本发明专利技术实施例公开了一种污损纸币的识别方法、装置、设备及存储介质，涉及纸币检测技术领域，包括：对样本纸币进行聚类获取多个纸币群，其中，每个纸币群中包含具有相同特征的样本纸币；对每个纸币群添加标签获取标签化纸币数据；对标签化纸币数据进行切割处理获取切割样本数据，并通过切割样本数据进行训练获取污损纸币识别模型；通过污损纸币识别模型对待测纸币进行识别，获取待测纸币的污损结果。通过对样本纸币进行聚类添加标签等操作可获取多种类型的数据样本，通过切割处理可增加污损纸币的样本数量，保证污损纸币识别模型训练的准确性，通过污损纸币识别模型进行纸币识别，可准确获取纸币的污损结果，提高污损纸币的识别效率。效率。效率。
【技术实现步骤摘要】
一种污损纸币的识别方法、装置、设备和存储介质
[0001]本专利技术涉及纸币检测
，尤其涉及一种污损纸币的识别方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
[0002]纸币作为主要的货币流通手段，在人们的生活中承担着重要的角色，由于我国现金流通规模庞大，因此难免会造成纸币的污损。
[0003]纸币的污损识别是纸币清分过程中的一个重要环节，通常可以采用柜员进行人工鉴别，而当待识别纸币数量较多的情况下还可以采用图像处理以及神经网络训练的方法的方式进行识别。
[0004]但是目前大多数基于图像处理以及神经网络训练的方法需要大量的样本图像进行特征提取操作，而纸币污损在实际生产中有比较多的种类，同时稀少不常见的污损出现的频次低，无法通过大量样本得到普通的纸币污损的图像特征，这也导致了现有技术的检测效率低下以及检测错误率高的缺点。
技术实现思路
[0005]本专利技术实施例提供了一种污损纸币的识别方法，以解决对于污损纸币的检测效率低下以及检测错误率高的问题。
[0006]根据本专利技术实施例的一方面，提供了一种污损纸币的识别方法，包括：对样本纸币进行聚类获取多个纸币群，其中，每个所述纸币群中包含具有相同特征的样本纸币；
[0007]对每个所述纸币群添加标签获取标签化纸币数据；
[0008]对所述标签化纸币数据进行切割处理获取切割样本数据，并通过所述切割样本数据进行训练获取污损纸币识别模型；
[0009]通过所述污损纸币识别模型对待测纸币进行识别，获取所述待测纸币的污损结果。
[0010]根据本专利技术实施例的另一方面，提供了一种污损纸币的识别装置，包括：聚类模块，用于对原始样本纸币进行聚类获取多个纸币群，其中，每个纸币群中包含具有相同特征的原始样本纸币；
[0011]标签添加模块，用于对每个所述纸币群添加标签获取标签化纸币数据；
[0012]识别模型获取模块，用于对所述标签化纸币数据进行切割处理获取切割样本数据，并通过切割样本数据进行训练获取污损纸币识别模型；
[0013]纸币污损结果获取模块，用于通过所述污损纸币识别模型对待测纸币进行识别，获取所述待测纸币的污损结果。
[0014]根据本专利技术实施例的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
[0015]至少一个处理器；以及
[0016]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0017]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例所述的一种污损纸币的识别方法。
[0018]根据本专利技术实施例的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的一种污损纸币的识别方法。
[0019]本专利技术实施例的技术方案，通过对样本纸币进行聚类添加标签等操作可获取多种类型的数据样本，通过切割处理可以进一步增加稀少污损纸币的样本数量，从而保证了污损纸币识别模型训练的准确性，通过污损纸币识别模型进行纸币识别，可以准确获取纸币的污损结果，解决了对于污损纸币的检测效率低下以及检测错误率高的问题，提高了污损纸币的识别效率。
[0020]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0021]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0022]图1是根据本专利技术实施例一提供的一种污损纸币的识别方法的流程图；
[0023]图2是根据本专利技术实施例二提供的一种污损纸币的识别方法的流程图；
[0024]图3是根据本专利技术实施例三提供的一种污损纸币的识别装置的结构示意图；
[0025]图4是实现本专利技术实施例四的污损纸币的识别方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0026]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。
[0027]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0028]实施例一
[0029]图1为本专利技术实施例一提供了一种污损纸币的识别方法的流程图，本实施例可适用于污损纸币的识别情况，该方法可以由污损纸币的识别装置来执行，该污损纸币的识别装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该污损纸币的识别装置可配置于电子设备中。如图1所示，该方法包括：
[0030]S110、对样本纸币进行聚类获取多个纸币群，其中，每个纸币群中包含具有相同特征的样本纸币。
[0031]其中，纸币是代替金属货币执行流通手段，并由国家发行并强制使用的货币符号。样本纸币可以是从市场上流通的纸币中获取的，并利用相机等具备拍摄功能的设备拍摄样本纸币的票面图像，纸币群可以包含一个或多个具有相同特征的样本纸币，本实施例在此不做具体限制。
[0032]可选的，对样本纸币进行聚类获取多个纸币群，包括：提取每个样本纸币的指定特征，其中，指定特征包括灰度特征或纹理特征；将指定特征之间的距离在预设范围内的纸币划分到同一纸币群中。
[0033]其中，灰度特征可以是指每个像素只有一个采样颜色的纸币票面图像数据，纹理特征可以用于描述图像或图像区域所对应物体的表面性质，例如图像纹理的粗细和稠密等特征。由于纸币上各个点的颜色及亮度不同，因此拍摄成的图像各个点会呈现不同程度的灰色，本实施例中对样本纸币进行聚类可以是将具有相同灰度纹理特征的图像进行聚合，从而得到多个具有相同灰度或纹理特征的纸币群。当然，还可以通过变分自编码器对样本纸币进行聚类处理，本实施方式中并不限定对样本纸币进行聚类的具体方式。
[0034]S120、对每个纸币群添加标签获取标签化纸币数据。
[0035]可选的，对每个纸币群添加标签获取标签化纸币数据具体可以包括：从每个纸币群中选择指定数量的样本纸币；针对每个纸币群中所选择出的样本纸币进行识别确定所匹配的标签类型，其中，标签类型包括常规污损、非常规污损和正常纸币；将标签类型添加到所对应的纸币群中每个样本纸币本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种污损纸币的识别方法，其特征在于，包括：对样本纸币进行聚类获取多个纸币群，其中，每个所述纸币群中包含具有相同特征的样本纸币；对每个所述纸币群添加标签获取标签化纸币数据；对所述标签化纸币数据进行切割处理获取切割样本数据，并通过所述切割样本数据进行训练获取污损纸币识别模型；通过所述污损纸币识别模型对待测纸币进行识别，获取所述待测纸币的污损结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对样本纸币进行聚类获取多个纸币群，包括：提取每个样本纸币的指定特征，其中，所述指定特征包括灰度特征或纹理特征；将指定特征之间的距离在预设范围内的纸币划分到同一纸币群中。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对每个所述纸币群添加标签获取标签化纸币数据，包括：从每个所述纸币群中选择指定数量的样本纸币；针对每个所述纸币群中所选择出的样本纸币进行识别确定所匹配的标签类型，其中，所述标签类型包括常规污损、非常规污损和正常纸币；将所述标签类型添加到所对应的纸币群中每个样本纸币中，获取所述标签化纸币数据。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述常规污损包括笔画污损、涂抹污损和缺失污损，所述非常规污损包括烧坏污损。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述标签化纸币数据进行切割处理获取切割样本数据，并通过所述切割样本数据进行训练获取污损纸币识别模型，包括：确定滑动窗口，其中，所述滑动窗口小于所述样本纸币的尺寸；按照所述滑动窗口对所述标签化纸币数据进行滑动切割，获取所述切割样本数据，其中，所述切割样本数据大于所述标签化纸币数据；将所述切割样本数据输入深度学习网络进行训练获取所述污损纸币识别模型，其中，所述深度学习网络包括darknet
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【专利技术属性】
技术研发人员：陈梦焱，
申请(专利权)人：中国农业银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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