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摘要：本发明公开了一种基于二维码的罚没烟草物品仓库智能识别系统及其识别方法，涉及智能识别技术领域。通过采集仓库中历史进出库数据，获取烟草物品种类信息，随机在各类烟草物品中均选取至少一个数量的样本作为测试样本，通过扫描设备对各类所述测试样本的二维码位置进行扫描识别，获取所述测试样本在不同影响因素中的识别结果信息及测试样本扫描时长数据，将扫描时长按照阈值划分为高速识别区域和低速识别区域，获取扫描时长在高速识别区域内时各类烟草物品测试样本的影响因素数据，构建神经网络模型，根据模型获取扫描时长与影响因素最佳值的数据集，并调节扫描设备对所述烟草物品识别过程中的各类影响因素至最佳值状态。

主权项：1.基于二维码的罚没烟草物品仓库智能识别方法，其特征在于，包括：采集仓库中历史进出库数据，获取烟草物品种类信息，随机在各类烟草物品中均选取至少一个数量的样本作为测试样本；通过扫描设备对各类所述测试样本的二维码位置进行扫描识别，获取所述测试样本在不同影响因素中的识别结果信息，其中，所述影响因素包括识别距离、识别角度、识别环境亮度、扫描设备清洁度，所述识别结果包括识别失败状态及识别成功状态；根据获取的所述识别结果信息确定影响因素的可识别阈值其中，Sijmin为扫描设备对第i类测试样本的第j个影响因素可识别的最小值，Sijmax为扫描设备对第i类测试样本的第j个影响因素可识别的最大值；获取当所述识别结果为识别成功状态时各类烟草物品测试样本的扫描时长数据，将扫描时长按照阈值划分为高速识别区域和低速识别区域两类；获取扫描时长在高速识别区域内时各类烟草物品测试样本的影响因素数据，以获取的影响因素的归一化数据为输入，以对应的扫描时长的归一化数据为输出构建神经网络模型，根据模型获取扫描时长与影响因素最佳值的数据集；根据获取的数据集调节扫描设备对所述烟草物品识别过程中的各类影响因素至最佳值状态，高速识别区域和低速识别区域的阈值分别为其中，vimax为第i类测试样本中识别结果为识别成功状态时的扫描时长的最大值，vimin为第i类测试样本中识别结果为识别成功状态时的扫描时长的最小值，影响因素的可识别阈值的确定方法为：步骤s31，获取测试样本在进行扫描识别过程中的所有影响因素数据及识别结果信息；步骤s32，按照识别结果的状态将获取的数据分类为识别失败状态数据及识别成功状态数据；步骤s33，采用控制变量法分别筛选识别失败状态数据及识别成功状态数据中任一项所述影响因素数据为不同状态的数据，构建阈值分析数据集；步骤s34，将阈值分析数据集中为不同状态的影响因素数据按照大小顺序依次排列，选取识别结果发生变化的数据点作为可识别阈值的取值点；步骤s35，重复上述步骤s33-步骤s34至确定所有影响因素的可识别阈值。

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