【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理领域，尤其涉及钢材标签识别方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、钢材按照材质、用途、形状和尺寸等可以进行多种分类，不同类型的钢材具有不同的特性和用途，钢材在生产完成后的存储与运输过程中，对钢材的运输存储过程管理是对生产企业和应用企业资产管理的一个重要环节，需要对不同批次的钢材进行不同的存储管理和运输管理，且对运输存储过程中的管理节点要做好及时的记录与管理。
2、随着信息化和智能化技术的发展，钢材生产与运输也开始逐步增强信息化和智能化管理的需求，在现有钢材生产运输中，会在钢材端面上粘贴或雕刻标签注明批号，在钢材批号标签识别中，但主要是通过技术人员利用肉眼观察记录钢材批号，但这种方式较为耗费人力，且准确性和稳定性会因为生产人员的注意力集中程度而发生变化。
技术实现思路
1、本专利技术实施例的目的在于提供钢材标签识别方法、装置、设备及存储介质，以解决上述问题。
2、本专利技术提供了一种钢材标签识别方法，所述钢材标签识别方法包括：获取待识别钢材图像；基于标签检测图像模型对所述待识别钢材图像进行识别，得到待识别标签图像，并对所述待识别标签图像进行读取，得到第一文本信息；基于文本位置检测模型对所述待识别钢材图像进行文本位置标定，得到待识别文本图像，并对所述待识别文本图像进行文本识别，得到第二文本信息；将第一文本信息和第二文本信息进行比对；若第一文本信息和第二文本信息一致，则基于第一文本信息和第二文本信息生成钢材识别信息文本，并在终端进行展示。p>
3、于本专利技术的一实施例中，所述标签检测图像模型的建立包括：获取不同场景下钢材标签的标签样本图像数据；基于标签位置选定框对所述标签样本图像数据进行标注，形成标签样本数据集；基于所述标签样本数据集建立初始标签检测模型，并进行训练，得到标签检测图像模型。
4、于本专利技术的一实施例中，所述文本位置检测模型的建立包括：获取不同场景下钢材文本的文本样本图像数据；对所述文本样本图像数据进行特征提取，得到多个特征识别点信息，并基于所属特征识别点信息对所述文本样本图像数据进行标注，形成文本位置样本数据集；根据所述文本位置样本数据集建立初始文本位置检测模型，并进行训练，得到待优化文本位置检测模型；基于预设二值化阈值基于可微分二值化方法对所述待优化文本位置检测模型进行优化，得到文本位置检测模型。
5、于本专利技术的一实施例中，对所述待识别文本图像进行文本识别包括：获取多个文本的文字样本图像数据；根据所述文字样本图像数据基于预设分段文本识别算法进行训练，并根据文本数据增强算法进行优化，得到文本识别模型；将所述待识别文本图像输入文本识别模型进行识别，得到预测文本信息；对所述预测文本信息进行筛选，得到第二文本信息，以将第一文本信息和第二文本信息进行比对。
6、于本专利技术的一实施例中，将第一文本信息和第二文本信息进行比对之后，所述钢材标签识别方法还包括：若第一文本信息和第二文本信息不一致，则生成信息异常警示文本，并将所述信息异常警示文本在终端进行展示。
7、于本专利技术的一实施例中，基于标签检测图像模型对所述待识别钢材图像进行识别前，所述钢材标签识别方法还包括：基于待识别钢材图像确定图像获取装置的应用拍摄角度；若所述应用拍摄角度小于预设拍摄角度阈值，则生成图像获取异常警示文本，并对所述图像获取异常警示文本在终端进行展示。
8、于本专利技术的一实施例中，获取待识别钢材图像之后，所述钢材标签识别方法还包括：对所述待识别钢材图像进行图像预处理，所述图像预处理至少包括透视变换、图像平滑、图像锐化、对比度增强。
9、本专利技术实施例还提供了一种钢材标签识别装置，所述钢材标签识别装置包括：图像获取模块，用于获取待识别钢材图像；标签检测模块，用于基于标签检测图像模型对所述待识别钢材图像进行识别，得到待识别标签图像，并对所述待识别标签图像进行读取，得到第一文本信息；文本检测模块，用于基于文本位置检测模型对所述待识别钢材图像进行文本位置标定，得到待识别文本图像，并对所述待识别文本图像进行文本识别，得到第二文本信息；信息对比模块，用于将第一文本信息和第二文本信息进行比对；若第一文本信息和第二文本信息一致，则基于第一文本信息和第二文本信息生成钢材识别信息文本，并在终端进行展示。
10、本专利技术实施例还提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备实现如上述实施例中任一项所述的钢材标签识别方法。
11、本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时，使计算机执行如上述实施例中任一项所述的钢材标签识别方法。
12、本专利技术的有益效果为：本专利技术实施例中的钢材标签识别方法、装置、设备及存储介质，通过获取待识别钢材图像，基于标签检测图像模型进行识别，得到待识别标签图像，并读取得到第一文本信息，基于文本位置检测模型进行文本位置标定，得到待识别文本图像并进行文本识别，得到第二文本信息，若第一文本信息和第二文本信息一致，则基于第一文本信息和第二文本信息生成钢材识别信息文本，并在终端进行展示；本申请能够基于机器学习模型准确稳定地对待识别钢材图像的标签图像和文本图像进行检测与识别，并基于识别信息的一致性判定钢材识别结果，可避免现有人工识别钢材标签的记录方案，自动化实现钢材标签识别记录，达到节省人力成本和预防生产事故发生的技术效果。
13、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种钢材标签识别方法，其特征在于，所述钢材标签识别方法包括：
2.根据权利要求1所述的钢材标签识别方法，其特征在于，所述标签检测图像模型的建立包括：
3.根据权利要求1所述的钢材标签识别方法，其特征在于，所述文本位置检测模型的建立包括：
4.根据权利要求1所述的钢材标签识别方法，其特征在于，对所述待识别文本图像进行文本识别包括：
5.根据权利要求4所述的钢材标签识别方法，其特征在于，将第一文本信息和第二文本信息进行比对之后，所述钢材标签识别方法还包括：
6.根据权利要求1-5所述的钢材标签识别方法，其特征在于，基于标签检测图像模型对所述待识别钢材图像进行识别前，所述钢材标签识别方法还包括：
7.根据权利要求1-5任一项所述的钢材标签识别方法，其特征在于，获取待识别钢材图像之后，所述钢材标签识别方法还包括：
8.一种钢材标签识别装置，其特征在于，所述钢材标签识别装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机可读
...【技术特征摘要】
1.一种钢材标签识别方法，其特征在于，所述钢材标签识别方法包括：
2.根据权利要求1所述的钢材标签识别方法，其特征在于，所述标签检测图像模型的建立包括：
3.根据权利要求1所述的钢材标签识别方法，其特征在于，所述文本位置检测模型的建立包括：
4.根据权利要求1所述的钢材标签识别方法，其特征在于，对所述待识别文本图像进行文本识别包括：
5.根据权利要求4所述的钢材标签识别方法，其特征在于，将第一文本信息和第二文本信息进行比对之后，所述钢材标签识别方法还包括：
6.根据权利要求1-5所述的钢...
【专利技术属性】
技术研发人员：谭凌，李华，李邈，张晓辉，庞殊杨，谢永辉，李强，叶亦扬，
申请(专利权)人：中冶赛迪信息技术重庆有限公司，
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。