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一种批量QR码实时提取方法及系统 

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申请/专利权人:广东技术师范大学;广州楚秀信息科技有限公司

摘要:本发明提供一种批量QR码实时提取方法及系统,本发明利用QR码图形的边缘信息对其进行检测,通过灰度转化、去模糊、边缘检测、二值化、形态学处理、轮廓提取、分级多步判别、网络模型判别等步骤对包含多个QR码图形的单帧图像进行处理,并重点考虑到了图形模糊问题,通过统计边缘灰度值的坡度分布对图像进行去模糊处理;结合了传统图像处理方式和神经网络模型,保证了方法的识别准确率的同时提高了运算效率;针对包含有大量QR码的图像的离线实时检测和提取问题,能够快速部署在实际的嵌入式实时场景中并进行应用,满足批量医疗试管登记和大批仓储货物检录等场景对多个QR码进行检测和提取的实时需求。

主权项:1.一种批量QR码实时提取系统的应用方法,其特征在于,所述批量QR码实时提取系统包括摄像头模块、图像采集模块、数据缓存模块、存储模块、总线配置模块、滤波和边缘检测模块、轮廓提取模块、多级分步并行判别模块、网络模型分类模块、图像显示模块、显示屏模块;总线配置模块、摄像头模块、图像采集模块和数据缓存模块顺次连接,存储模块连接到数据缓存模块上;数据缓存模块、滤波和边缘检测模块、轮廓提取模块、多级分步并行判别模块、网络模型分类模块、图像显示模块、显示屏模块顺次连接;系统通过总线配置模块对摄像头模块进行配置,图像采集模块会接收来自摄像头模块传送过来的图像信号,然后输送到数据缓存模块;数据缓存模块则将图像数据传到滤波和边缘检测模块,在滤波和边缘检测模块内进行灰度转化、去模糊、边缘检测、二值化、形态学处理;通过轮廓提取模块提取QR码矩形框,输入到多级分布并行判别模块中,各个矩形框之间的IOU矩阵通过流水线加速的方式被快速计算出来,从而剔除掉背景区域,将可能包含QR码的矩形框送入到网络模型分类模块中;网络模型分类模块从数据缓存模块和存储模块同时加载矩形框数据、网络偏置值数据和网络权重数据,然后进行正向计算,并将结果输送到图像显示模块中,让显示屏模块显示效果图像;其中,所述方法包括以下步骤:S1:采集QR码图像数据并进行缓存;S2:对缓存的QR码图像数据进行滤波和边缘检测处理,完成QR码图像的灰度转化、去模糊、边缘检测、二值化、形态学处理;S3:对经过步骤S2处理后的QR码图像进行轮廓提取QR码矩形框,并在各个矩形框之间的IOU矩阵通过流水线加速的方式被快速计算出来,从而剔除掉QR码矩形框的背景区域;S4:利用步骤S3中得到的QR码矩形框,使用卷积神经网络对其进行分类计算,并将计算结果进行显示。

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权利要求:

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