本发明专利技术提供一种防伪检测方法、装置、电子设备及存储介质，对于消费者扫描防伪标签所产生的目标图像、以及该防伪标签出厂时所采集的源图像，能够综合位置坐标和颜色两个方面对比两者防伪点的相似程度，以该相似程度来判定消费者所扫描标签的真伪。由此，本发明专利技术能够快速准确地完成真伪判定，尤其是面对复杂的防伪标签，可以有效防止消费者不能按照操作提示正确对比所造成的真判假、或假判真的情况。或假判真的情况。或假判真的情况。
【技术实现步骤摘要】
防伪检测方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及软件
，更具体地说，涉及一种防伪检测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]现阶段，物理防伪日新月异，防伪标签需要满足防复制的同时还要满足防破坏，这就诞生了一种随机散布于标签上的、颗粒材料的防伪点。
[0003]目前常规防伪流程都是消费者使用电子设备扫描物品上的防伪标签，再接收系统给出出厂采集的防伪标签的源图像，由消费者人工对比所扫描的防伪标签是否与源图像一致来鉴定真伪。显然，这复杂了消费者查防伪的流程，也不能提升产品自身价值。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，为解决上述问题，本专利技术提供一种防伪检测方法、装置、电子设备及存储介质，技术方案如下：
[0005]本专利技术一方面提供一种防伪检测方法，所述方法包括：
[0006]获取消费者所扫描防伪标签的目标图像，并调取所述防伪标签的源图像；
[0007]检测所述目标图像和所述源图像中的通用特征，并利用所述通用特征定位所述目标图像和所述源图像中防伪点的位置坐标；
[0008]识别所述目标图像和所述源图像中防伪点的颜色；
[0009]通过对比防伪点的位置坐标和颜色计算所述目标图像与所述源图像的相似程度，所述相似程度是确定所述防伪标签真伪的依据。
[0010]优选的，所述利用所述通用特征定位所述目标图像和所述源图像中防伪点的位置坐标之前，所述方法还包括：
[0011]基于所述通用特征对所述目标图像进行预处理。
[0012]优选的，所述识别所述目标图像和所述源图像中防伪点的颜色，包括：
[0013]基于所述目标图像中防伪点的位置坐标，切割所述目标图像中防伪点所在的第一子图像；以及，基于所述源图像中防伪点的位置坐标，切割所述源图像中防伪点所在的第二子图像；
[0014]将所述第一子图像输入至预先训练得到的颜色识别模型中，以获取所述颜色识别模型所输出的所述目标图像中防伪点的颜色；以及，将所述第二子图像输入至所述颜色识别模型中，以获取所述颜色识别模型所输出的所述源图像中防伪点的颜色；
[0015]所述颜色识别模型是基于深度学习技术对基础网络模型训练得到的。
[0016]优选的，所述通过对比防伪点的位置坐标和颜色计算所述目标图像与所述源图像的相似程度，包括：
[0017]以所述源图像中的防伪点为标准防伪点，确定所述目标图像中位置坐标与所述标准防伪点的位置坐标相匹配的目标防伪点；
[0018]计算所述目标防伪点与其所匹配标准防伪点间颜色的色差；
[0019]根据色差满足对应阈值的目标防伪点的数量确定所述目标图像与所述源图像的相似程度。
[0020]优选的，所述方法还包括：
[0021]若所述目标图像中防伪点的位置坐标满足对应的分区条件，将所述目标图像和所述源图像划分为多个区域，同一区域在所述目标图像和和源图像中的位置相同；
[0022]相应的，所述通过对比防伪点的位置坐标和颜色计算所述目标图像与所述源图像的相似程度，包括：
[0023]针对每个区域，通过对比该区域内防伪点的位置坐标和颜色计算所述目标图像与所述源图像在该区域的相似程度；
[0024]对于所述多个区域对应的多个相似程度，选取其中的中位数作为目标图像与所述源图像的相似程度。
[0025]本专利技术另一方面提供一种防伪检测装置，所述装置包括：
[0026]图像获取模块，用于获取消费者所扫描防伪标签的目标图像，并调取所述防伪标签的源图像；
[0027]位置定位模块，用于检测所述目标图像和所述源图像中的通用特征，并利用所述通用特征定位所述目标图像和所述源图像中防伪点的位置坐标；
[0028]颜色识别模块，用于识别所述目标图像和所述源图像中防伪点的颜色；
[0029]真伪验证模块，用于通过对比防伪点的位置坐标和颜色计算所述目标图像与所述源图像的相似程度，所述相似程度是确定所述防伪标签真伪的依据。
[0030]优选的，用于通过对比防伪点的位置坐标和颜色计算所述目标图像与所述源图像的相似程度的所述真伪验证模块，具体用于：
[0031]以所述源图像中的防伪点为标准防伪点，确定所述目标图像中位置坐标与所述标准防伪点的位置坐标相匹配的目标防伪点；计算所述目标防伪点与其所匹配标准防伪点间颜色的色差；根据色差满足对应阈值的目标防伪点的数量确定所述目标图像与所述源图像的相似程度。
[0032]优选的，所述真伪验证模块，还用于：
[0033]若所述目标图像中防伪点的位置坐标满足对应的分区条件，将所述目标图像和所述源图像划分为多个区域，同一区域在所述目标图像和和源图像中的位置相同；
[0034]相应的，用于通过对比防伪点的位置坐标和颜色计算所述目标图像与所述源图像的相似程度的所述真伪验证模块，具体用于：
[0035]针对每个区域，通过对比该区域内防伪点的位置坐标和颜色计算所述目标图像与所述源图像在该区域的相似程度；对于所述多个区域对应的多个相似程度，选取其中的中位数作为目标图像与所述源图像的相似程度。
[0036]本专利技术另一方面提供一种电子设备，所述电子设备包括：至少一个存储器和至少一个处理器；所述存储器存储有程序，所述处理器调用所述存储器存储的程序，所述程序用于实现任意一项所述的防伪检测方法。
[0037]本专利技术另一方面提供一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行任意一项所述的防伪检测方法。
[0038]相较于现有技术，本专利技术实现的有益效果为：
[0039]本专利技术提供一种防伪检测方法、装置、电子设备及存储介质，对于消费者扫描防伪标签所产生的目标图像、以及该防伪标签出厂时所采集的源图像，能够综合位置坐标和颜色两个方面对比两者防伪点的相似程度，以该相似程度来判定消费者所扫描标签的真伪。由此，本专利技术能够快速准确地完成真伪判定，尤其是面对复杂的防伪标签，可以有效防止消费者不能按照操作提示正确对比所造成的真判假、或假判真的情况。
附图说明
[0040]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0041]图1为本专利技术实施例提供的防伪检测方法的方法流程图；
[0042]图2为本专利技术实施例提供的防伪检测方法的部分方法流程图；
[0043]图3为本专利技术实施例提供的防伪检测方法的另一方法流程图；
[0044]图4为本专利技术实施例提供的防伪检测装置的结构示意图。
具体实施方式
[0045]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种防伪检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取消费者所扫描防伪标签的目标图像，并调取所述防伪标签的源图像；检测所述目标图像和所述源图像中的通用特征，并利用所述通用特征定位所述目标图像和所述源图像中防伪点的位置坐标；识别所述目标图像和所述源图像中防伪点的颜色；通过对比防伪点的位置坐标和颜色计算所述目标图像与所述源图像的相似程度，所述相似程度是确定所述防伪标签真伪的依据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述通用特征定位所述目标图像和所述源图像中防伪点的位置坐标之前，所述方法还包括：基于所述通用特征对所述目标图像进行预处理。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别所述目标图像和所述源图像中防伪点的颜色，包括：基于所述目标图像中防伪点的位置坐标，切割所述目标图像中防伪点所在的第一子图像；以及，基于所述源图像中防伪点的位置坐标，切割所述源图像中防伪点所在的第二子图像；将所述第一子图像输入至预先训练得到的颜色识别模型中，以获取所述颜色识别模型所输出的所述目标图像中防伪点的颜色；以及，将所述第二子图像输入至所述颜色识别模型中，以获取所述颜色识别模型所输出的所述源图像中防伪点的颜色；所述颜色识别模型是基于深度学习技术对基础网络模型训练得到的。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过对比防伪点的位置坐标和颜色计算所述目标图像与所述源图像的相似程度，包括：以所述源图像中的防伪点为标准防伪点，确定所述目标图像中位置坐标与所述标准防伪点的位置坐标相匹配的目标防伪点；计算所述目标防伪点与其所匹配标准防伪点间颜色的色差；根据色差满足对应阈值的目标防伪点的数量确定所述目标图像与所述源图像的相似程度。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若所述目标图像中防伪点的位置坐标满足对应的分区条件，将所述目标图像和所述源图像划分为多个区域，同一区域在所述目标图像和和源图像中的位置相同；相应的，所述通过对比防伪点的位置坐标和颜色计算所述目标图像与所述源图像的相似程度，包括：针对每个区域，通过对比该区域内防伪点的位置坐标和颜色计算所述目标图像与所述源图像在该区域的相似程度；对于所述多...
【专利技术属性】
技术研发人员：李军，蒋心武，王军红，邢四化，
申请(专利权)人：上海中商网络股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。