數(shù)據(jù)和糾錯(cuò)碼字；所述原始格式信息包括二進(jìn)制格式的糾錯(cuò)級(jí)別、蒙版類(lèi)型和格式糾錯(cuò)位；

根據(jù)選定的所述QR碼版本設(shè)定相應(yīng)的原始數(shù)據(jù)長(zhǎng)度，以及設(shè)定所述深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型的最后一層的全連接通道數(shù)為最大原始數(shù)據(jù)長(zhǎng)度其中，v為所述QR碼版本，L_v是版本為v的所述QR碼的原始數(shù)據(jù)長(zhǎng)度；

利用公式(1)計(jì)算所述數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型的損失；

其中，Sigmoid函數(shù)為激活函數(shù)，和分別為所述深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)的原始數(shù)據(jù)和人工標(biāo)注的原始數(shù)據(jù)，Loss^s為所述深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型輸出的前L_v個(gè)數(shù)值的原始數(shù)據(jù)損失；

設(shè)定所述深度學(xué)習(xí)格式預(yù)測(cè)模型最后一層的全連接通道數(shù)為15；

利用公式(2)計(jì)算所述格式預(yù)測(cè)模型的損失；

其中，和分別為所述深度學(xué)習(xí)格式預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)的原始格式信息和人工標(biāo)注的原始格式信息，Loss^g為所述深度學(xué)習(xí)格式預(yù)測(cè)模型的原始格式信息損失；

利用梯度下降算法最小化公式(3)的損失，聯(lián)合訓(xùn)練所述數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型和格式預(yù)測(cè)模型；

Loss＝Loss^s+λ·Loss^g (3)

其中，λ為加權(quán)權(quán)重。

5.一種二維碼識(shí)別裝置，包括存儲(chǔ)單元、圖像獲取單元以及處理單元；所述圖像獲取單元用于獲取待識(shí)別的二維碼圖像；其中，所述二維碼為QR碼；其特征在于，所述處理單元包括深度學(xué)習(xí)解碼單元以及輸出單元；

所述深度學(xué)習(xí)解碼單元包括：

數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模塊，用于利用訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)所述QR碼的原始數(shù)據(jù)；其中，所述原始數(shù)據(jù)包含數(shù)據(jù)和糾錯(cuò)碼字；

格式預(yù)測(cè)模塊，用于利用訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)格式預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)所述QR碼的原始格式信息；其中，所述原始格式信息包括糾錯(cuò)級(jí)別、蒙版類(lèi)型以及格式糾錯(cuò)位；

所述輸出單元，用于對(duì)所述深度學(xué)習(xí)解碼單元預(yù)測(cè)得到的原始數(shù)據(jù)和原始格式信息進(jìn)行二值化處理，根據(jù)所述原始格式信息包含的糾錯(cuò)級(jí)別和原始數(shù)據(jù)包含的糾錯(cuò)碼字對(duì)數(shù)據(jù)碼字進(jìn)行糾錯(cuò)，以轉(zhuǎn)換為所述QR碼的真實(shí)信息。