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一种基于深度学习的条形码识别方法及图书检索系统

摘要

本发明公开了条形码识别领域的一种基于深度学习的条形码识别方法及图书检索系统,提取检测图像中条形码图像特征;对条形码图像特征进行二值化处理;利用Hough变换对条形码的倾斜条码进行矫正,获得待识别条形码图像;采用训练后的全卷积神经网络对待识别条形码图像提取识别序列,将识别序列输入RNN循环神经网络,获得其各通道识别的字元序列;根据字元序列中各字元之间相关性,得出对字元分类的概率结果;采用全局优化算法获取各字元序列对应字符的全概率,输出概率最大的字符完成准确识别条形码;通过图像处理的方式获取清晰的待识别条形码图像,通过深度学习有效提高了条形码的识别精度。

著录项

  • 公开/公告号CN114417904A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-04-29

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京信息职业技术学院;

    申请/专利号CN202210052226.0

  • 发明设计人 程娟娟;谢晓丽;

    申请日2022-01-18

  • 分类号G06K7/14;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/82;G06V10/764;G06V10/24;G06V30/19;G06K9/62;

  • 代理机构南京纵横知识产权代理有限公司;

  • 代理人董建林

  • 地址 210023 江苏省南京市栖霞区仙林大学城文澜路99号

  • 入库时间 2023-06-19 15:07:06

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-05-20

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 7/14 专利申请号:2022100522260 申请日:20220118

    实质审查的生效

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