基于区块链的AI偏振增强图码波频采集成像识别方法
摘要文本
本发明公开了基于区块链的AI偏振增强图码波频采集成像识别方法，涉及成像识别技术领域，该方法的步骤包括：采集低能见度微点码偏振图像变化数据集；当用户需要识别微点码时，采集当下微点码彩色图像，调取微点码偏振图像变化数据集中当下空气湿度的偏振特征写入当下微点码彩色图像中，得到第一微点码彩色图像；剔除二维码区域，得到第二微点码彩色图像；提取第二微点码彩色图像每个码块灰度级别；结合光谱波频组合特征值和每个码块灰度级别得到微点码图码波频；通过图像深度学习算法判断微点码真伪。本发明解决了低能见度无法准确识别获知远距离微点码的问题，节约了深度学习算法的计算时间，提高了计算精度。 关注公众号马克数据网
申请人信息
- 申请人:中科微点技术有限公司
- 申请人地址:211135 江苏省南京市江宁区麒麟街道麒麟人工智能产业园A7栋12层
- 发明人: 中科微点技术有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于区块链的AI偏振增强图码波频采集成像识别方法 |
| 专利类型 | 发明授权 |
| 申请号 | CN202311827597.2 |
| 申请日 | 2023/12/28 |
| 公告号 | CN117474029B |
| 公开日 | 2024/3/22 |
| IPC主分类号 | G06K7/14 |
| 权利人 | 中科微点技术有限公司 |
| 发明人 | 李璐; 邵柢程; 马文 |
| 地址 | 江苏省南京市江宁区麒麟街道麒麟人工智能产业园A7栋12层 |
专利主权项内容
1.基于区块链的AI偏振增强图码波频采集成像识别方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、采集低能见度不同空气湿度条件下的标准微点码彩色图像偏振特征集合录入微点码偏振图像变化数据集，所述微点码偏振图像变化数据集包括高湿度偏振特征集合和低湿度偏振特征集合，通过湿度传感器获取空气湿度，设置空气湿度阈值/>，当时，采集当前微点码图像偏振特征录入第一偏振特征集合，当/>时，采集当前微点码图像偏振特征录入第二偏振特征集合/>，/>表示码块数量；S2、当用户需要识别微点码时，采集当下微点码彩色图像，识别当下空气湿度，调取所述微点码偏振图像变化数据集中当下空气湿度的偏振特征，将所述偏振特征写入所述当下微点码彩色图像中，得到第一微点码彩色图像；S3、定位所述第一微点码彩色图像中二维码区域，剔除所述二维码区域，得到第二微点码彩色图像；S4、将所述第二微点码彩色图像进行灰度化处理，提取每个码块灰度级别；S5、提取每个码块反射光谱特性，选取光谱波频组合特征值，结合所述每个码块灰度级别得到码块图码值，组合所有所述码块图码值得到微点码图码波频，所述码块图码值的计算公式为：/>，其中，/>，/>表示微点码灰度级别的权重，/>表示最佳光谱组合值/>的权重，所述最佳光谱组合值的计算采用光谱最佳组合策略，所述光谱最佳组合策略通过计算光谱波频组合特征值/>所有组合与所述微点码灰度级别序列相关系数/>来计算最佳光谱组合值，提取中红外波段的光谱反射率数据集/>，/>表示中红外波段数量，提取长波红外波段的光谱反射率数据集，/>表示长波红外波段数量，/>表示第/>个中红外波段的光谱反射率，/>表示第/>个长波红外波段的光谱反射率，所述光谱波频组合特征值/>的计算公式为/>，得到/>组合数据集，其中，/>表示/>的所有组合数量，则相关系数，其中/>，提取相关系数/>的最大值中/>的波段组合/>和/>，则/>，当/>时，/>取值为0；S6、将所述微点码图码波频映射在第二微点码彩色图像，通过图像深度学习算法判断微点码真伪。