CN109101561A - 一种酒标识别的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种酒标识别的方法，包含以下步骤：A、用户通过手机拍照或从手机相册中调用酒标图片，上传到智能判断子系统；B、智能判断子系统将图片同步上传到图像识别引擎及OCR文字识别引擎；C、图像识别引擎根据其算法对照标准图库后，将识别结果返回给智能判断子系统；D、OCR文字识别引擎根据其算法对照OCR比对词库进行修正后，将其OCR的结果返回给智能判断子系统，本发明采用完全不同的图像识别引擎，结合“智能判断子系统”，可以相互弥补其在识别算法上的缺陷。减少不能识别和错误识别的比例，在实践中能提高识别的准确率，尤其是在标准图库中存在较多图像质量不高的图片时，效果尤其明显。

Description

一种酒标识别的方法
技术领域
本发明涉及识别方法，具体是一种酒标识别的方法。
背景技术
目前通常的酒标识别技术，主要使用单一的图像识别引擎对用户上传的图像结合自身的标准酒标图库进行识别。由于单一图像识别引擎基于单一的识别算法，因此对某种特定类型的图像可能具有明显的识别缺陷，对于正好命中了这些缺陷的图像来说系统很容易出现不能识别或错误识别，造成用户的不良体验。此外，同一酒款不同年份的酒标以及同一品牌不同系列的酒标，在酒标的图像上具有极大的相似度，仅仅基于图像识别引擎的识别方式很容易造成错误识别。
发明内容
本发明的目的在于提供一种酒标识别的方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种酒标识别的方法，包含以下步骤：
A、用户通过手机拍照或从手机相册中调用酒标图片，上传到智能判断子系统；
B、智能判断子系统将图片同步上传到图像识别引擎及OCR文字识别引擎；
C、图像识别引擎根据其算法对照标准图库后，将识别结果返回给智能判断子系统；
D、OCR文字识别引擎根据其算法对照OCR比对词库进行修正后，将其OCR的结果返回给智能判断子系统；
E、智能判断子系统根据策略系统，综合图像识别引擎识别出的结果及其相似度参数，结合OCR的结果以及比照酒款资料库的结果，最终得出最可能的识别结果返回给用户。
作为本发明进一步的方案：所述识别结果包含多个识别结果及其相似度数值。
作为本发明进一步的方案：所述OCR的结果按酒款名、年份、葡萄品种、产区、等级等信息分类返回。
作为本发明再进一步的方案：所述图像识别引擎有多个。
作为本发明再进一步的方案：所述智能判断子系统的策略是通过调整智能参数调整系统中的参数来实现的，具体实现方法：系统抽取部分最终返回给用户的识别结果纳入人工判定识别案例组图，然后对所有识别结果重新进行人工判定，以此确定出当前智能参数调整系统的参数指标下所达到的正确率、误报率，然后动态调整各项参数，得出新指标下的正确率、误报率，经过不断调整以达到最佳的参数设定。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：1、采用完全不同的图像识别引擎，结合“智能判断子系统”，可以相互弥补其在识别算法上的缺陷。减少不能识别和错误识别的比例，在实践中能提高识别的准确率，尤其是在标准图库中存在较多图像质量不高的图片时，效果尤其明显。
2、结合OCR技术，将图像识别引擎识别出的酒款所对应的酒款资料库中的资料进行核对，能进一步提升识别的准确性。例如，拉菲古堡和拉菲珍宝这两款酒，主要的图像特征基本一致，但其酒标上的商标信息一个为Chateau Lafite Rothschild，另一个为Carruades de Lafite，如果完全基于图像识别引擎则极有可能混淆，加入OCR技术以后则可以准确分别。
3、结合OCR技术，可以获取更多的酒款信息。例如，对于绝大部分同一品牌的酒款来说，不同年份的酒款在图像特征上除了年份标识外，其他特征基本是一致的，基于纯粹的图像识别引擎，如果需要识别出同款酒的不同年份，那么则需要在标准图库中保存所有这些年份的酒标图，而且即使标准图库中已经保存了所有年份的酒标图，也会因为其年份特征在整个酒标图像特征中占比过低而造成错误识别。应用OCR技术后则可以采用OCR识别年份，图像引擎识别酒款的方式来进行，即使标准图库中仅有某款酒的一张酒标图也能达到目的。
4、结合OCR技术，在标准图库中并未收集到某款酒的酒标图的情况下，根据OCR反馈的有效信息，结合酒款资料库也能为用户查找到对应的酒款信息。
附图说明
图1是本发明的整体架构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，实施例1：本发明实施例中，一种酒标识别的方法，包含以下步骤：
A、用户通过手机拍照或从手机相册中调用酒标图片，上传到智能判断子系统；
B、智能判断子系统将图片同步上传到多个图像识别引擎及OCR文字识别引擎；
C、图像识别引擎根据其算法对照标准图库后，将识别结果(含多个识别结果及其相似度数值)返回给智能判断子系统；
D、OCR文字识别引擎根据其算法对照OCR比对词库进行修正后，将其OCR的结果按：酒款名、年份、葡萄品种、产区、等级等信息分类返回给智能判断子系统；
E、智能判断子系统根据策略系统，综合图像识别引擎识别出的结果及其相似度参数，结合OCR的结果以及比照酒款资料库的结果，最终得出最可能的识别结果返回给用户。
实施例2：在实施例1的基础上，本设计智能判断子系统的策略是通过调整“智能参数调整系统”中的参数来实现的，具体实现方法：系统抽取部分最终返回给用户的识别结果纳入“人工判定识别案例组图”，然后对所有识别结果重新进行人工判定，以此确定出当前“智能参数调整系统”的参数指标下所达到的正确率、误报率，然后动态调整各项参数，得出新指标下的正确率、误报率，经过不断调整以达到最佳的参数设定，同时上述过程，增加识别的精准度。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (5)

1.一种酒标识别的方法，其特征在于，包含以下步骤：
A、用户通过手机拍照或从手机相册中调用酒标图片，上传到智能判断子系统；
B、智能判断子系统将图片同步上传到图像识别引擎及OCR文字识别引擎；
C、图像识别引擎根据其算法对照标准图库后，将识别结果返回给智能判断子系统；
D、OCR文字识别引擎根据其算法对照OCR比对词库进行修正后，将其OCR的结果返回给智能判断子系统；
E、智能判断子系统根据策略系统，综合图像识别引擎识别出的结果及其相似度参数，
结合OCR的结果以及比照酒款资料库的结果，最终得出最可能的识别结果返回给用户。
2.根据权利要求1所述的酒标识别的方法,其特征在于，所述识别结果包含多个识别结果及其相似度数值。
3.根据权利要求2所述的酒标识别的方法,其特征在于，所述OCR的结果按酒款名、年份、葡萄品种、产区、等级信息分类返回。
4.根据权利要求2所述的酒标识别的方法，其特征在于，所述图像识别引擎有多个。
5.根据权利要求1所述的酒标识别的方法，其特征在于，所述智能判断子系统的策略是通过调整智能参数调整系统中的参数来实现的，具体实现方法：系统抽取部分最终返回给用户的识别结果纳入人工判定识别案例组图，然后对所有识别结果重新进行人工判定，以此确定出当前智能参数调整系统的参数指标下所达到的正确率、误报率，然后动态调整各项参数，得出新指标下的正确率、误报率，经过不断调整以达到最佳的参数设定。
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