[发明专利]二维码识别方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种二维码识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取二维码图像；

利用关键点检测网络确定所述二维码图像中的每一个关键点的位置，所述关键点检测网络为神经网络；

基于所述每一个关键点的位置，确定所述二维码图像中的数据区域的位置；

从所述数据区域获取二维码编码信息，以及对所述二维码编码信息进行解码，得到二维码识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关键点包括：所述二维码图像中的位置探测图形的角点。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，获取二维码图像包括：

利用二维码检测网络确定采集到的图像中的二维码图像占据的区域，所述二维码检测网络为神经网络；

基于确定的区域，从所述图像中提取出所述二维码图像。

4.根据权利要求1-3中任意一项所述的方法，其特征在于，利用关键点检测网络确定所述二维码图像中的每一个关键点的位置包括：

对所述二维码图像进行特征提取，得到目标特征图；

基于目标特征图，生成每一个关键点对应的热力图；

基于每一个关键点对应的热力图，确定每一个关键点的位置，每一个关键点对应的热力图包括所述关键点在所述二维码图像中的每一个预测位置对应的概率。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述二维码图像进行特征提取，得到目标特征图包括：

利用卷积处理单元对所述二维码图像进行卷积处理，得到第一特征图；利用反卷积处理单元对所述第一特征图进行反卷积处理，得到第二特征图；将所述第二特征图作为所述目标特征图。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用反卷积处理单元对所述第一特征图进行反卷积处理，得到第二特征图包括：

对于所述反卷积处理单元中的每一个反卷积层，将反卷积层输出的特征图与反卷积层对应的卷积层输出的特征图进行特征融合，得到反卷积层对应的融合特征图，其中，反卷积处理单元中的第一个反卷积层的输入为所述第一特征图，每一个反卷积层分别对应卷积处理单元中的一个卷积层，对于所述反卷积处理单元中的除了最后一个反卷积层之外的每一个反卷积层，反卷积层对应的融合特征图作为反卷积层的下一个反卷积层的输入；

将所述反卷积处理单元中的最后一个反卷积层对应的融合特征图作为所述第二特征图。

7.根据权利要求1-6中任意一项所述的方法，其特征在于，所述从所述数据区域获取二维码编码信息包括：

将所述数据区域划分为多个网格区域；

确定所述多个网格区域中的每一个网格区域对应的编码值；

基于每一个网格区域对应的编码值，生成所述二维码编码信息。

8.根据权利要求7所述的方法，确定所述多个网格区域中的每一个网格区域对应的编码值包括：

对于所述每一个网格区域，计算所述网格区域内的对应的二进制数为0的像素的第一数量和对应的二进制数为1的像素的第二数量，将第一数量和第二数量中的较大的数量对应的二进制数作为所述网格区域对应的编码值。

9.一种二维码识别装置，其特征在于，所述装置包括：

二维码图像获取单元，被配置为：获取二维码图像；

关键点确定单元，被配置为利用关键点检测网络确定所述二维码图像中的每一个关键点的位置，所述关键点检测网络为神经网络；

数据区域确定单元，被配置为基于所述每一个关键点的位置，确定所述二维码图像中的数据区域的位置；

识别结果生成单元，被配置为从所述数据区域获取二维码编码信息，以及对所述二维码编码信息进行解码，得到二维码识别结果。

10.一种电子设备，包括：

处理器；

用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如权利要求1至8中任一项所述的方法。

11.一种存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如权利要求1至8中任一项所述的方法。