[发明专利]防伪检测方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种防伪检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取消费者所扫描防伪标签的目标图像，并调取所述防伪标签的源图像；

检测所述目标图像和所述源图像中的通用特征，并利用所述通用特征定位所述目标图像和所述源图像中防伪点的位置坐标；

识别所述目标图像和所述源图像中防伪点的颜色；

通过对比防伪点的位置坐标和颜色计算所述目标图像与所述源图像的相似程度，所述相似程度是确定所述防伪标签真伪的依据；

若所述目标图像中防伪点的位置坐标满足对应的分区条件，将所述目标图像和所述源图像划分为多个区域，同一区域在所述目标图像和和源图像中的位置相同；

相应的，所述通过对比防伪点的位置坐标和颜色计算所述目标图像与所述源图像的相似程度，包括：

针对每个区域，通过对比该区域内防伪点的位置坐标和颜色计算所述目标图像与所述源图像在该区域的相似程度；

对于所述多个区域对应的多个相似程度，选取其中的中位数作为目标图像与所述源图像的相似程度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述通用特征定位所述目标图像和所述源图像中防伪点的位置坐标之前，所述方法还包括：

基于所述通用特征对所述目标图像进行预处理。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别所述目标图像和所述源图像中防伪点的颜色，包括：

基于所述目标图像中防伪点的位置坐标，切割所述目标图像中防伪点所在的第一子图像；以及，基于所述源图像中防伪点的位置坐标，切割所述源图像中防伪点所在的第二子图像；

将所述第一子图像输入至预先训练得到的颜色识别模型中，以获取所述颜色识别模型所输出的所述目标图像中防伪点的颜色；以及，将所述第二子图像输入至所述颜色识别模型中，以获取所述颜色识别模型所输出的所述源图像中防伪点的颜色；

所述颜色识别模型是基于深度学习技术对基础网络模型训练得到的。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过对比防伪点的位置坐标和颜色计算所述目标图像与所述源图像的相似程度，包括：

以所述源图像中的防伪点为标准防伪点，确定所述目标图像中位置坐标与所述标准防伪点的位置坐标相匹配的目标防伪点；

计算所述目标防伪点与其所匹配标准防伪点间颜色的色差；

根据色差满足对应阈值的目标防伪点的数量确定所述目标图像与所述源图像的相似程度。

5.一种防伪检测装置，其特征在于，所述装置包括：

图像获取模块，用于获取消费者所扫描防伪标签的目标图像，并调取所述防伪标签的源图像；

位置定位模块，用于检测所述目标图像和所述源图像中的通用特征，并利用所述通用特征定位所述目标图像和所述源图像中防伪点的位置坐标；

颜色识别模块，用于识别所述目标图像和所述源图像中防伪点的颜色；

真伪验证模块，用于通过对比防伪点的位置坐标和颜色计算所述目标图像与所述源图像的相似程度，所述相似程度是确定所述防伪标签真伪的依据；

所述真伪验证模块，还用于：若所述目标图像中防伪点的位置坐标满足对应的分区条件，将所述目标图像和所述源图像划分为多个区域，同一区域在所述目标图像和和源图像中的位置相同；

相应的，用于通过对比防伪点的位置坐标和颜色计算所述目标图像与所述源图像的相似程度的所述真伪验证模块，具体用于：

针对每个区域，通过对比该区域内防伪点的位置坐标和颜色计算所述目标图像与所述源图像在该区域的相似程度；对于所述多个区域对应的多个相似程度，选取其中的中位数作为目标图像与所述源图像的相似程度。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，用于通过对比防伪点的位置坐标和颜色计算所述目标图像与所述源图像的相似程度的所述真伪验证模块，具体用于：

以所述源图像中的防伪点为标准防伪点，确定所述目标图像中位置坐标与所述标准防伪点的位置坐标相匹配的目标防伪点；计算所述目标防伪点与其所匹配标准防伪点间颜色的色差；根据色差满足对应阈值的目标防伪点的数量确定所述目标图像与所述源图像的相似程度。