【技术实现步骤摘要】
图书盘点方法及图书盘点系统
本专利技术涉及一种基于图像识别的图书盘点方法，同时也涉及采用该方法的图书盘点系统，属于图书盘点
技术介绍
长期以来，图书实体门店和仓库的盘点工作颇为繁琐，存在耗时长、人力物力投入成本高、盘点影响营业等现实问题。现有的图书盘点方案主要有以下两种：第一种图书盘点方案：如图1所示，使用激光条码扫描枪或RF(射频)设备逐本扫描图书封底上的一维条码，再人工逐本处理，并将扫描数据输入到计算机系统。目前这种图书盘点方案是极大多数用户使用的方式。该图书盘点方案耗时长、劳动强度高、盘点成本较高，并且需要全部或部分图书实体门店停业进行图书盘点。第二种图书盘点方案：预先将每一本图书上贴电子标签，随后上架，盘点时采用RFID阅读器采集图书盘点数据，再输入计算机系统。该图书盘点方案虽然比第一种图书盘点方案在贴码后处理速度和数据的采集上有较大的优势，但经济成本过高，在书业中少有用户使用。并且，由于电子标签识别率的问题，也无法保证盘点的准确率，同时还增加了退货时去除电子标签处理的工作量。
【技术保护点】
1.一种图书盘点方法，其特征在于包括如下步骤：/n步骤S1：获得单本仅包含单个字符的图书图像；/n步骤S2：逐个将每本单个字符的图书图像分别输入到第一预先训练的卷积神经网络进行文字识别；/n步骤S3：将所述第一预先训练的卷积神经网络输出的每个文字识别结果依次输入到书名库，确认每本图书是否可以得到书名；/n步骤S4：如果某本图书得到书名，则将该本图书的书名保存至盘点表；/n步骤S5：如果某本图书未得到书名，则将该本图书的图像输入到第二预先训练的卷积神经网络进行图像识别；/n步骤S6：将所述第二预先训练的卷积神经网络输出的图像识别结果输入到书名库，确认未得到书名的某本图书是否得...
【技术特征摘要】
1.一种图书盘点方法，其特征在于包括如下步骤：
步骤S1：获得单本仅包含单个字符的图书图像；
步骤S2：逐个将每本单个字符的图书图像分别输入到第一预先训练的卷积神经网络进行文字识别；
步骤S3：将所述第一预先训练的卷积神经网络输出的每个文字识别结果依次输入到书名库，确认每本图书是否可以得到书名；
步骤S4：如果某本图书得到书名，则将该本图书的书名保存至盘点表；
步骤S5：如果某本图书未得到书名，则将该本图书的图像输入到第二预先训练的卷积神经网络进行图像识别；
步骤S6：将所述第二预先训练的卷积神经网络输出的图像识别结果输入到书名库，确认未得到书名的某本图书是否得到书名；
步骤S7：如果所述步骤S6中的某本图书得到书名，则将书名和定价保存至盘点表；否则，进入待标记数据区；
步骤S8:根据所述盘点表保存的图书的书名和定价，统计图书库存。
2.如权利要求1所述的图书盘点方法，其特征在于：
在获得单本仅包含单个字符的图书图像前，获取某格书架的图书书脊图像进行预处理。
3.如权利要求2所述的图书盘点方法，其特征在于：
对所采集的图书书脊图像进行预处理，包括如下子步骤：
步骤10：对所述图书书脊图像进行图像切分，得到单本图书图像；
步骤11：对所述单本图书图像进行字体切分，得到单本仅包含单个字符的图书图像。
4.如权利要求3所述的图书盘点方法，其特征在于获得所述单本图书图像的过程包括如下子步骤：
步骤S100：从所述图书书脊图像中获得有效书脊图像；
步骤101：对所述有效书脊图像进行切分，得到单本图书图像。
5.如权利要求4所述的图书盘点方法，其特征在于获得所述单本图书图像的过程包括如下子步骤：
步骤S1010：将所述有效书脊图像转换成灰度图像；
步骤S1011：对所述灰度图像进行滤波处理；
步骤S1012：从所述灰度图像中提取所述单本图书图像的边缘点集合；
步骤S1013：将所述单本图书图像的边缘点集合进行线性化处理，得到所述单本图书图像的有效边缘线，以切分出所述单本图书图像。
6.如权利要求1所述的图书盘点方法，其特征在于所述第一预先训练的卷积神经网络通过如下子步骤训练得到：
步骤S20：建立所述第一卷积神经网络；
步骤S21：对所述第一卷积神经网络进行训练，得到第一卷积神经网络模型数据。
7.如权利要求1所述的图书盘点方法，其特征在于所述第二预先训练的卷积神...
【专利技术属性】
技术研发人员：章志亮，曹仁杰，李钢，顾明良，
申请(专利权)人：章志亮，李钢，顾明良，北京中启智源数字信息技术有限责任公司，
类型：发明
国别省市：上海;31
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