一种货币图像识别方法及装置制造方法及图纸

本申请提供一种货币图像识别方法及装置，涉及人工智能领域，也可用于金融领域，包括：对待检测货币图像进行边缘检测处理，得到货币边缘图像；将货币边缘图像输入预先训练的各币种识别模型，得到对应的币种识别结果；对各币种识别结果进行可信度分配处理，得到币种判别结果。本申请能够基于可信度分配理论及人工神经网络技术实现对货币币种的识别。网络技术实现对货币币种的识别。网络技术实现对货币币种的识别。

【技术实现步骤摘要】
一种货币图像识别方法及装置


[0001]本申请涉及人工智能领域，可以用于金融领域，具体是一种货币图像识别方法及装置。

技术介绍

[0002]随着全球经济的发展，金融产业中信息化及自动化的程度不断提高，自动售货机、存取款机、清分机等设备得到了广泛应用。现有技术中，这些设备上一般配备有点钞机，用于进行货币清分及鉴伪等。然而，点钞机很少能够做到对货币的币种进行自动识别，从而导致在实际应用过程中，难以通过自动识别的方式批量得到货币的币种及面值。因此，如何高效地清分多币种、多面值的货币是金融组织亟待解决的问题。
[0003]在现有的研究中，识别币种的方法主要包括尺度识别、灰度投影及人工神经网络识别等。其中，尺度识别及灰度投影等方法识别率较低，而一般的深度卷积神经网络采用的卷积操作通过权值共享能够获得全局特征，但在货币样本的识别过程中，随着网络结构深度的增加，逐渐丢失了货币中的纹理特征，导致当货币与货币之间具有一定相似度时，识别错误率较高。综上所述，目前尚无一种高效的币种识别方法。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中的问题，本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种货币图像识别方法，其特征在于，包括：对待检测货币图像进行边缘检测处理，得到货币边缘图像；将货币边缘图像输入预先训练的各币种识别模型，得到对应的币种识别结果；对各币种识别结果进行可信度分配处理，得到币种判别结果。2.根据权利要求1所述的货币图像识别方法，其特征在于，所述对待检测货币图像进行边缘检测处理，得到货币边缘图像，包括：对所述待检测货币图像进行二值化处理，得到对应的货币二值图像；对所述货币二值图像进行边缘检测，得到所述货币边缘图像。3.根据权利要求2所述的货币图像识别方法，其特征在于，所述对所述货币二值图像进行边缘检测，得到所述货币边缘图像，包括：对所述货币二值图像进行高斯滤波处理，得到所述货币二值图像中各像素点的高斯滤波值；基于所述各像素点的高斯滤波值生成所述货币边缘图像。4.根据权利要求1所述的货币图像识别方法，其特征在于，在对待检测货币图像进行边缘检测处理，得到货币边缘图像之后，还包括：利用边缘检测算子对所述货币边缘图像进行背景切除，得到货币分割图像。5.根据权利要求1所述的货币图像识别方法，其特征在于，预先训练币种识别模型的步骤，包括：对训练用货币图像进行边缘检测处理，得到货币边缘训练图像；将背景切除后的货币边缘训练图像输入卷积神经网络进行训练，得到对应的币种训练结果；根据所述训练用货币图像对应的币种标注值及所述币种训练结...

【专利技术属性】
技术研发人员：龙海，张锴，黄婷婷，黄平，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：