扫描码检测方法、存储介质、装置及训练方法制造方法及图纸

技术编号:32470312 阅读:39 留言:0更新日期:2022-03-02 09:30
本发明专利技术涉及扫描码检测方法、存储介质、装置及训练方法。其中,扫描码检测方法包括通过对图像像素点特征值依次进行特征提取、降维处理以及归一化映射、赋权重处理、逐层级融合处理以及融合结果降维处理等运算,使各个像素点特征值的特性不断增强,从而转化为可以直接判断是否存在扫描码以及扫描码类型的检测结果信息,能够显著提升扫描码的检测及分类的精度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
扫描码检测方法、存储介质、装置及训练方法


[0001]本专利技术涉及图像检测
,具体涉及一种对图像中是否存在扫描码以及存在何种扫描码进行检测的扫描码检测方法,同时还涉及与该扫描码检测方法相对应的存储介质、装置及训练方法。

技术介绍

[0002]快递面单是指快递行业在运送货物的过程中用以记录寄件人、收件人、地址、联系方式等相关信息的单据,用于贴在货物外包装的表面以便于查看或扫描检测处理。目前,物流运输行业使用的快递面单大多具有条形码和/或二维码,通过扫描条形码或二维码进行解码可以得到运单号,根据运单号可以在物流系统后台查询到对应的路由信息。其中,由于条形码和二维码的编码方式不同,二者的解码方式也不同,在扫描时需要对二者进行区分以采取对应的解码方式。
[0003]物流运输行业对于及时性要求越来越高,需要能够自动、快速地从货物分拣线上检测、解码出货物的路由信息,以将货物及时、自动分发至目的地。因此,快递面单上条形码和二维码的检测定位以及区分是分拣系统至关重要的工作环节。
[0004]目前对于条形码及二维码的检测定位主要基于两类算本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种扫描码检测方法,其特征在于,包括以下步骤:获取待检测图像中各像素点特征值组成的图像特征矩阵,并对图像特征矩阵执行若干层级的扫描码特征提取,每一层级对应获得一组卷积特征矩阵;分别对各组卷积特征矩阵进行降维处理以及归一化映射,获得对应的各组注意力特征矩阵;将各组注意力特征矩阵与各自对应的同一层级的卷积特征矩阵进行逐像素点特征值的赋权重处理,得到各组加权特征矩阵;从最高层级的加权特征矩阵依次向低一层级的加权特征矩阵逐层级融合处理,获得特征融合结果矩阵;将所述特征融合结果矩阵降维处理,获得扫描码检测结果信息。2.如权利要求1所述的扫描码检测方法,其特征在于,所述扫描码为条形码和/或二维码。3.如权利要求1所述的扫描码检测方法,其特征在于,所述分别对各组卷积特征矩阵进行降维处理的步骤具体是:通过1
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1卷积核降维处理;所述归一化映射的步骤具体是通过以下映射函数进行归一化映射:其中,x为卷积特征矩阵经降维处理后各个像素点特征值,φ(x)为对应像素点特征值归一化映射后的值。4.如权利要求1所述的扫描码检测方法,其特征在于,所述逐层级融合处理的步骤包括:将最高层级的加权特征矩阵通过图像扩大算法,获得与第二高层级的加权特征矩阵相同的尺寸后,与所述第二高层级的加权特征矩阵合并,得到第一特征合并矩阵;所述第一特征合并矩阵通过若干1
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1卷积核进行降维处理后并通过特征提取获得第一特征融合矩阵;所述第一特征融合矩阵通过图像扩大算法,获得与第三高层级的加权特征矩阵相同的尺寸后,与所述第三高层级的加权特征矩阵合并,得到第二特征合并矩阵;所述第二特征合并矩阵通过若干1
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1卷积核进行降维处理后并通过特征提取获得第二特征融合矩阵;以此类推,得到最低层级输出的特征融合矩阵作为特征融合结果矩阵。5.如权利要求1所述的扫描码检测方法,其特征在于,将所述特征融合结果矩阵降维处理,获得扫描码检测结果信息的步骤具体包括:将所述特征融合结果矩阵通过9个1
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1卷积核降维处理,使每一像素点获得一个维度为9的向量信息来表示检测结果;所述向量信息包括维度为4的预测坐标、维度为3的预测类别概率、维度为1的预测旋转角度以及维度为1的预测结果置信度。6.一种计算机可读存储介质,其特征在于,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器进行加载,以执行权利要求1至5任一项所述的扫描码检测方法中的步骤。7.一种扫描码检测装置,其特征在于,包括以下模块:主干网络模块:用于获取待检测图像中各像素点特征值组成的图像特征矩阵,并图像
特征矩阵执行若干层级的扫描码特征提取,每一层级对应获得一组卷积特征矩阵;注意力增强模块:用于分别对各组卷积特征矩阵进行降维处理以及归一化映射,获得对应的各组注意力特征矩阵;以及将各组注意力特征矩阵与各自对应的同一层级的卷积特征矩阵进行逐像素点特征值的赋权重处理,得到各...

【专利技术属性】
技术研发人员:马佳炯
申请(专利权)人:顺丰科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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