[发明专利]基于人工智能目标识别的条码解码方法、装置及存储介质

说明书

本发明具体公开了基于人工智能目标识别的条码解码方法、装置及存储介质，该条码解码方法包括建立人工智能识别模型；基于人工智能识别模型进行条码识别。首先构建人工智能识别模型并对其训练，然后基于训练好的人工智能识别模型，对条码定位识别，最后将识别到的条码进行解码，对于物流识别条码场景，在推理过程中不需要进行不同条件的叠加或切换，面对场景效率提升，快速抓取随机位置条码；对于多码识别场景，能够对多个条码同时定位识别，不受条码存在位置/背景/类型差异，以及存在缺陷条码这些因素的限制，本发明提供的基于人工智能目标识别的条码解码方法，无论是在多码识别场景还是在物流识别条码场景，均能够提高条码的定位识别效率。

技术领域

本发明涉及条码解码技术领域，具体涉及基于人工智能目标识别的条码解码方法、装置及存储介质。

背景技术

实现完整的产品溯源是目前生产智能化发展的目标，其中的关键环节生产溯源，要求做到产品所涉及到的物料做到“一物一码”，在生产过程中逐级归并，完成最终的产品赋码，产品赋码可用于后续销售的品质溯源，便于市场监管同时也是产品品质的有力保障。而赋码过程产生的大数据，可用于生产效率评估，总体上为提升企业品质的手段，因此得到了迅速发展。产品赋码过程中需要获取物料实体上附带的条码信息，所用到的前端设备为条码阅读器，条码阅读器功能是通过相机拍摄条码形成图片，然后内置运算器在图片上经过处理，定位条码，并解出条码包含的数字信息，传输到生产现场计算机上。但是随着行业的发展，条码阅读广泛深入，其中多码识别和物流识别为行业应用难点，传统的条码解码方法是通过在图像中逐行搜索条码特征，每搜索出一个标记一个，在物流读码场景，由于大量算力消耗于搜索条码，所以需求速度越高，消耗算力越大。在多个条码分布场景，特别是同时存在位置/背景/类型差异，以及存在缺陷条码，实现多条码搜索需要消耗更多的算力，因此无论是在多码识别场景还是在物流识别条码场景，现有的条码解码方法均存在定位识别效率低下。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于人工智能目标识别的条码解码方法及装置，能够实现对多个条码搜索并发定位，提高条码搜索定位效率。

本发明的第一发明目的在于提供基于人工智能目标识别的条码解码方法，包括：

建立人工智能识别模型，所述建立人工智能识别模型的操作步骤为：

获取条码场景图像，形成训练集和验证集；

构建人工智能识别模型，利用训练集训练所述人工智能识别模型；

利用解码算法整理验证集，用于验证人工智能算法，以解码算法为基准监督人工智能算法的运行结果，两者运行不匹配的投放到训练集再训练并重复过程，将验证集蒸馏成微缩训练集；以及

基于所述人工智能识别模型进行条码识别，所述基于所述人工智能识别模型进行条码识别的操作步骤为：

将带有条码的图像输入到训练好的人工智能识别模型对条码进行定位，得出条码区域；

对所述条码区域进行解码，得到条码信息。

进一步地，所述利用解码算法整理验证集，用于验证人工智能算法。，以解码算法为基准监督人工智能算法的运行结果，两者运行不匹配的投放到训练集再训练并重复过程，将验证集蒸馏成微缩训练集的操作步骤为：

利用解码算法对验证集里的条码场景图像进行解码测试，得到对应的中间变量并将其保存，其中，所述中间变量包括计算方法标识值和相应时间值；

根据中间变量对验证集进行分类，其中，分类标识为一级类型，二级对应质量；

人工智能识别算法加载人工智能识别模型，对分类好的验证集进行识别，得到相应的识别结果数据，所述识别结果数据包括召回率和准确率；