包装箱信息码光学识别比对方法及系统
基本信息
| 申请号 | CN202111190765.2 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113962231A | 公开（公告）日 | 2022-01-21 |
| 申请公布号 | CN113962231A | 申请公布日 | 2022-01-21 |
| 分类号 | G06K7/10（2006.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G08B7/06（2006.01）I;H04L67/1097（2022.01）I;G06V10/762（2022.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 黄煜琪;王召霞;霍文卓 | 申请（专利权）人 | 杭州胜铭纸业有限公司 |
| 代理机构 | 北京远大卓悦知识产权代理有限公司 | 代理人 | 孙华 |
| 地址 | 311265浙江省杭州市萧山区河上镇祥河桥村 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供一种包装箱信息码光学识别比对方法和系统，光电开关触发器开启光学读码器；光学读码器对信息码进行读取识别；云存储单元模块进行云存储；中央控制单元模块对信息解码和比对，构建卷积神经网络模型，分为两个不同的数据集训练及自适应，经过训练后，对后续输入的包装箱上的信息码进行比对；若比对的信息码的信息少于实际信息种类，则向声光报警器发送信号；声光报警器发出报警提示。本发明通过构建具有Softmax层的卷积神经网络模型后，再经过两个训练集的数据自适应和分离，提高了计算并行度，在更少参数、更低计算量的前提下提高了识别精度；采用对卷积神经网络分类概率进行后处理的方式，有效提高了模型的识别精度。 |
