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申请/专利权人：泉州信息工程学院
摘要：本发明专利提供一种基于深度学习的料箱标签关键信息比对方法，包括：采集料箱图像，建立目标检测数据样本，训练目标检测网络，获得标签检测模型；为每种类别的标签选定一张正角度的图像作为模板图像，使用标签检测模型提取料箱上的标签图像，将提取出的标签图像与模板图像进行SIFT图像特征匹配操作，矫正标签图像；使用矫正后的标签，建立关键信息抽取数据样本，训练关键信息抽取网络，获得标签关键信息抽取模型；通过标签检测模型、SIFT图像特征匹配算法和标签关键信息抽取模型对新的料箱图像上的标签进行检测与识别，以key‑value键值对的形式抽取标签中的关键信息；将抽取的标签中的关键信息与读取出的条形码信息做对比，判断条形码信息是否正确。
主权项：1.一种基于深度学习的料箱标签关键信息比对方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集料箱图像，建立目标检测数据样本，训练目标检测网络，获得标签检测模型；S2：为每种类别的标签选定一张正角度的图像作为模板图像，使用标签检测模型提取料箱上的标签图像，将提取出的标签图像与模板图像进行SIFT图像特征匹配操作，矫正标签图像；S3：使用矫正后的标签，建立关键信息抽取数据样本，训练关键信息抽取网络，获得标签关键信息抽取模型；S4：通过标签检测模型、SIFT图像特征匹配算法和标签关键信息抽取模型对新的料箱图像上的标签进行检测与识别，以key-value键值对的形式抽取标签中的关键信息；S5：将抽取的标签中的关键信息与读取出的条形码信息做对比，判断条形码信息是否正确。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 泉州信息工程学院 一种基于深度学习的料箱标签关键信息比对方法
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