[發明專利]采樣信息自動錄入方法、系統、終端及存儲介質在審
| 申請號: | 202210259227.2 | 申請日: | 2022-03-15 |
| 公開(公告)號: | CN114677685A | 公開(公告)日: | 2022-06-28 |
| 發明(設計)人: | 龐石;孫澤宇;廖振全;鄒磊 | 申請(專利權)人: | 珠海采筑電子商務有限公司 |
| 主分類號: | G06V30/32 | 分類號: | G06V30/32;G06V10/12;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 深圳市廣諾專利代理事務所(普通合伙) 44611 | 代理人: | 趙慧斌 |
| 地址: | 519000 廣東省珠海市橫琴新*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 采樣 信息 自動 錄入 方法 系統 終端 存儲 介質 | ||
1.一種采樣信息自動錄入方法,其特征在于,包括以下步驟:
接收拍照設備發送的對目標標簽進行拍攝的標簽圖像信息;
對所述標簽圖像信息中預設的多個標簽條目進行自動識別,相應的得到多個標簽條目信息;
將所述多個標簽條目信息自動分別填入到采樣界面相應的信息錄入位置。
2.如權利要求1所述的采樣信息自動錄入方法,其特征在于,所述對所述標簽圖像信息中預設的多個標簽條目進行自動識別,相應的得到多個標簽條目信息步驟中包括以下步驟:
將所述標簽圖像信息輸入到訓練完成的標簽條目識別模型中進行識別,分別輸出多個條目信息。
3.如權利要求2所述的采樣信息自動錄入方法,其特征在于,所述標簽條目識別模型通過以下步驟得到:
基于全卷積深度神經網絡構建多個標簽識別模型;其中,每個標簽識別模型與一個所述標簽條目相對應;
獲取預設的標簽訓練集;其中,所述標簽訓練集包括多個將所述標簽條目進行目標方框標記的檢測圖像;
將所述標簽訓練集分別輸入到所述多個標簽識別模型中進行訓練;
將訓練完成的多個所述標簽識別模型進行并聯,得到標簽條目識別模型。
4.如權利要求1所述的采樣信息自動錄入方法,其特征在于,所述接收拍照設備發送的對目標標簽進行拍攝的標簽圖像信息步驟之后還包括步驟:
對所述標簽圖像進行二值化處理。
5.一種采樣信息自動錄入系統,其特征在于,包括:
標簽圖像接收模塊,用于接收拍照設備發送的對目標標簽進行拍攝的標簽圖像信息;
標簽條目識別模塊,用于對所述標簽圖像信息中預設的多個標簽條目進行自動識別,相應的得到多個標簽條目信息;
標簽條目錄入模塊,用于將所述多個標簽條目信息自動分別填入到采樣界面相應的信息錄入位置。
6.如權利要求5所述的采樣信息自動錄入系統,其特征在于,所述標簽條目識別模塊包括:
識別模型識別單元,用于將所述標簽圖像信息輸入到訓練完成的標簽條目識別模型中進行識別,分別輸出多個條目信息。
7.如權利要求6所述的采樣信息自動錄入系統,其特征在于,還包括:
識別模型構建單元,用于基于全卷積深度神經網絡構建多個標簽識別模型;其中,每個標簽識別模型與一個所述標簽條目相對應;
訓練集獲取單元,用于獲取預設的標簽訓練集;其中,所述標簽訓練集包括多個將所述標簽條目進行目標方框標記的檢測圖像;
識別模型訓練單元,用于將所述標簽訓練集分別輸入到所述多個標簽識別模型中進行訓練;
標簽模型生成單元,用于將訓練完成的多個所述標簽識別模型進行并聯,得到標簽條目識別模型。
8.如權利要求5所述的采樣信息自動錄入系統,其特征在于,還包括:
標簽圖像處理模塊,用于對所述標簽圖像進行二值化處理。
9.一種終端,其特征在于,所述終端包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器并可在所述處理器上運行的采樣信息自動錄入程序,所述采樣信息自動錄入程序被所述處理器執行時實現如權利要求1-4任一項所述的采樣信息自動錄入方法的各個步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質,其特征在于,所述計算機可讀存儲介質存儲有采樣信息自動錄入程序,所述采樣信息自動錄入程序被處理器執行時實現如權利要求1-4任一項所述的采樣信息自動錄入方法的各個步驟。
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