本发明专利技术涉及钢瓶识别领域，尤其是一种钢瓶穿孔编码定位与识别系统及方法，其系统包括移动端和后台服务器，所述移动端获取多个关于所述钢瓶的原始图像，至少部分所述原始述图像上具有穿孔编码；所述移动端对所述原始图像进行识别，以得到带有目标定位框的目标图像，所述穿孔编码位于所述目标定位框中；所述后台服务器获取由所述移动端发送的所述目标图像；所述后台服务器对所述目标图像进行识别，以得到所述穿孔编码中每个孔洞的具体位置。本发明专利技术所提出的钢瓶穿孔编码定位与识别系统可以有效地对钢瓶上的穿孔编码进行识别，系统构成简单，识别精度高，可以应用于室内或者室外的设备。可以应用于室内或者室外的设备。可以应用于室内或者室外的设备。
【技术实现步骤摘要】
一种钢瓶穿孔编码定位与识别系统及识别方法
[0001]本专利技术涉及钢瓶识别领域，尤其是一种钢瓶穿孔编码定位与识别系统及识别方法。
技术介绍
[0002]钢瓶尤其是液化气瓶，其存储的物质具有易燃、易爆性，危险度高，国家有关部门急需对市场中流通的液化气瓶进行有效管理，及时的了解液化气瓶的分布区域、使用者和使用年限等。而在钢瓶上设置唯一标识信息是对钢瓶进行有效管理的前提，目前市场上对钢瓶设置唯一标识的方式大致分为四种：在钢瓶护罩侧面设置阿拉伯数字钢印，此法人工可以读出，但随着瓶体生锈或油漆脱落，表面产生污物后，就难以准确的识别出来；在钢瓶护罩侧面蚀刻二维码，此法同样无法防止瓶体生锈、油漆脱落后表面产生污物等这一类情况的发生，同时在使用过程中由于极易混淆导致无法识别该编码；在钢瓶护罩侧面设置感应条码，此法在钢瓶流通使用过程中容易出现条码脱落和张冠李戴的现象，不便于长久使用，而且在无形中，生产厂家增加了成本；以上3种唯一标识都存在其使用寿命跟不上钢瓶使用寿命，且在实际使用中标识极易受损，导致无法识别，这样不仅增加了钢瓶厂商对钢瓶的监管难度，而且无法及时了解钢瓶的实际使用情况，从而产生安全隐患；为了解决这些问题，钢瓶厂商提出了在钢瓶本体的护罩上开若干个贯穿孔，形成一组孔阵识别码，是一种与钢瓶同寿命的唯一标识。为了更好地识别孔阵穿孔编码，研究人员也做了不少努力。而现有技术中所提出的识别设备大多只适合室内固定场所使用，且具有便捷性差，识别精度不高等缺陷。
技术实现思路
[0003]针对现有技术中的缺陷，本专利技术提供的钢瓶穿孔编码定位与识别系统及识别方法旨在改进现有技术的不足。
[0004]为了实现上述目的，第一方面，本专利技术提供了一种钢瓶穿孔编码定位与识别系统，所述钢瓶穿孔编码定位与识别系统包括移动端和后台服务器，所述移动端获取多个关于所述钢瓶的原始图像，至少部分所述原始述图像上具有穿孔编码；所述移动端对所述原始图像进行识别，以得到带有目标定位框的目标图像，所述穿孔编码位于所述目标定位框中；所述后台服务器获取由所述移动端发送的所述目标图像；所述后台服务器对所述目标图像进行识别，以得到所述穿孔编码中每个孔洞的具体位置；所述后台服务器根据所述每个孔洞的具体位置，得到关于所述钢瓶的唯一识别编码以及相关信息；所述后台服务器将所述相关信息反馈给所述移动端。。本专利技术所提出的钢瓶穿孔编码定位与识别系统可以有效地对钢瓶上的穿孔编码进行识别，系统构成简单，识别精度高，可以应用于室内或者室外的设备。
[0005]可选地，所述移动端对所述原始图像进行识别，以得到带有目标定位框的目标图像包括：所述移动端调用第一模型，通过所述第一模型对所述原始图像进行识别，以得到带
有目标定位框的目标图像。本专利技术通过利用第一模型完成对目标定位框的识别，进而定位穿孔编码的位置，为后续进一步识别做准备。
[0006]可选地，所述钢瓶穿孔编码定位与识别系统还包括：第一模型建立设备，所述第一模型建立设备用于建立所述第一模型。本专利技术通过利用第一模型对完成对目标定位框的识别，提高了对原始图像处理的效率。
[0007]可选地，所述第一模型建立设备在建立所述第一模型时包括：所述第一模型建立设备设置M个深度可分离卷积层，M为正整数；所述第一模型建立设备在所述深度可分离卷积层后设置N个标准卷积层，N为正整数，且M≥N；所述第一模型建立设备分别抽取K个所述深度可分离卷积层和L个标准卷积层作为目标图像的检测结果、类别标签和预测边界框的回归位置，其中K和L均为正整数，且K＜M，L＜N。本专利技术通过采用设置深度可分离卷积层和标准卷积层大幅降低提高了整个神经网络的运算速度，又保留了模型中预测边界框的位置与物体的标签层。
[0008]可选地，所述第一模型建立设备在建立所述第一模型时包括：所述第一模型建立设备设置13个深度可分离卷积层；所述第一模型建立设备在所述深度可分离卷积层后设置8个标准卷积层；所述第一模型建立设备分别抽取2个所述深度可分离卷积层和4个标准卷积层作为目标图像的检测结果、类别标签和预测边界框的回归位置。本专利技术通过设置13个深度可分离卷积层，8个标准卷积层一方面可以提高识别的精度又保证模型构成不过于复杂，保证了运算速度。
[0009]可选地，所述后台服务器对所述目标图像进行识别，以得到所述穿孔编码中每个孔洞的具体位置包括：所述移动端调用第二模型，通过所述第二模型对所述目标图像进行识别，以得到所述穿孔编码中每个孔洞的具体位置。本专利技术通过利用第二模型完成对穿孔编码中每个孔洞的具体位置的识别，通过将第一模型和第二模型进行分离，可以削减系统运行负担，减少逻辑错误，降低系统相关设备的配置要求。
[0010]可选地，所述钢瓶穿孔编码定位与识别系统还包括：第二模型建立设备，所述第二模型建立设备用于建立所述第二模型。本专利技术利用第二模型建立设备来建立第二模型可以提高穿孔编码中每个孔洞的具体位置的识别效率。
[0011]可选地，所述第二模型建立设备在建立所述第二模型时包括：所述第二模型建立设备将所述第二模型分为第一分支和第二分支；所述第二模型建立设备设置在所述第一分支中设置P个Conv层，Q个Relu层，R个Pooling层和S个Relu层full connection层；所述第二模型建立设备设置在所述第二分支中设置T个Conv层，U个Relu；其中，P、Q、R、T和U，均为正整数。
[0012]可选地，所述后台服务器还包括：根据预设的编码规则对所述穿孔编码中每个孔洞的具体位置进行解析，以得到最终识别结果。
[0013]可选地，所述第二模型建立设备在建立所述第二模型时包括：所述第二模型建立设备将所述第二模型分为第一分支和第二分支；所述第二模型建立设备设置在所述第一分支中设置13个Conv层，15个Relu层，4个Pooling层和4个Relu层full connection层；所述第二模型建立设备设置在所述第二分支中设置1个Conv层，1个Relu。
[0014]第二方面，本专利技术提供了一种钢瓶穿孔编码定位与识别方法，所述钢瓶穿孔编码定位与识别方法适用于本专利技术第一方面中所述的钢瓶穿孔编码定位与识别系统，包括如下
步骤：所述移动端获取多个关于所述钢瓶的原始图像，至少部分所述原始述图像上具有穿孔编码；所述移动端对所述原始图像进行识别，以得到带有目标定位框的目标图像，所述穿孔编码位于所述目标定位框中；所述后台服务器获取由所述移动端发送的所述目标图像；所述后台服务器对所述目标图像进行识别，以得到所述穿孔编码中每个孔洞的具体位置；所述后台服务器根据所述每个孔洞的具体位置，得到关于所述钢瓶的唯一识别编码以及相关信息；所述后台服务器将所述相关信息反馈给所述移动端。本专利技术所提出的钢瓶穿孔编码定位与识别方法可以有效地对钢瓶上的穿孔编码进行识别，步骤简单，识别精度高，可以应用于室内或者室外的设备。
附图说明
[0015]图1为本专利技术钢瓶穿孔编码定位与识别系统实施例的框架图；
[0016]图2为本专利技术第一模型实施例的结构示意图；...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种钢瓶穿孔编码定位与识别系统，所述钢瓶穿孔编码定位与识别系统包括移动端和后台服务器，其特征在于：所述移动端获取多个关于所述钢瓶的原始图像，至少部分所述原始述图像上具有穿孔编码；所述移动端对所述原始图像进行识别，以得到带有目标定位框的目标图像，所述穿孔编码位于所述目标定位框中；所述后台服务器获取由所述移动端发送的所述目标图像；所述后台服务器对所述目标图像进行识别，以得到所述穿孔编码中每个孔洞的具体位置；所述后台服务器根据所述每个孔洞的具体位置，得到关于所述钢瓶的唯一识别编码以及相关信息；所述后台服务器将所述相关信息反馈给所述移动端。2.根据权利要求1所述的钢瓶穿孔编码定位与识别系统，其特征在于：所述移动端对所述原始图像进行识别，以得到带有目标定位框的目标图像包括：所述移动端调用第一模型，通过所述第一模型对所述原始图像进行识别，以得到带有目标定位框的目标图像。3.根据权利要求2所述的钢瓶穿孔编码定位与识别系统，其特征在于：所述钢瓶穿孔编码定位与识别系统还包括：第一模型建立设备，所述第一模型建立设备用于建立所述第一模型。4.根据权利要求3所述的钢瓶穿孔编码定位与识别系统，其特征在于，所述第一模型建立设备在建立所述第一模型时包括：所述第一模型建立设备设置M个深度可分离卷积层，M为正整数；所述第一模型建立设备在所述深度可分离卷积层后设置N个标准卷积层，N为正整数，且M≥N；所述第一模型建立设备分别抽取K个所述深度可分离卷积层和L个标准卷积层作为目标图像的检测结果、类别标签和预测边界框的回归位置，其中K和L均为正整数，且K＜M，L＜N。5.根据权利要求4所述的钢瓶穿孔编码定位与识别系统，其特征在于，所述第一模型建立设备在建立所述第一模型时包括：所述第一模型建立设备设置13个深度可分离卷积层；所述第一模型建立设备在所述深度可分离卷积层后设置8个标准卷积层；所述第一模型建立设备分别抽取2个所述深度可分离卷积层和4个标准卷积层作为目标图像的检测结果、类别标签和预...
【专利技术属性】
技术研发人员：马启良，郦晶，鲍海峰，严红芳，
申请(专利权)人：湖州师范学院，
类型：发明
国别省市：
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