【技术实现步骤摘要】
基于图像识别的金库钱捆状态检测方法、系统及介质
本专利技术涉及机器视觉
，尤其是基于图像识别的金库钱捆状态检测方法、系统及介质。
技术介绍
目前，金库捆钞入库盘点、管理主要是通过人工完成，无法智能地实现信息录入和查询跟踪。这种人工操作的工作方式，不仅效率低下，也会存在很多不可控因素，例如经常出现捆钞丢失情况，由于不可查询跟踪，会造成大量财产损失。另外，金库也会出现钱捆的摆放位置被移动，钱捆被调包等情况，由于现有技术没有实时对钱捆的移动调包等状态进行检测的设备和方法，因而只能不断增设监控设备和安排人工检查，成本高且效率低。
技术实现思路
为解决上述技术问题，本专利技术的目的在于：提供一种高效且成本低的，基于图像识别的金库钱捆状态检测方法、系统及介质。根据本专利技术的第一方面，提供了基于图像识别的金库钱捆状态检测方法，包括：确定钱捆模板的信息；根据钱捆模板的图像对待检测钱捆单元的图像进行特征匹配，确定钱捆的调包检测结果；获取待检测钱捆单元的标识信息，所述标识信息包括钱捆所...
【技术保护点】
1.基于图像识别的金库钱捆状态检测方法，其特征在于，包括：/n确定钱捆模板的信息；/n根据钱捆模板的图像对待检测钱捆单元的图像进行特征匹配，确定钱捆的调包检测结果；/n获取待检测钱捆单元的标识信息，所述标识信息包括钱捆所在的货架号、货架行、列号以及序号；/n根据钱捆模板的信息，对所述待检测钱捆单元的标识信息进行对比，确定钱捆的移动检测结果。/n
【技术特征摘要】
1.基于图像识别的金库钱捆状态检测方法，其特征在于，包括：
确定钱捆模板的信息；
根据钱捆模板的图像对待检测钱捆单元的图像进行特征匹配，确定钱捆的调包检测结果；
获取待检测钱捆单元的标识信息，所述标识信息包括钱捆所在的货架号、货架行、列号以及序号；
根据钱捆模板的信息，对所述待检测钱捆单元的标识信息进行对比，确定钱捆的移动检测结果。
2.根据权利要求1所述的基于图像识别的金库钱捆状态检测方法，其特征在于，所述确定钱捆模板的信息，包括：
采集货架上所有钱捆单元的图像信息，得到二维码信息模板；
所述二维码信息模板包括钱捆数量、钱捆所在的货架号、钱捆所在的货架行号、钱捆所在的货架列号、钱捆所在所有钱捆单元中的序号、二维码所在图像的路径、二维码识别结果、二维码图像的坐上顶点坐标、二维码图像的左下顶点坐标、二维码图像的右上顶点坐标、二维码图像的右下顶点坐标以及二维码图像的中心点坐标。
3.根据权利要求2所述的基于图像识别的金库钱捆状态检测方法，其特征在于，所述根据钱捆模板的图像对待检测钱捆单元的图像进行特征匹配，确定钱捆的调包检测结果，包括：
确定待检测钱捆单元的二维码识别结果；
根据所述二维码识别结果，计算二维码位置信息；
根据二维码位置信息，在钱捆模板中找到对应的匹配模板；
从匹配模板中获取第一路径，以及从待检测钱捆单元中对应的第二路径；
获取所述第一路径的图像的第一ROI区域，以及获取所述第二路径的图像的第二ROI区域；
确定第一ROI区域和第二ROI区域之间的sift特征点匹配个数；
根据所述sift特征点匹配个数，确定调包检测结果。
4.根据权利要求3所述的基于图像识别的金库钱捆状态检测方法，其特征在于，所述获取所述第二路径的图像的第二ROI区域，包括：
确定待检测钱捆单元图像与匹配模板图像之间的缩放比；
在匹配模板图像中，以二维码中心点为中心进行扩宽和扩高处理，得到第一ROI区域；
在待检测钱捆单元图像中，以二维码中心点为中心进行扩宽和扩高处理，得到第二ROI区域。
5.根据权利要求3所述的基于图像识别的金库钱捆状态检测方法，其特征在于，所述确定第一ROI区域和第二ROI区域之间的sift特征点匹配个数，包括：
确定每个网格块中达到匹配条件的sift特征点个数；
分别计算第一ROI区域和第二ROI区域中的sift特征点匹配个数。
6.根据权利要求5所述的基于图像识别的金库钱捆状态检测方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙燕，刘世彦，王利华，
申请(专利权)人：广州中智融通金融科技有限公司，广州广电运通金融电子股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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