[发明专利]一种扫描图形码的方法、装置和扫码设备

说明书

本发明涉及一种扫描图形码的方法，用于扫码设备，包括检测扫码设备当前周围的环境照度，得到当前环境照度值；根据所述当前环境照度值、上一帧图像和已训练的神经网络，得到曝光预测值；根据所述曝光预测值，调节所述扫码设备中拍摄光源的照度值。本发明可以使得扫码设备自动调整照度值，提升扫码成功率。本发明还涉及一种扫描图形码的装置和扫码设备。

技术领域

本发明涉及扫码技术领域，尤其涉及一种扫描图形码的方法、装置和扫码设备。

背景技术

扫码设备已经越来越普遍，一般采用调整好曝光参数后不再改变，但是由于一些扫码设备是可移动的，从室外到室内，环境光亮度会出现很大的变化，或是一些附着图形码图像的物品可能存在反光等情况，这些都会导致扫码设备的扫码失败。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种扫描图形码的方法、装置和扫码设备。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：

一种扫描图形码的方法，用于扫码设备，所述方法包括：

检测扫码设备当前周围的环境照度，得到当前环境照度值；

根据所述当前环境照度值、上一帧图像和已训练的神经网络，得到曝光预测值；

根据所述曝光预测值，调节所述扫码设备中拍摄光源的照度值。

本方法发明的有益效果是：提出了一种扫描图形码的方法，用于扫码设备，检测扫码设备当前周围的环境照度，得到当前环境照度值；根据所述当前环境照度值、上一帧图像和已训练的神经网络，得到曝光预测值；根据所述曝光预测值，调节所述扫码设备中拍摄光源的照度值。本发明可以使得扫码设备自动调整照度值，提升扫码成功率。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。

进一步地，所述根据所述当前环境照度值、上一帧图像和已训练的神经网络，得到曝光预测值，具体包括：

根据所述当前环境照度值计算当前光照强度的曝光值；

对所述上一帧图像进行目标识别，得到识别结果；

将所述当前光照强度的曝光值、所述上一帧图像、所述上一帧图像的识别结果输入经过已训练的神经网络中，得到所述曝光预测值。

进一步地，所述对所述上一帧图像进行目标识别，得到识别结果，具体包括：

获取所述上一帧图像中的目标的识别分，所述识别分为表征目标的可识别度的参数，并基于所述可识别的参数，构建表征所述识别分的奖励函数。

进一步地，所述获取所述上一帧图像中的目标的识别分，具体包括：

提前所述上一帧图像中所述目标的子图像；

将所述子图像输入已训练的识别神经网络中，得到所述识别分，其中所述识别神经网络是卷积神经网络。

进一步地，所述已训练的神经网络包括通过以下方式训练的神经网络：

构建表征检测到的目标识别的效果的奖励函数，并根据所述奖励函数，通过强化学习对所述神经网络进行训练。

进一步地，所述根据所述奖励函数，通过强化学习对所述神经网络进行训练，包括：

将所述扫码设备的曝光值离散化，得到M个取值点，其中，M为自然数，所述M个取值点是所述神经网络的输出动作空间；

采用强化学习算法对所述神经网络进行训练。

进一步地，根据所述扫码设备拍摄的帧图像和所述当前环境照度值，对所述神经网络进行在线强化学习，进而更新所述神经网络的参数。