[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

说明书

本发明公开了一种卷烟包装盒喷码信息识别方法及其存储介质，该方法包括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调节光线为最优灯光组，在最优灯光组下分别获取喷码信息并进行识别；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，则直接采用对应识别结果，若可信度低于预设值，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，喷码信息识别结果中仍有可信度小于预设值的内容，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关系，输出一最优结果；此方法大大提升了卷烟包装盒喷码识别的准确性，适宜推广应用。

技术领域

本发明涉及喷码识别技术领域，尤其涉及一种卷烟包装盒喷码信息识别方法及其存储介质。

背景技术

随着烟草专卖部门查获涉烟违法案件量的不断增加，办案过程中越来越多的呈现出卷烟数量大、卷烟品牌多、32位喷码不清晰等问题，执法人员抄录、审查32位喷码的工作工作变得十分繁重。而目前案件现场处置，仍依赖执法人员大量手工作业，当执法人员发现涉烟违法行为后，需要对卷烟进行手工分类、抄录32位喷码、人工审查喷码数据等。而大量的手工作业也造成了卷烟喷码抄录出错、人工审查效率低、来源地信息填写错误等众多问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提出一种卷烟包装盒喷码信息识别方法及其存储介质。

为了实现上述的技术目的，本发明所采用的技术方案为：

一种卷烟包装盒喷码信息识别方法，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。

进一步的，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。

进一步的，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。

进一步的，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。

进一步的，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。

进一步的，所述卷烟包装盒表面光学特征包括表面色彩、反光度、亮度、色度等。

进一步的，S4中识别次数的预设值不小于3。

进一步的，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；