一种基于深度学习的t7code定位识别读取方法技术

本发明专利技术涉及图像识别和机器学习领域，公开了一种基于深度学习的t7code定位识别读取方法。包括以下步骤：步骤一，首先通过对输入图像进行预处理；步骤二，数据准备，搜集设备的拍照数据；步骤三，模型训练；步骤四，图像校准和增强，深度学习模型检测出来的图像会存在多余部分；步骤五，模型评估和调优，进行评估和调优以确保其性能达到预期；步骤六，实时性能和部署考虑；步骤七，持续优化和更新，模型投入使用，进行持续的监测和优化，以应对环境变化和数据漂移问题。通过利用深度学习技术，构建了一种针对T7Code的定位识别模型，利用图像处理技术对T7Code进行校准和增强，提高解码效率，随机抽取n条条码进行倾斜角度计算后取平均值，提升校准操作的效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像识别和机器学习领域，具体为一种基于深度学习的t7code定位识别读取方法。

技术介绍

1、t7code读取技术是一种用于识别和读取t7code条形码的技术，t7code是一种特殊类型的条形码，具有独特的编码结构和特征，t7code读取技术通常涉及使用计算机视觉和图像处理技术，结合深度学习或传统的图像处理算法，以从图像中准确识别t7code条形码，并将其转换为可读取的数据，这种技术可以应用于各种场景，如工业自动化、物流跟踪、产品标识等领域。

2、现有的t7code读取技术是手持条码读取设备，人工对准标签，逐条扫描，主要存在以下问题：效率问题：传统的t7code扫描设备通常需要用户手动调整扫描框与二维码的对准位置逐条扫描，费时费工，设备兼容性问题：需要专门的设备，无法扩展或适配其他场景，用户体验问题：传统的二维码扫描需要用户手动打开扫描应用，对准二维码进行扫描对于不熟悉操作的用户来说，可能会感到不便。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于深度学习的t7cod本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习的t7code定位识别读取方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的t7code定位识别读取方法，其特征在于：步骤二中，工厂机器的拍照场景和图像大小相对固定，只有光线会随不同时间段和季节变换，随机抽取不同时间段的图片，并对图像进行随机光线增强或减弱，增加数据多样性同时，减弱模型对光线的依赖，另外厂家的T7code纸张会有浅绿或者浅红两种，并且两种颜色比例并不均衡，抽取部分图像数据进行色彩的随机变换，减弱模型对色彩的依赖提高模型的泛化能力；颜色扭曲的具体做法是将图像从BGR通道转换到HSV通道，将图像的HUE通道进行随机变换...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习的t7code定位识别读取方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的t7code定位识别读取方法，其特征在于：步骤二中，工厂机器的拍照场景和图像大小相对固定，只有光线会随不同时间段和季节变换，随机抽取不同时间段的图片，并对图像进行随机光线增强或减弱，增加数据多样性同时，减弱模型对光线的依赖，另外厂家的t7code纸张会有浅绿或者浅红两种，并且两种颜色比例并不均衡，抽取部分图像数据进行色彩的随机变换，减弱模型对色彩的依赖提高模型的泛化能力；颜色扭曲的具体做法是将图像从bgr通道转换到hsv通道，将图像的hue通道进行随机变换hue＝(hue+random_factor_a)％random_factor_b，其中random_factor_a为30到200的随机值，random_factor_b为150到200的随机值。然后对数据划分训练集和测试集，并进行归一化处理。

3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的t7code定位识别读取方法，其特征在于：步骤三中，在backbone网络中通过卷积和池化网络特征提取，获得三个有效特征层，分别为52×52×256、26×26×512、13×13×1024，在neck部分对之前得特征进行融合，最终在head部分输出预测结果，输出向量不仅包括目标得类别，边界框得坐标和预测得置信度，最后通过非极大值抑制获得局部唯一得预测框。

4.根据权利要求1所述的一种基于深...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹海霞，孙俊杰，付斌，
申请(专利权)人：江苏道达智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：