基于目标检测二维码定位方法技术

本发明专利技术公开了一种基于目标检测二维码定位方法，包括：构建二维码图像数据集，并划分为训练集和测试集，分别对两个数据集进行预处理，得到处理后的图像数据及每张图像所对应的标签文件；构建特征提取网络，利用特征提取网络对卷积操作进行优化，得到多个特征图；构建预测模块，采用空间注意力机制获得多个特征图中每个目标中心点特征；将训练集和每张图像所对应的标签文件输入特征提取网络和预测模块中进行训练，得到训练好的二维码定位模型；将训练集输入训练好的二维码定位模型中进行测试，得到最终二维码在图像上的位置坐标。该方法实现快速定位与较少参数模型的二维码定位模型。

【技术实现步骤摘要】
基于目标检测二维码定位方法
本专利技术涉及目标检测
，特别涉及一种基于目标检测二维码定位方法。
技术介绍
二维码是用特殊的编码方式将信息存储在一张长宽相同的平面集合图形上，其中黑白相间的编码图形代表着”0”、”1”信息。在图形上左上、左下、右上一共有三个回型标志，方便于二维码的定位以及图形的矫正。随着二维码在生活中广泛的应用，如养殖业的可视耳标、钢管的溯源等等特殊需要远距离的场景，对于该特定领域，对速度要求不同。人们对二维码的识别的速度要求越来越高。目前对二维码识别速度优化有精简解码码制、扩大扫码截图大小、缩短自动聚焦的间隔时间、对二维码的定位。目标检测是计算机视觉领域中最基础的任务。当前使用最广泛的检测框架分为一阶段目标检测与两阶段目标检测。一阶段目标检测网络如SSD系类、YOLO系列都是先对图像进行划分然后进行回归训练，虽然识别速度相对两阶段目标检测识别速度上升，但是也导致类内失衡。两阶段网络以RCNN系列为主，识别速度较慢，但准确率比一阶段目标检测高。但基于锚点的目标检测方法会导致锚点盒的尺寸对于不同应用场景需要手动设置。同本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于目标检测二维码定位方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤S1，构建二维码图像数据集，将所述二维码图像数据集划分为训练集和测试集，并分别对所述训练集和所述测试集进行预处理，得到处理后的图像数据及每张图像所对应的标签文件；/n步骤S2，构建特征提取网络，利用所述特征提取网络对卷积操作进行优化，得到多个特征图，并保证数据在所述特征提取网络的输入与输出特征图的大小一致；/n步骤S3，构建预测模块，采用空间注意力机制获得所述多个特征图中每个目标中心点特征；/n步骤S4，将所述训练集和所述每张图像所对应的标签文件输入所述特征提取网络和所述预测模块中进行训练，得到训练好的二维码定位模型；/n步...

【技术特征摘要】
1.一种基于目标检测二维码定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1，构建二维码图像数据集，将所述二维码图像数据集划分为训练集和测试集，并分别对所述训练集和所述测试集进行预处理，得到处理后的图像数据及每张图像所对应的标签文件；
步骤S2，构建特征提取网络，利用所述特征提取网络对卷积操作进行优化，得到多个特征图，并保证数据在所述特征提取网络的输入与输出特征图的大小一致；
步骤S3，构建预测模块，采用空间注意力机制获得所述多个特征图中每个目标中心点特征；
步骤S4，将所述训练集和所述每张图像所对应的标签文件输入所述特征提取网络和所述预测模块中进行训练，得到训练好的二维码定位模型；
步骤S5，将所述训练集输入所述训练好的二维码定位模型中进行测试，得到最终二维码在图像上的位置坐标。


2.根据权利要求1所述的基于目标检测二维码定位方法，其特征在于，所述步骤S1进一步包括：
选取不同距离、不同角度的二维码图像构建所述二维码图像数据集，随机从所述二维码图像数据集中按照预设策略选取部分图像作为训练数据集，剩下余图像作为测试数据集，并使用图像标签制作软件生成所述每张图像形成对应的标签；
将所述二维码图像数据集中不同尺寸的图像进行缩放操作，修改为相同尺寸；
依据每张图像的缩放比例修改所述每张图像对应的标签文件，以保证标签文件存储的每个二维码的位置坐标、尺寸大小与缩放后的图像中二维码位置、尺寸一一对应。


3.根据权利要求1所述的基于目标检测二维码定位方法，其特征在于，所述步骤S2利用下采样与上采样操作保证所述特征提取网络的输入与输出特征图的大小一致。


4.根据权利要求3所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩启龙，张震，王宇华，宋洪涛，张海涛，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23