【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，具体而言，本申请涉及一种标签读取方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、在养殖场中，可以通过人工手写、人工盖章、激光等方式在猪身上的不同位置做标记(例如，猪耳上的耳标)，可以表示不同养殖场的猪，以便于疾病和疫情的控制，还可以表示猪的健康状态。
2、但是在实际情况中，可能需要对屠宰的猪进行溯源追踪，但是猪进入屠宰场之后，在猪被屠宰之前需要将标记去除，并且在运输过程中标识容易被污染、容易被磕碰进而磨损，造成标识不清楚或者模糊，导致后续标识读取不便。
3、由上可知，如何方便精确识别猪的标识仍有待解决。
技术实现思路
1、本申请各提供了一种标签读取方法、装置、电子设备及存储介质，可以解决相关技术中存在的不便精准识别猪的标识影响进行溯源追踪的问题。所述技术方案如下：
2、根据本申请的一个方面，一种标签读取方法，包括：将多个样本图像输入训练模型获取对应的图像识别模型，其中，样本图像为猪宰后各样的外观形状图像；获取待宰猪对应的标识图像以及整体外观图像；获取待宰猪在去除标识后的除识外观图像，将除识外观图像与标识图像以及整体外观图像绑定并定义为第一标识信息；在待宰猪切割后，获取对应的宰后图像，将宰后图像输入图像识别模型确定对应的特征图像，并将特征图像确定为第二标识信息；将第一标识信息与第二标识信息绑定并定义为标签信息，将标签信息进行存储；读取标签信息。
3、根据本申请的一个方面，一种标签读取装置，包括：模型获取模块，在将多个样
4、在一示例性实施例中，所述标签读取装置，还包括：区域位置获取模块，基于宰后图像用于获取对应的区域位置，其中，区域位置为宰后图像中猪对应的区域；目标图像确定模块，基于区域位置用于确定目标图像，其中，目标图像为宰后图像中猪对应的图像；特征图像确定模块，将目标图像输入图像识别模型用于确定特征图像。
5、在一示例性实施例中，所述标签读取装置，还包括：训练特征图像获取模块，将样本图像输入训练模型用于获取对应的训练特征图像；损失值确定模块，基于训练特征图像与原始标签用于确定损失值，其中，原始标签与样本图像的特征图像对应；判断模块，用于判断损失值是否大于预设的损失阈值，若是，则换取其他样本图像继续训练训练模型，否则确定训练模型为图像识别模型。
6、在一示例性实施例中，所述标签读取装置，还包括：第三标识定义模块，基于标识图像获取对应的养殖信息，并用于将养殖信息定义为第三标识信息；第一标签定义模块，将第三标识信息与第一标识信息、第二标识信息进行绑定并定义为标签信息。
7、在一示例性实施例中，所述标签读取装置，还包括：第四标识定义模块，在待宰猪切割后，获取对应的屠宰信息，其中，屠宰信息包括待宰猪时对应的屠宰地址以及屠宰时间，并用于将屠宰信息定义为第四标识信息；第二标签定义模块，用于将第四标识信息与第一标识信息、第二标识信息进行绑定并定义为标签信息。
8、在一示例性实施例中，所述标签读取装置，还包括：第一识别模块，用于调取第一标识信息进行识别，若识别成功，则停止识别；第二识别模块，若识别失败，则用于调取第二标识信息进行识别，若识别成功，则停止识别；第三识别模块，若识别失败，则用于调取第三标识信息进行识别，若识别成功，则停止识别；第四识别模块，若识别失败，则用于调取第四标识信息进行识别。
9、在一示例性实施例中，所述标签读取装置，还包括：目标识别类型获取模块，用于获取目标识别类型；目标标识确定模块，基于目标识别类型用于确定对应的目标标识信息，其中，目标标识信息是第一标识信息、第二标识信息、第三标识信息、第四标识信息中的一种或多种；目标标识信息读取模块，用于将目标标识信息进行读取。
10、根据本申请的一个方面，一种电子设备，包括至少一个处理器以及至少一个存储器，其中，所述存储器上存储有计算机可读指令；所述计算机可读指令被一个或多个所述处理器执行，使得电子设备实现如上所述的标签读取方法。
11、根据本申请的一个方面，一种存储介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行，以实现如上所述的标签读取方法。
12、本申请提供的技术方案带来的有益效果是：
13、在上述技术方案中，将多个样本图像输入训练模型获取对应的图像识别模型，获取待宰猪对应的标识图像以及整体外观图像，获取待宰猪在去除标识后的除识外观图像，将除识外观图像与标识图像以及整体外观图像绑定并定义为第一标识信息，在待宰猪切割后，获取对应的宰后图像，将宰后图像输入图像识别模型确定对应的特征图像，并将特征图像确定为第二标识信息；将第一标识信息与第二标识信息绑定并定义为标签信息，将标签信息进行存储，然后读取标签信息；在需要对猪进行溯源的过程中，由于第一标识信息与第二标识信息都与对应的猪关联，便可以直接读取标签信息，便可以清楚准确地对猪进行溯源，从而能够有效地解决相关技术中存在猪的标识不便精准识别影响进行溯源追踪的问题。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种标签读取方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将宰后图像输入图像识别模型确定对应的特征图像过程中，所述方法还包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将多个样本图像输入训练模型获取对应的图像识别模型时，所述方法还包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将第一标识信息与第二标识信息绑定并定义为标签信息时，所述方法还包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将第一标识信息与第二标识信息绑定并定义为标签信息时，所述方法还包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述读取标签信息的过程中，所述方法还包括：
7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述读取标签信息的过程中，所述方法还包括：
8.一种标签读取装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器以及至少一个存储器，其中，
10.一种存储介质，其上存储有计算机可读指令，其特征在于，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执
...【技术特征摘要】
1.一种标签读取方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将宰后图像输入图像识别模型确定对应的特征图像过程中，所述方法还包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将多个样本图像输入训练模型获取对应的图像识别模型时，所述方法还包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将第一标识信息与第二标识信息绑定并定义为标签信息时，所述方法还包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将第一标识信息与第二标识信息绑定并定义为标签信息...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈伟峰，
申请(专利权)人：供广深圳肉类智能交易市场有限公司，
类型：发明
国别省市：
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