一种基于图像处理的箱包识别方法、系统及存储介质技术方案

本发明专利技术涉及一种基于图像处理的箱包识别方法、系统及存储介质，接收输入的指令信息；基于指令信息采集当前时刻箱包一个或多个识别点的图像，所述指令信息与所述箱包一个或多个识别点预先对应设置；基于所述指令信息选取识别模型将所述箱包当前时刻的图像与预设图像比对，获得当前时刻箱包的鉴定分值；若所述鉴定分值不满足预设分值，则输出伪劣提醒数据。本发明专利技术提供的方案，基于识别模型对箱包各个部位进行多维度的识别，获得该箱包的量化分值，基于该量化分值分析箱包的真伪并进行输出。本发明专利技术相较于传统的箱包真伪识别技术具有检测效率高、成本低、准确性高的优点，适用于大规模箱包检测，实用性较高。实用性较高。实用性较高。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像处理的箱包识别方法、系统及存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其是涉及一种基于图像处理的箱包识别方法、系统及存储介质。

技术介绍

[0002]在二手奢侈品交易市场中，需要在交易之前对奢侈品的真伪进行鉴定、识别，确认为真品后才可进行交易，目前对于奢侈品的真伪鉴定以鉴定师的人工鉴定为主，但随着二手奢侈品交易量的不断上升，鉴定师的从业人数和鉴定效率已不能满足目前市场交易需求，且长时间的工作会导致鉴定师的鉴定结果出现偏差。一件奢侈品从上交鉴定到最后拿到结果需要的时间过于漫长，严重影响了卖家的交易时间，延缓了交易流程，而且人工鉴定的成本费较高，因此需要一种能够快速对二手奢侈品进行鉴定的系统来缓解奢侈品二手市场的交易需求。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的鉴定时间漫长、鉴定准确性不高的缺陷而提供一种基于图像处理的箱包识别方法、系统及存储介质。
[0004]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：本专利技术实施例的第一方面，提供一种基于图像处理的箱包识别方法，其特征在于，包括:接收输入的指令信息；基于指令信息采集当前时刻箱包一个或多个识别点的图像，所述指令信息与所述箱包一个或多个识别点预先对应设置；基于所述指令信息选取识别模型将所述箱包当前时刻的图像与预设图像比对，获得当前时刻箱包的鉴定分值；若所述鉴定分值不满足预设分值，则输出伪劣提醒数据。
[0005]可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述基于所述指令信息选取识别模型将所述箱包当前时刻的图像与预设图像比对，获得当前时刻箱包的鉴定分值包括：获取当前时刻所述箱包中任意一个识别点的图像，将所述当前时刻的图像与预先对应的识别点图像进行相似度比对；在多个预存储识别点图像中确定与当前时刻的图像相似度最高的识别点图像，将确定的相似度最高的识别点图像对应的识别点分值输出。
[0006]可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述获取当前时刻所述箱包中任意一个识别点的图像，将所述当前时刻的图像与预先对应的识别点图像进行相似度比对包括：一个箱包有个识别点，箱包各个识别点的集和表示为，表示其中一个识别点，i=； 从数据库系统中确定出识别点I对应的识别点
分值；针对识别点I对应的识别点分值，建立如下决策矩阵： 其中，是箱包i在识别点I的维度j下所具有分值，j=；按照如下公式，分别计算所有箱包在识别点I的维度j下的分值之和，j=；该公式为：确定所有中的最大值，将所对应的维度x确定为识别点I的最大识别点分值；获取一个或多个识别点，识别点的集合为；还包括数据库系统，用于预先存储每个维度对应的识别点分值，识别点分值的集合为，表示箱包i的识别点分值；按照以下公式，分别计算当前时刻每个识别点与预先存储的识别点分值之间的相似度： 其中，A表示当前时刻识别的一个识别点，表示识别点分值中的一个识别点分值，从1到遍历；确定满足以下条件的，将该确定为当前时刻识别的识别点A的最佳识别点分值。
[0007]可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，通过以下公式对获取到的识别点分值进行优化，包括：其中，为处理当前时刻识别的箱包的品牌；k为函数的最大临界
值；c为函数的权重系数；d为的权重系数；为函数的最大临界值；为的最大临界值；函数函数所对应的 即为第A个识别点的最高的分值。
[0008]可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，基于以下公式，获得箱包的鉴定分值S：其中t为识别点的个数。
[0009]可选地，在第二方面的一种可能实现方式中，一种基于图像处理的箱包识别装置，包括：接收模块，用于接收输入的指令信息；采集模块，用于基于指令信息采集当前时刻箱包一个或多个识别点的图像，所述指令信息与所述箱包一个或多个识别点预先对应设置；比对识别模块，用于基于所述指令信息选取识别模型将所述箱包当前时刻的图像与预设图像比对，获得当前时刻箱包的鉴定分值；输出模块，用于若所述鉴定分值不满足预设分值，则输出伪劣提醒数据。
[0010]本专利技术实施例的第三方面，提供一种基于图像处理的箱包识别系统，包括上述箱包识别的方法，检测点提取识别点包括品牌标识提取组、镭射标提取组、五金工艺提取组、整体外观提取组、材质剪裁提取组、缝线工艺提取组和附属配件提取组。
[0011]可选地，在第三方面的一种可能实现方式中，所述品牌标识提取组提取待检测箱包的烫印品牌标识或五金品牌标识；所述镭射标提取组提取待检测箱包的烫印品牌标识、防伪标和序列号；所述五金工艺提取组提取待检测箱包的拉链头、链牙、按扣、铆钉、螺丝、底钉、五金扣、链条和五金环。
[0012]可选地，在第三方面的一种可能实现方式中，所述整体外观提取组提取待检测箱包的内撑形状、对称情况和外观形态；所述材质剪裁提取组提取待检测箱包的包身材质、内衬材质和包身裁剪；所述缝线工艺提取组提取待检测箱包的包身走线、凹边走线、上包走线、肩带走线、提手走线、内衬走线、线头处理和吊针走线，以及品牌特殊走线；所述附属配件提取组提取待检测箱包的防尘袋、身份卡、包装盒和手提袋。
[0013]本专利技术实施例的第四方面，提供一种可读存储介质，所述可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现本专利技术第一方面及第一方面各种可能设计的所述方法。
[0014]与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：本专利技术通过将检测点提取模块获取的识别检测点的图片与数据库中的工艺展示
图进行对比，获得识别检测点的得分，将鉴定分值与预设阈值比较即可对待检测箱包的真实性做出相应判断，提高了二手奢侈品箱包的检测速率，并且本专利技术对于检测点提取识别点设有多个提取组对图片进行提取，从多个角度进行鉴定和数据校验，使鉴定结果具有较高的准确性，节省了人力成本和时间成本，有效解决了目前鉴定环节由于速度较慢导致货物积压的问题。
附图说明
[0015]图1为箱包识别方法的第一种实施方式的流程图；图2为箱包识别方法的第二种实施方式的流程图；图3为箱包识别装置的第一种实施方式的结构图；图4为箱包识别系统的第一种实施方式的结构图；图5为箱包识别系统的第二种实施方式的结构图；图6为箱包识别系统的第三种实施方式的结构图。
具体实施方式
[0016]下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细说明。本实施例以本专利技术技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本专利技术的保护范围不限于下述的实施例。
[0017]实施例1一种基于图像处理的箱包识别方法，如图1所示其流程图，包括:步骤S10、接收输入的指令信息。其中指令信息包括采集当前箱包的类型，由于不同的手提包其具有不同的结构，所以其真伪鉴别的部位可能会存在不同。不同的包会具有与其对应的不同的识别点，例如说手提包多个识别分别分布在包面、包带、包面与包带的连接处等等，本专利技术并不对此进行限制。
[0018]步骤S20、基于指令信息采集当前时刻箱包一个或多个识别点的图像，所述指令信息与所述箱包一个或多个识别点预先对应设置。基于指令信本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的箱包识别方法，其特征在于，包括:接收输入的指令信息；基于指令信息采集当前时刻箱包一个或多个识别点的图像，所述指令信息与所述箱包一个或多个识别点预先对应设置；基于所述指令信息选取识别模型将所述箱包当前时刻的图像与预设图像比对，获得当前时刻箱包的鉴定分值；若所述鉴定分值不满足预设分值，则输出伪劣提醒数据。2.根据权利要求1所述的箱包识别方法，其特征在于，所述基于所述指令信息选取识别模型将所述箱包当前时刻的图像与预设图像比对，获得当前时刻箱包的鉴定分值包括：获取当前时刻所述箱包中任意一个识别点的图像，将所述当前时刻的图像与预先对应的识别点图像进行相似度比对；在多个预存储识别点图像中确定与当前时刻的图像相似度最高的识别点图像，将确定的相似度最高的识别点图像对应的识别点分值输出。3.根据权利要求2所述的箱包识别方法，其特征在于，所述获取当前时刻所述箱包中任意一个识别点的图像，将所述当前时刻的图像与预先对应的识别点图像进行相似度比对包括：一个箱包有个识别点，箱包各个识别点的集和表示为，表示其中一个识别点，i=； 从数据库系统中确定出识别点I对应的识别点分值；针对识别点I对应的识别点分值，建立如下决策矩阵： 其中，是箱包i在识别点I的维度j下所具有分值，j=；按照如下公式，分别计算所有箱包在识别点I的维度j下的分值之和，j=；该公式为：确定所有中的最大值，将所对应的维度x确定为识别点I的最大识别点分值；获取一个或多个识别点，识别点的集合为；还包括数据库系统，用于预先存储每个维度对应的识别点分值，识别点分值的集合为，表示箱包i的识别点分值；
按照以下公式，分别计算当前时刻每个识别点与预先存储的识别点分值之间的相似度： 其中，A表示当前时刻识别的一个识别点，表示识别点分值中的一个识别点分值，从1到遍历；确定满足条件的，将该确定为当前时刻识别的识别点A的最佳识别点分值。4.根据权利要求3所述的箱包识别方法，其特征在于，通过以下公式对获取到的识别点分值进行优...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘正仁，
申请(专利权)人：上海妃鱼网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：