【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据识别，尤其涉及一种基于神经网络的电子集卡章识别系统及方法。
技术介绍
1、电子集卡章是一种基于信息技术,用于身份验证和管理自动化的电子化工具。它通过内置的电子标识信息，如特定图案等，实现对持卡主体身份的快速、准确识别和确认。同时，电子集卡章作为一种数字化的信息载体，能够实现数据的自动采集、传输和处理，促进管理流程的自动化和智能化，提高运营效率。
2、电子集卡章的关键属性和功能特征如下：
3、1、电子化的身份标识；区别于传统的纸质身份标识，电子集卡章通过特定图案等技术手段，以数字化的方式承载持卡主体的身份信息,具备更强的安全性、便携性和可扩展性。
4、2. 身份验证功能；电子集卡章的核心功能之一就是对持卡主体身份进行快速、准确的识别和确认,为后续的业务管理和服务提供可信的身份认证基础。
5、3. 管理自动化的使能工具；引入电子集卡章,可以减少人工操作环节,实现数据自动采集和处理，提高管理效率。电子集卡章上记录的信息可以与后台管理系统无缝对接，实现业务流程的自动化和智能化。
6、4. 应用场景广泛；电子集卡章可以在零售、物流、交通、会展等多个领域得到应用，用于客户积分、会员管理、车辆进出登记、活动打卡签到等不同业务场景，具有较强的通用适用性。
7、5. 信息化管理手段；电子集卡章是企业数字化转型和信息化管理的重要工具之一，有助于优化业务流程、提升运营效率、实现精细化管理，是现代企业信息化建设的重要组成部分。
8、综上，电子集卡章可以
9、近年来，深度学习技术的发展为图像识别领域带来了新的机遇和挑战。深度学习方法，特别是卷积神经网络（cnn），在图像特征提取和分类方面展现出了强大的能力，能够自动学习和提取图像中的深层次特征，显著提高了图像识别的精度和鲁棒性。然而，深度学习方法在应用于电子集卡章识别时，仍存在如下技术问题：在电子集卡章识别过程中，对数据处理不够准确以及识别准确率较低的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于神经网络的电子集卡章识别系统及方法，以解决在电子集卡章识别过程中，对数据处理不够准确以及识别准确率较低的技术问题。
2、本专利技术的一种基于神经网络的电子集卡章识别系统及方法，具体包括以下技术方案：
3、一种基于神经网络的电子集卡章识别方法，包括以下步骤：
4、s1. 获取并智能化处理原始电子集卡章图像数据，得到处理后的电子集卡章图像数据；从处理后的电子集卡章图像数据中提取特征，得到电子集卡章图像特征向量；
5、s2. 通过层次特征优化深度学习模型对电子集卡章图像特征向量进行学习和优化，得到高层次特征向量；并使用自适应多层分类算法对高层次特征向量进行分类，得到分类结果。
6、优选的，所述s1，具体包括：
7、在智能化处理原始电子集卡章图像数据的过程中，引入多级自适应图像增强算法。
8、优选的，所述s1，具体包括：
9、在多级自适应图像增强算法实现过程中，引入自适应非局部均值滤波算法对原始电子集卡章图像进行去噪处理；并对去噪处理后的电子集卡章图像进行图像灰度化处理。
10、优选的，所述s1，具体包括：
11、在多级自适应图像增强算法实现过程中，采用自适应对比度增强算法对灰度化处理后的电子集卡章图像进行增强处理。
12、优选的，所述s1，具体包括：
13、自适应对比度增强算法的实现过程如下：
14、首先，对灰度化处理后的电子集卡章图像进行变换；
15、进一步，对变换后的电子集卡章图像进行直方图均衡化；
16、最后，基于直方图均衡化后的电子集卡章图像的像素值，进行自适应对比度增强。
17、优选的，所述s2，具体包括：
18、在层次特征优化深度学习模型的具体实现过程中，将电子集卡章图像特征向量作为层次特征优化深度学习模型的输入，进行高层次特征提取处理，得到高层次特征向量。
19、优选的，所述s2，具体包括：
20、在自适应多层分类算法的实现过程中，首先，对高层次特征向量通过加权处理实现特征变换；进一步，引入激活函数对特征变换后的特征向量进行非线性变换处理，并对非线性变换后的特征向量进行自适应加权处理；进一步，对自适应加权后的特征向量进行多层分类决策处理；最后，对经过多层分类决策处理的决策进行分类处理，得到分类结果。
21、一种基于神经网络的电子集卡章识别系统，包括以下部分：
22、数据采集模块，数据智能处理模块，特征提取模块，神经网络模型模块，识别分类模块，数据库模块；
23、数据采集模块，用于收集电子集卡章图像数据，得到原始电子集卡章图像数据；并将原始电子集卡章图像数据传递给数据智能处理模块和数据库模块；
24、数据智能处理模块，对原始电子集卡章图像数据进行智能化处理，得到处理后的电子集卡章图像数据；并将处理后的电子集卡章图像数据传递给特征提取模块；
25、特征提取模块，从处理后的电子集卡章图像数据中提取特征，得到电子集卡章图像特征向量；并将电子集卡章图像特征向量传递给神经网络模型模块和数据库模块；
26、神经网络模型模块，通过层次特征优化深度学习模型对电子集卡章图像特征向量进行学习和优化，得到高层次特征向量；并将高层次特征向量传递给识别分类模块；
27、识别分类模块，使用自适应多层分类算法对高层次特征向量进行分类，得到分类结果；并将分类结果存储到数据库模块；
28、数据库模块，用于存储和管理原始电子集卡章图像数据、电子集卡章图像特征向量和分类结果。
29、本专利技术的技术方案的有益效果是：
30、1、本专利技术通过多级自适应图像增强算法，有效去除了噪声，增强了对比度，确保了图像的质量和特征信息的保真性；在去噪和增强的过程中，采用自适应算法，充分保留了图像中的细节和边缘信息，为后续的特征提取奠定了坚实基础；通过智能化处理，提取的图像特征向量准确反映了图像中的重要信息，提高了后续分类和识别的精度和效率；通过智能化处理和多级自适应图像增强算法，显著提高了电子集卡章图像的质量和特征保真性，为后续的特征提取和识别提供了高效、可靠的数据基础，具备显著的技术优势和应用价值。
31、2、本专利技术通过层次特征本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于神经网络的电子集卡章识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于神经网络的电子集卡章识别方法，其特征在于，所述S1，具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于神经网络的电子集卡章识别方法，其特征在于，所述S1，具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于神经网络的电子集卡章识别方法，其特征在于，所述S1，具体包括：
5.根据权利要求4所述的基于神经网络的电子集卡章识别方法，其特征在于，所述S1，具体包括：
6.根据权利要求1所述的基于神经网络的电子集卡章识别方法，其特征在于，所述S2，具体包括：
7.根据权利要求6所述的基于神经网络的电子集卡章识别方法，其特征在于，所述S2，具体包括：
8.一种基于神经网络的电子集卡章识别系统，其特征在于，包括以下部分：
【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的电子集卡章识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于神经网络的电子集卡章识别方法，其特征在于，所述s1，具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于神经网络的电子集卡章识别方法，其特征在于，所述s1，具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于神经网络的电子集卡章识别方法，其特征在于，所述s1，具体包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：杨葛祥，孙庆，苏震山，
申请(专利权)人：南京小爬虫大数据有限公司，
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。