[发明专利]一种卷烟包装盒喷码信息识别方法及其存储介质

权利要求书

1.一种卷烟包装盒喷码信息识别方法，其特征在于，包括：

S1：开启白光对烟盒表面进行补光并获取卷烟包装盒表面光学特征；

S2：自适应灯光调节模块根据卷烟包装盒表面光学特征信息通过全色系LED灯光芯片调节光线为最优灯光组，在最优灯光组下分别获取各灯光下的喷码信息并进行云端识别；

S3：根据云端对图像喷码信息的识别结果，进行可信度比较，若可信度大于预设值时，则直接采用对应识别结果，若可信度低于预设值时，则重复执行S2并再次进行识别；

S4：当识别次数达到预设值后，喷码信息的识别结果中仍有可信度小于预设值的内容时，将多次识别的结果根据每个内容的可信度、激光码规则及前后内容的关系，输出一最优结果。

2.如权利要求1所述的一种卷烟包装盒喷码信息识别方法，其特征在于，所述可信度为当前比较内容和原数据集的相似程度综合计算分值。

3.如权利要求2所述的一种卷烟包装盒喷码信息识别方法，其特征在于，当前比较内容和原数据集的相似程度综合计算分值大于85时，则直接采用对应识别结果；当相似程度综合计算分值小于85时，则则重复执行S2并再次进行识别。

4.如权利要求1所述的一种卷烟包装盒喷码信息识别方法，其特征在于，所述自适应灯光调节模块采用基于深度学习的算法分析方式，根据卷烟包装盒表面光学特征信息调节出最优灯光组；

根据卷烟包装盒表面的各光学特征配置对应的最优适配灯光，形成一组最优灯光组。

5.如权利要求4所述的一种卷烟包装盒喷码信息识别方法，其特征在于，所述自适应灯光调节模块是经训练的多层神经网络，所述图像识别模块的训练过程包括：

以卷烟包装盒表面的各光学特征参数作为输入，对自适应灯光调节模块进行训练，直至自适应灯光调节模块收敛。

6.如权利要求1所述的一种卷烟包装盒喷码信息识别方法，其特征在于，所述卷烟包装盒表面光学特征包括表面色彩、反光度、亮度、色度。

7.如权利要求1所述的一种卷烟包装盒喷码信息识别方法，其特征在于，S4中识别次数的预设值不小于3。

8.如权利要求1所述的一种卷烟包装盒喷码信息识别方法，其特征在于，S4中将多次识别的结果根据每个内容的可信度、喷码规则及前后内容的关系，输出一最优结果，具体包括：

1)定义喷码信息的第二位为B，第三位数为C，其中1≤B*10+C≤12，在B、C满足1≤B*10+C≤12的前提下，当多次识别的结果中只有一组数字B、C满足要求时，则将该组B、C输出，当有多组B、C满足要求时，输出B、C识别可信度最高的组合；

2)定义喷码信息的第一位为A，将卷烟包装盒喷码信息识别当天所对应年份的定义为x，将卷烟包装盒喷码信息识别当天所对应的日期减去保质期后所得日期的年份定义为y，其中A属于y至x年份间任意一年份最后一位所对应的数字，当多次识别的结果中只有一个A满足要求时，则将该A输出，当有多个A满足要求时，输出识别可信度最高的A；

3)定义喷码信息的第十五位为D，第十六位数为E，其中1≤D*10+E≤50，在D、E满足1≤D*10+E≤50的前提下，当多次识别的结果中只有一组数字D、E满足要求时，则将该组D、E输出，当有多组D、E满足要求时，输出D、E识别可信度最高的组合；

4)定义喷码信息的第二十七位为F，其中1≤F≤2，当多次识别的结果中只有一个F满足要求时，则将该F输出，当有两个F满足要求时，输出识别可信度最高的F。

9.一种计算机可读的存储介质，其特征在于：所述的存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述的至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行实现如权利要求1-7之一所述的卷烟包装盒喷码信息识别方法。