[发明专利]基于深度学习检测仿冒产品的系统和方法

权利要求书

1.一种用于验证产品的系统，所述系统包括计算设备，所述计算设备包括处理器和存储计算机可执行代码的非易失性存储器，其中所述计算机可执行代码在被所述处理器执行时被配置为：

从用户接收指令，其中所述指令是在用户查看与产品相对应的媒体文件时生成的；

在接收到所述指令时，获得所述媒体文件的副本；

使用深度学习模块处理所述媒体文件的副本以获得所述产品的标识；以及

通过将所述产品的标识与所存储的对应于所述产品的标识进行比较来验证所述产品，

其中，所述深度学习模块包括：

依次相互通信的多个卷积层，被配置为对所述媒体文件的副本执行卷积以生成具有不同尺度的特征图，其中每个卷积层被配置为从所述媒体文件的副本或从来自前一个卷积层的特征图中提取特征，以生成相应的特征图；

检测模块，被配置为从所述多个卷积层接收具有不同尺度的特征图，并基于所述特征图生成所述产品的中间标识；以及

非最大抑制模块，被配置为处理所述产品的中间标识，以生成所述产品的标识。

2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述特征包括图像、至少一个边界框的位置和与所述至少一个边界框相对应的至少一个标志标签。

3.根据权利要求1所述的系统，其中，使用多组训练数据对所述深度学习模块进行训练，其中每组训练数据包括图像、图像中的至少一个边界框的位置和与所述至少一个边界框相对应的至少一个标志标签。

4.根据权利要求1所述的系统，其中，所述产品在电子商务平台中列出。

5.根据权利要求4所述的系统，其中，所述计算设备是服务器计算设备和多个客户端计算设备中的至少一个，所述服务器计算设备提供电子商务平台的服务，所述客户端计算设备包括智能电话、平板电脑、膝上型计算机和台式计算机。

6.根据权利要求5所述的系统，其中，所述媒体文件的副本是从所述服务器计算设备获得的。

7.根据权利要求4所述的系统，其中所述计算机可执行代码在被所述处理器执行时被配置为：

当所述产品的标识与所存储的所述产品的标识不匹配时，向用户和电子商务平台的管理者中的至少一个发送通知。

8.根据权利要求4所述的系统，其中所述指令在用户点击与所述媒体文件相对应的图像或视频时生成。

9.根据权利要求1所述的系统，其中所述产品的标识包括所述产品的品牌名或标志图像。

10.一种用于验证产品的方法，包括：

在计算设备处接收指令，其中所述指令是在用户查看与产品相对应的媒体文件时生成的；

在接收到所述指令时，获得所述媒体文件的副本；

使用深度学习模块处理所述媒体文件的副本以获得所述产品的标识；以及

通过将所述产品的标识与所存储的对应于所述产品的标识进行比较来验证所述产品，

其中，处理所述媒体文件的副本包括：

通过依次相互通信的多个卷积层对所述媒体文件的副本执行卷积以生成具有不同尺度的特征图，其中每个卷积层从所述媒体文件的副本或从来自前一个卷积层的特征图中提取特征，以生成相应的特征图；

接收并处理具有不同尺度的特征图，以生成所述产品的中间标识；以及

处理所述中间标识以生成所述产品的标识。

11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述特征包括图像、至少一个边界框的位置和与所述至少一个边界框相对应的至少一个标志标签。

12.根据权利要求10所述的方法，还包括：

使用多组训练数据对所述深度学习模块进行训练，其中每组训练数据包括图像、图像中的至少一个边界框的位置和与所述至少一个边界框相对应的至少一个标志标签。