一种显微人工智能鉴定皮包的方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种显微人工智能鉴定皮包的方法和系统，该方法包括：获取待鉴定皮包细节照片，其中，该鉴定皮包细节照片由电子显微镜或装配有显微镜的手机或装配有显微镜的相机所拍摄；将待鉴定皮包细节照片采用图片处理算法处理后进行提取特征，将该特征与人工智能数据模型中正品皮包的特征进行比较；输出待鉴定皮包的鉴定结果。本发明专利技术利用比较法解决奢侈品真伪鉴定问题，提升皮包鉴定准确率、效率、客观性，打击假货制造商让更多意向获取奢侈品正品的消费者不再蒙受损失。

A method and system for identification of leather bags by a kind of micro artificial intelligence

The invention discloses a method and a system for micro artificial intelligence identification bag, the method includes: obtaining the bag to be identified, the identification details of the photo, photo by electron microscopy or skin detail equipped with microscope or mobile phone equipped with microscope camera; to be identified bag details of the photo picture processing using method feature extraction, the features of artificial intelligence data model to compare genuine leather bag; the identification results output to be identified. The invention solves the identification problem of the luxury goods authenticity by comparing method, improves the accuracy, efficiency and objectivity of the leather bag identification, and attacks the fake manufacturers to make more consumers who want to get the luxury goods, and no longer suffer losses.

【技术实现步骤摘要】
一种显微人工智能鉴定皮包的方法和系统
本专利技术涉及鉴定
，具体涉及一种显微人工智能鉴定皮包的方法和系统。
技术介绍
现有皮包真伪人为鉴定为主，皮具鉴定师通过对皮包实物或图片进行肉眼观察，通过皮包外观、标牌、五金件以及序列号等细节分析比对人为判定奢侈品皮包真伪结果。此种方式无判定基准，其结果也受鉴定师自身经验、能力、情绪等因素所影响容易导致误判。而且受限于人力劳动，鉴定师每天鉴定的包袋有数量上限并且休息时间内无法进行鉴定，有需求的消费者不能够即时被满足。另外，鉴定师为保护自己的职业利益，仅会告知消费者鉴定结果是真是伪，不会披露更多的鉴定细节信息，加上市面上没有受监管或授权的奢侈品鉴定培训机构，导致大部分从业人员良莠不齐，鉴定结果出现偏差，导致消费者的经济损失，阻碍正品奢侈品皮包的流通。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种显微人工智能鉴定皮包的方法和系统，本专利技术利用比较法解决奢侈品真伪鉴定问题，提升皮包鉴定准确率、效率、客观性，打击假货制造商让更多意向获取奢侈品正品的消费者不再蒙受损失。为实现上述目的，本专利技术提供一种显微人工智能鉴定皮包的方法，该方法包括：获取待鉴定皮包细节照片，其中，该鉴定皮包细节照片由电子显微镜或装配有显微镜的手机或装配有显微镜的相机所拍摄；将待鉴定皮包细节照片采用图片处理算法处理后进行提取特征，将该特征与人工智能数据模型中正品皮包的特征进行比较；输出待鉴定皮包的鉴定结果。可选的，在所述将待鉴定皮包细节照片采用图片处理算法处理后进行提取特征，将该特征与人工智能数据模型中正品皮包的特征进行比较的步骤之前，所述方法还包括：获取正品皮包细节照片并建立照片数据库；对该正品皮包细节照片采用图片处理算法处理后采用人工智能深度卷积神经网络提取正品皮包细节照片的特征作为训练数据，训练出用于鉴别比对的人工智能数据模型；建立数据模型库，其中，所述建立数据模型库包括多个人工智能数据模型。可选的，所述细节照片包括皮包表皮照片、皮包内衬照片、皮包缝线照片、皮包五金件照片和皮包logo标识照片中的至少一种。可选的，所述将待鉴定皮包细节照片采用图片处理算法处理后进行提取特征，将该特征与人工智能数据模型中正品皮包的特征进行比较的步骤包括：将待鉴定皮包细节照片采用图片处理算法处理后，采用人工智能深度卷积神经网络提取待鉴定皮包细节照片的特征；将所提取待鉴定皮包细节照片的特征与人工智能数据模型中正品皮包的特征进行比较。可选的，所述输出待鉴定皮包的鉴定结果的步骤包括：提供待鉴定皮包细节照片与正品皮包细节照片的相似度和区别处。本专利技术还提供一种显微人工智能鉴定皮包的系统，该系统包括：待鉴定皮包细节照片获取单元，用于获取待鉴定皮包细节照片，其中，该鉴定皮包细节照片由电子显微镜或装配有显微镜的手机或装配有显微镜的相机所拍摄；照片比较单元，用于将待鉴定皮包细节照片采用图片处理算法处理后进行提取特征，将该特征与人工智能数据模型中正品皮包的特征进行比较；鉴定结果输出单元，用于输出待鉴定皮包的鉴定结果。可选的，所述系统还包括数据库建立单元，用于获取正品皮包细节照片并建立照片数据库；对该正品皮包细节照片采用图片处理算法处理后采用人工智能深度卷积神经网络提取正品皮包细节照片的特征作为训练数据，训练出用于鉴别比对的人工智能数据模型；建立数据模型库，其中，所述建立数据模型库包括多个人工智能数据模型。可选的，所述细节照片包括皮包表皮照片、皮包内衬照片、皮包缝线照片、皮包五金件照片和皮包logo标识照片中的至少一种。可选的，所述照片比较单元包括：特征提取单元，用于将待鉴定皮包细节照片采用图片处理算法处理后，采用人工智能深度卷积神经网络提取待鉴定皮包细节照片的特征；特征比较单元，用于将所提取待鉴定皮包细节照片的特征与人工智能数据模型中正品皮包的特征进行比较。可选的，所述鉴定结果输出单元包括相似度和区别处提供单元，用于提供待鉴定皮包细节照片与正品皮包细节照片的相似度和区别处。本专利技术具有如下优点：国内假货皮包制造商和以假充好的虚假代购让国际奢侈品牌以及消费者均蒙受巨大损失，而低廉的造价让造假者从中谋取暴利，不能根治这些假货商很大的一个原因在于，市面上没有快速鉴定并且准确率极高的方法。本专利技术提供的方法和系统能够以海量正品数据为参考基准，所需鉴定皮包与数据库进行比对，快速出现客观鉴定结果，协助广大消费者分辨出奢侈皮包真伪，保障权益不受损害。国内二手奢侈品存量市场超千亿，由于鉴定难道大导致货品流通性差，并苦于人为鉴定的不准确性导致消费者不愿意也不敢于参与二手交易。本专利技术的方法和系统能够促进整个二手奢侈品行业的发展，极大提升鉴定效率和准确率，加大货品的流通以及消费者的信心。附图说明图1是本专利技术方法一种具体实施方式的结构示意图。图2是一示例性实施例所提供的本专利技术方法的流程示意图。图3是一示例性实施例所提供的本专利技术系统的结构示意图。具体实施方式以下实施例用于说明本专利技术，但不用来限制本专利技术的范围。图2是一示例性实施例所提供的本专利技术方法的流程示意图。如图2所示，显微人工智能鉴定皮包的方法包括如下步骤。步骤S10，获取待鉴定皮包细节照片，其中，该鉴定皮包细节照片由电子显微镜或装配有显微镜的手机或装配有显微镜的相机所拍摄；所拍摄的照片可以是皮包表皮照片、皮包内衬照片、皮包缝线照片、皮包五金件照片和皮包logo标识照片中的至少一种，所放大的倍数以能够看清细节皮包为准，例如2～100倍。步骤S20，将待鉴定皮包细节照片采用图片处理算法处理后进行提取特征，将该特征与人工智能数据模型中正品皮包的特征进行比较，该步骤之前可以包括如下步骤：获取正品皮包细节照片并建立照片数据库；对该正品皮包细节照片采用图片处理算法处理后采用人工智能深度卷积神经网络提取正品皮包细节照片的特征作为训练数据，训练出用于鉴别比对的人工智能数据模型；建立数据模型库，其中，所述建立数据模型库包括多个人工智能数据模型。人工智能深度卷积神经网络(DeepConvolutionalNeuralNetwork,缩写DCNN)，是一种前馈神经网络，人工神经元可以响应周围单元，可以进行大型图像处理，具体可以参见中国专利CN106874956A、CN103679185A和CN105096279A等。因此，在进行特征提取之前，可以将照片进行对比度调整、剪裁、旋转、卷积等多种常规的处理。该照片数据库中的照片可以来自正品皮包官方的细节照片或商家的细节照片或消费者的细节照片，该细节照片必须经过专业人士进行验证，以证明细节照片来自于正品。为了方便比较，待鉴定皮包细节照片也可以进行相应的处理后进行比较，具体地，将待鉴定皮包细节照片采用图片处理算法处理后，采用人工智能深度卷积神经网络提取待鉴定皮包细节照片的特征；将所提取待鉴定皮包细节照片的特征与数据模型库中正品皮包的人工智能数据模型进行比较。比较的方法也可以不限于此，例如可以采用计算视觉算法、图片处理算法和人工智能算法中的至少一种算法进行，例如，BlobTracking、Meanshift和Camshift算法等，例如，关于logo标志的比较，可以采用图形提取算法进行提取logo标志，然后在数据库中搜索进行叠加匹配，从而比较出相似度最大的图片，皮包缝线照片、皮包五金件照片可以采本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种显微人工智能鉴定皮包的方法，其特征在于，该方法包括：获取待鉴定皮包细节照片，其中，该鉴定皮包细节照片由电子显微镜或装配有显微镜的手机或装配有显微镜的相机所拍摄；将待鉴定皮包细节照片采用图片处理算法处理后进行提取特征，将该特征与人工智能数据模型中正品皮包的特征进行比较；输出待鉴定皮包的鉴定结果。

【技术特征摘要】
1.一种显微人工智能鉴定皮包的方法，其特征在于，该方法包括：获取待鉴定皮包细节照片，其中，该鉴定皮包细节照片由电子显微镜或装配有显微镜的手机或装配有显微镜的相机所拍摄；将待鉴定皮包细节照片采用图片处理算法处理后进行提取特征，将该特征与人工智能数据模型中正品皮包的特征进行比较；输出待鉴定皮包的鉴定结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将待鉴定皮包细节照片采用图片处理算法处理后进行提取特征，将该特征与人工智能数据模型中正品皮包的特征进行比较的步骤之前，所述方法还包括：获取正品皮包细节照片并建立照片数据库；对该正品皮包细节照片采用图片处理算法处理后采用人工智能深度卷积神经网络提取正品皮包细节照片的特征作为训练数据，训练出用于鉴别比对的人工智能数据模型；建立数据模型库，其中，所述建立数据模型库包括多个人工智能数据模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述细节照片包括皮包表皮照片、皮包内衬照片、皮包缝线照片、皮包五金件照片和皮包logo标识照片中的至少一种。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将待鉴定皮包细节照片采用图片处理算法处理后进行提取特征，将该特征与人工智能数据模型中正品皮包的特征进行比较的步骤包括：将待鉴定皮包细节照片采用图片处理算法处理后，采用人工智能深度卷积神经网络提取待鉴定皮包细节照片的特征；将所提取待鉴定皮包细节照片的特征与人工智能数据模型中正品皮包的特征进行比较。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述输出待鉴定皮包的鉴定结果的步骤包括：提供待鉴定皮包细...

【专利技术属性】
技术研发人员：张天君，
申请(专利权)人：张天君，
类型：发明
国别省市：广东,44