【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种用于预制标识牌的异常识别方法，特别是涉及标识牌。
技术介绍
1、标识牌是用于指示、警示、禁止或引导信息的牌子，通常包括安全标识牌、管制标识牌、导向标识牌和品牌标识牌类型；首先，标识牌可以用于指示或警示人们应该如何在特定的场所或环境中保持安全以及位置提示，此外，标识牌还可以用于指示人们如何到达目的地以及指导布局，例如，路上的标志可以指示行人或驾驶员如何行驶，提示人员所在位置以及去向，更好地理解周围环境。
2、现有的标识牌在制作过程中需要将信息注入标识牌中，以及在标识牌上设置文字进行提示，因此需要根据不同的场景、位置和地段设置不同信息的标识牌，而标识牌除了文字的不同之外，注入标识牌内部的信息是无法从外识别出对错的，因此需要在标识牌制作过程中对其文字和注入的信息进行检测，并对错误的信息进行修改，确保标识牌信息的准确。
技术实现思路
1、专利技术目的提出一个目的是提出一种标识牌识别系统，以解决现有技术存在的上述问题；
2、技术方案：一种标识牌识别系统，包括：
3、步骤1，首先向预制的标识牌注入位置信息和文字信息，
4、步骤2、对预制的标识牌进行视觉扫描，并诊断出异常的标识牌；
5、步骤3、在扫描过程中对预制的标识牌进行精确率和召回率的检测计算；
6、步骤4、根据计算结果对出现异常的标识牌进行数据融合和信息修改，并输出完整的标识牌。
7、在进一步的实施例中，所述步骤1将提供的信息注入标识牌中
8、所述数据增强在图像信息下进行函数的变化、尺寸的变化、翻转变化、裁切填充和色彩变化的扩增，进而扩充图像信息分布，保证图像信息能够精准呈现标识牌内的信息；
9、所述数据标注对制成的标识牌进行扫描并制作对应的标签文件，根据扫描的输入数据的图像的大小，设置3种由小到大的不同尺度，并在这3种尺度上生成3个预测框，使用标注工具将标识牌中的文字区域依次按顺序经过有小到大的3种不同尺度的特征图层并圈出，扫描标识牌的过程中会按照特征图层的尺寸改变图片尺寸，同时在图层上生成3个预测框，通过通道注意力模块提取对标识牌扫描的图像特征，消除中间过程，直接预测标识牌在扫描图像中的坐标位置。
10、在进一步的实施例中，所述步骤2首先通过红外线感应器对印制的标识牌进行感应，控制标识牌在预设位置的停止，然后对制成的标识牌进行扫描，利用视觉模块对异常标识牌进行转移控制，保留能够识别的标识牌，而诊断模块对上一时刻输出与该时刻输入的标识牌是否存在误差进行诊断，并用0表示转移该异常标识牌，用1表示完全保留该标识牌；并通过传送带对完整的标识牌进行传输。
11、在进一步的实施例中，所述步骤3在扫描过程中经精确率和召回率对制成的标识牌进行综合评估，首先根据精确率对正确预测的标识牌在不正确预测标识牌中的占比进行计算，得出扫描的标识牌正确检测的数量，表达式如下：
12、
13、式中，p表示精确率，a表示标识牌正确预测的区域，b表示标识牌不正确预测的区域；
14、然后根据召回率对正确预测的标识牌在未预测区域中的占比进行计算，得出扫描的标识牌检测质量；表达式如下：
15、
16、式中，r表示召回率，c表示标识牌的未预测区域；
17、精确率与召回率加权计算得出综合评估值，表达式如下：
18、
19、式中，f表示综合评估值。
20、在进一步的实施例中，根据扫描图像中标识牌在预测框内的坐标位置计算出向量，表达式如下：
21、p＝(t1+t2+t3+t4)+p0
22、式中，p表示第一向量，p0表示第二向量，t1、t2、t3、t4表示预测框的4个边角坐标，
23、所述第二向量的计算公式如下：
24、p0＝prob*lou
25、式中，prob表示标识牌是否位于预测框内，lou表示预测框与标识牌的边界框的交并比。
26、在进一步的实施例中，所述步骤4将标注好的标识牌坐标位置与对应的标签文件进行融合处理，并过渡到照片格式，然后存储至数据库，供对标识牌扫描的读取；
27、获取不能识别的汉字时，将识别结果的汉字部分赋值给标识牌中的汉字字段，以及将识别结果的位置部分赋值为标识牌中的位置字段，为了保证标识牌中的数据准确，针对出现的错误信息进行修改，保存最终结果上传至数据库并覆盖标识牌之间的结果。
28、在进一步的实施例中，所述通道注意力模块分别进行空间的平均池化和最大池化，池化完成后进入全连接层，将提供的信息和经过残差二阶项传递进行特征加权，进入双层共享神经网络，在通道维度上对标识牌进行图像特征的挑选，将多余的图像特征进行删除，留下需要的图像特征，并交给下空间注意力模块；空间注意力模块，将处理的结果再经过叠加和卷积操作，将新的图像特征与需要的图像特征进行融合，进而得到无异常标识牌。
29、有益效果：本专利技术提出了一种用于预制标识牌的异常识别方法，首先对注入信息的预制标识牌进行扫描，对扫描过程中的标识牌坐标位置进行计算，避免扫描视角的扩大或标识牌的倾斜出现误判，然后获取标识牌的位置信息和文字信息，经视觉模块对异常的标识牌进行转移，确保正常标识牌的传输，并在扫描过程中经精确率和召回率对标识牌进行综合评估，找出预制标识牌的异常位置点，在将标注好的标识牌坐标位置与对应的标签文件进行融合处理，并过渡到照片格式，然后存储至数据库，供标识牌下次扫描的读取，对标识牌区域周围内生成预测框，并进一步检测目标，降低标识牌的复杂背景对其目标检测的影响。
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1.一种用于预制标识牌的异常识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种用于预制标识牌的异常识别方法，其特征在于，所述步骤1将提供的信息注入标识牌中，在从多个角度、多个距离进行拍摄时，保证标识牌中的图像信息整体，然后采集标识牌中汉字，并对不能识别的汉字进行提取，采集完毕后对图像信息进行数据增强和数据标注的预处理；
3.根据权利要求1所述的一种用于预制标识牌的异常识别方法，其特征在于，所述步骤2首先通过红外线感应器对印制的标识牌进行感应，控制标识牌在预设位置的停止，然后对制成的标识牌进行扫描，利用视觉模块对异常标识牌进行转移控制，保留能够识别的标识牌，而诊断模块对上一时刻输出与该时刻输入的标识牌是否存在误差进行诊断，并用0表示转移该异常标识牌，用1表示完全保留该标识牌；并通过传送带对完整的标识牌进行传输。
4.根据权利要求1所述的一种用于预制标识牌的异常识别方法，其特征在于，所述步骤3在扫描过程中经精确率和召回率对制成的标识牌进行综合评估，首先根据精确率对正确预测的标识牌在不正确预测标识牌中的占比进行计算，得出扫描的标识牌正确检测的
5.根据权利要求2所述的一种用于预制标识牌的异常识别方法，其特征在于，根据扫描图像中标识牌在预测框内的坐标位置计算出向量，表达式如下：
6.根据权利要求1所述的一种用于预制标识牌的异常识别方法，其特征在于，所述步骤4将标注好的标识牌坐标位置与对应的标签文件进行融合处理，并过渡到照片格式，然后存储至数据库，供对标识牌扫描的读取；
7.根据权利要求2所述的一种用于预制标识牌的异常识别方法，其特征在于，所述通道注意力模块分别进行空间的平均池化和最大池化，池化完成后进入全连接层，将提供的信息和经过残差二阶项传递进行特征加权，进入双层共享神经网络，在通道维度上对标识牌进行图像特征的挑选，将多余的图像特征进行删除，留下需要的图像特征，并交给下空间注意力模块；空间注意力模块，将处理的结果再经过叠加和卷积操作，将新的图像特征与需要的图像特征进行融合，进而得到无异常标识牌。
...【技术特征摘要】
1.一种用于预制标识牌的异常识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种用于预制标识牌的异常识别方法，其特征在于，所述步骤1将提供的信息注入标识牌中，在从多个角度、多个距离进行拍摄时，保证标识牌中的图像信息整体，然后采集标识牌中汉字，并对不能识别的汉字进行提取，采集完毕后对图像信息进行数据增强和数据标注的预处理；
3.根据权利要求1所述的一种用于预制标识牌的异常识别方法，其特征在于，所述步骤2首先通过红外线感应器对印制的标识牌进行感应，控制标识牌在预设位置的停止，然后对制成的标识牌进行扫描，利用视觉模块对异常标识牌进行转移控制，保留能够识别的标识牌，而诊断模块对上一时刻输出与该时刻输入的标识牌是否存在误差进行诊断，并用0表示转移该异常标识牌，用1表示完全保留该标识牌；并通过传送带对完整的标识牌进行传输。
4.根据权利要求1所述的一种用于预制标识牌的异常识别方法，其特征在于，所述步骤3在扫描过程中经精确率和召回率对制成的标识牌进行综合评估，首先根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁小琼，
申请(专利权)人：江苏玄博智能标识科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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