信码防伪印刷物的采集信息处理方法及系统技术方案

本申请公开了一种信码防伪印刷物的采集信息处理方法及系统，其首先获取防伪标签的标签图像，接着，对所述标签图像进行图像分析，以得到所述标签图像的图像语义特征，然后，基于所述标签图像的图像语义特征，对所述标签图像进行去褶皱处理，以生成去褶皱标签图像；这样，可以基于防伪标签的标签图像中的语义信息来进行去褶皱处理。进行去褶皱处理。进行去褶皱处理。

【技术实现步骤摘要】
信码防伪印刷物的采集信息处理方法及系统


[0001]本申请涉及信码防伪领域，且更为具体地，涉及一种信码防伪印刷物的采集信息处理方法及系统。

技术介绍

[0002]随着信码防伪技术的升级迭代，适合各种场景和应用的信码防伪印刷物也随之出现，例如防伪标签等。然而，由于印刷物的材质、粘贴方式、环境光照等因素的影响，在制作或使用的过程中容易出现褶皱的情况。
[0003]因此，期待一种信码防伪印刷物的采集信息处理方案，以解决采集过程中出现褶皱的问题。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种信码防伪印刷物的采集信息处理方法及系统，其可以基于防伪标签的标签图像中的语义信息来进行去褶皱处理。
[0005]根据本申请的一个方面，提供了一种信码防伪印刷物的采集信息处理方法，其包括：
[0006]获取防伪标签的标签图像；
[0007]对所述标签图像进行图像分析，以得到所述标签图像的图像语义特征；以及
[0008]基于所述标签图像的图像语义特征，对所述标签图像进行去褶皱处理，以生成去褶皱标签图像。
[0009]根据本申请的另一个方面，提供了一种信码防伪印刷物的采集信息处理系统，其包括：
[0010]图像获取模块，用于获取防伪标签的标签图像；
[0011]图像分析模块，用于对所述标签图像进行图像分析，以得到所述标签图像的图像语义特征；以及
[0012]去褶皱处理模块，用于基于所述标签图像的图像语义特征，对所述标签图像进行去褶皱处理，以生成去褶皱标签图像。
[0013]与现有技术相比，本申请提供的信码防伪印刷物的采集信息处理方法及系统，其首先获取防伪标签的标签图像，接着，对所述标签图像进行图像分析以得到所述标签图像的图像语义特征，然后，基于所述标签图像的图像语义特征，对所述标签图像进行去褶皱处理，以生成去褶皱标签图像；这样，可以基于防伪标签的标签图像中的语义信息来进行去褶皱处理。
附图说明
[0014]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用
的附图作简单地介绍，以下附图并未刻意按实际尺寸等比例缩放绘制，重点在于示出本申请的主旨。
[0015]图1为根据本申请实施例的信码防伪印刷物的采集信息处理方法的流程图。
[0016]图2为根据本申请实施例的信码防伪印刷物的采集信息处理方法的架构示意图。
[0017]图3为根据本申请实施例的信码防伪印刷物的采集信息处理方法的子步骤S120的流程图。
[0018]图4为根据本申请实施例的信码防伪印刷物的采集信息处理方法的子步骤S121的流程图。
[0019]图5为根据本申请实施例的信码防伪印刷物的采集信息处理方法的子步骤S122的流程图。
[0020]图6为根据本申请实施例的信码防伪印刷物的采集信息处理方法的子步骤S130的流程图。
[0021]图7为根据本申请实施例的信码防伪印刷物的采集信息处理系统的框图。
[0022]图8为根据本申请实施例的信码防伪印刷物的采集信息处理方法的应用场景图。
具体实施方式
[0023]下面将结合附图对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显而易见地，所描述的实施例仅仅是本申请的部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请实施例，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，也属于本申请保护的范围。
[0024]如本申请所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其他的步骤或元素。
[0025]虽然本申请对根据本申请的实施例的系统中的某些模块做出了各种引用，然而，任何数量的不同模块可以被使用并运行在用户终端和/或服务器上。所述模块仅是说明性的，并且所述系统和方法的不同方面可以使用不同模块。
[0026]本申请中使用了流程图用来说明根据本申请的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或下面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，根据需要，可以按照倒序或同时处理各种步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。
[0027]下面，将参考附图详细地描述根据本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。
[0028]针对上述技术问题，本申请的技术构思为基于防伪标签的标签图像中的语义信息来进行去褶皱处理。应可以理解，图像的语义信息提供了有关图像内容的重要线索。在防伪标签印刷物中，褶皱通常会导致信息的模糊、失真和不可读性。通过利用图像中的语义信息，例如标签图像中的主要元素和结构，从中获取文字、图案和边界等信息，以此来更好地理解标签的内容，并进行修复。
[0029]图1为根据本申请实施例的信码防伪印刷物的采集信息处理方法的流程图。图2为根据本申请实施例的信码防伪印刷物的采集信息处理方法的架构示意图。如图1和图2所示，根据本申请实施例的信码防伪印刷物的采集信息处理方法，包括步骤：S110，获取防伪标签的标签图像；S120，对所述标签图像进行图像分析，以得到所述标签图像的图像语义特征；以及，S130，基于所述标签图像的图像语义特征，对所述标签图像进行去褶皱处理，以生成去褶皱标签图像。
[0030]具体地，在本申请的技术方案中，首先，获取防伪标签的标签图像。应可以理解，获取防伪标签的标签图像可以通过：手动拍摄的方式获取，使用相机或手机等设备对防伪标签进行拍摄，将标签图像保存到电脑或其他存储设备中；扫描仪扫描的方式获取，使用专业的扫描仪设备对防伪标签进行扫描，将标签图像以数字形式保存到电脑或其他存储设备中。具体选择哪种方法获取标签图像，可以根据实际情况和需求来决定。
[0031]考虑到在现实场景中，部分标签图像会存在阴影。导致这一现象的原因可能是在拍摄过程中光源不均匀或存在遮挡物。又或者是部分防伪标签使用了具有反光特性的材料，因而标签表面的材质可能会导致光线反射不均匀，从而形成阴影。无论如何，阴影的存在会对所述标签图像的语义理解与分析产生不利影响，因此，在本申请的技术方案中，去除所述标签图像中的阴影部分，以得到去阴影标签图像。
[0032]接着，对所述去阴影标签图像进行图像分块处理，以得到标签局部图像块的序列，并将所述标签局部图像块的序列通过包含嵌入层的ViT模型，以得到多个上下文标签图像块语义特征向量，再将所述多个上下文标签图像块语义特征向量按照所述图像分块处理的位置排列为全局标签图像块语义特征图。也就是，通过包含嵌入层的ViT模型对所述去阴影标签图像的各个局部区域进行全局性的语义理解，以从中获取所述去阴影标签图像的高维隐含关联语义特征分布。值得一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种信码防伪印刷物的采集信息处理方法，其特征在于，包括：获取防伪标签的标签图像；对所述标签图像进行图像分析，以得到所述标签图像的图像语义特征；以及基于所述标签图像的图像语义特征，对所述标签图像进行去褶皱处理，以生成去褶皱标签图像;所述对所述标签图像进行图像分析，以得到所述标签图像的图像语义特征，包括：对所述标签图像进行图像预处理，以得到标签局部图像块的序列；以及对所述标签局部图像块的序列进行语义理解，以得到所述图像语义特征;所述对所述标签图像进行图像预处理，以得到标签局部图像块的序列，包括：去除所述标签图像中的阴影部分，以得到去阴影标签图像；以及对所述去阴影标签图像进行图像分块处理，以得到所述标签局部图像块的序列。2.根据权利要求1所述的信码防伪印刷物的采集信息处理方法，其特征在于，对所述标签局部图像块的序列进行语义理解，以得到所述图像语义特征，包括：基于深度神经网络模型，从所述标签局部图像块的序列中提取多个上下文标签图像块语义特征向量；以及将所述多个上下文标签图像块语义特征向量按照所述图像分块处理的位置排列为全局标签图像块语义特征图作为所述图像语义特征。3.根据权利要求2所述的信码防伪印刷物的采集信息处理方法，其特征在于，所述深度神经网络模型为包含嵌入层的ViT模型。4.根据权利要求3所述的信码防伪印刷物的采集信息处理方法，其特征在于，基于深度神经网络模型，从所述标签局部图像块的序列中提取多个上下文标签图像块语义特征向量，包括：将所述标签局部图像块的序列通过所述包含嵌入层的ViT模型，以得到所述多个上下文标签图像块语义特征向量。5.根据权利要求4所述的信码防伪印刷物的采集信息处理方法，其特征在于，基于所述标签图像的图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：何岗，
申请(专利权)人：东莞市将为防伪科技有限公司，
类型：发明
国别省市：