CN110443328B - 基于led防伪标签的识别验伪方法、装置、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于LED防伪标签的识别验伪方法，涉及防伪技术领域，用于解决LED防伪标签的动态验伪，该方法包括以下步骤：获取LED防伪标签图像，识别并上传所述LED防伪标签图像中的条码信息；识别所述LED防伪标签图像中的目标指示灯工作序列，上传所述目标指示灯工作序列进行验伪比对；接收验伪比对结果。本发明还公开了一种基于LED防伪标签的识别验伪装置、电子设备和计算机存储介质。本发明通过对LED防伪标签进行动态口令识别和验伪比对，进而完成LED防伪标签的识别验伪。

Description

基于LED防伪标签的识别验伪方法、装置、设备及介质

技术领域

本发明涉及一种防伪技术领域，尤其涉及一种基于LED防伪标签的识别验伪方法、装置、设备及介质。

背景技术

现有的防伪技术多采用印刷标记、图案的形式进行防伪，提供的防伪标记或防伪码可复制性较高，防伪效果较差，导致消费者很难去验证产品的真伪。而不法分子利用现有防伪技术的缺陷去生产假冒产品以牟取私利，危害消费者利益，对社会经济秩序造成严重不良影响。在这种环境下，使用动态可变的防伪技术可克服现有防伪技术的可复制性缺陷，具有防伪效果好、可靠性高的优点，因此对动态可变的防伪标记进行识别和验证即能验证产品的真伪，甚至在验证完成后还能进一步对产品进行溯源，具有现实意义，因此针对动态可变的防伪标签需要提出与验伪标签相匹配的识别验伪方法。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的之一在于提供一种基于LED防伪标签的识别验伪方法，其通过对LED防伪标签上显示的动态变化的指示灯工作状态进行采集和比对完成产品的验伪过程，从而能较好的维护消费者利益。

本发明的目的之一采用以下技术方案实现：

一种基于LED防伪标签的字符口令识别方法，包括以下步骤：

获取LED防伪标签图像，识别并上传所述LED防伪标签图像中的条码信息；

识别所述LED防伪标签图像中的目标指示灯工作序列，上传所述目标指示灯工作序列进行验伪比对；

接收并显示验伪比对结果。

进一步地，通过服务器定义LED防伪标签的种子信息，所述种子信息包含：LED防伪标签ID、与所述LED防伪标签ID关联的动态口令算法；所述LED防伪标签ID作为所述条码信息存储在条码中，服务器接收到所述条码信息后，通过所述条码信息查询所述条码信息所关联的动态口令算法，并利用所述动态口令算法生成当前系统时间对应的验证模板，利用所述验证模板与所述目标指示灯工作序列进行验伪比对，得到验伪比对结果。

进一步地，所述LED防伪标签根据所述动态口令算法控制指示灯工作。

进一步地，若验伪比对成功，则验伪通过，反之，验伪不通过；

或者若验伪比对成功，则验伪通过，并根据所述条码信息查询产品信息进行显示，反之，验伪不通过。

进一步地，根据指示灯识别算法识别所述LED防伪标签图像中的指示灯工作序列，所述指示灯识别算法包括以下步骤：

获取LED防伪标签图像，对所述LED防伪标签图像进行预处理；

从预处理后的所述LED防伪标签图像中提取目标防伪区域；

从所述目标防伪区域中定位指示灯位置区域，根据HSV颜色分量范围，提取指示灯位置中的红色像素，计算红色像素占比，若占比大于或等于阈值，则判定指示灯为亮，标记为1；否则判定指示灯为灭，标记为0，排列指示灯的标记形成所述目标指示灯工作序列。

进一步地，从预处理后的所述LED防伪标签图像中提取目标防伪区域，其具体步骤为：

利用条码图形特征，检测条码的疑似定位点；

根据条码与防伪区域的位置关系，通过排列组合所述疑似定位点得到疑似防伪区域，并根据标签特征从所述疑似防伪区域中提取初步防伪区域；

通过仿射变换校正所述初步防伪区域；

对校正后的所述初步防伪区域进行轮廓提取，查找所述初步防伪区域的连通域，并根据标准指示灯区域的特征筛选所述连通域，得到目标防伪区域，通过投影变换校正所述目标防伪区域。

进一步地，根据指示灯分布位置模型定位指示灯位置区域，并将指示灯位置区域从BGR色彩空间转换到HSV色彩空间。

本发明的目的之二在于提供一种基于LED防伪标签的识别验伪装置，其对LED防伪标签中的指示灯工作状态进行采集和识别比对，进而完成LED防伪标签的验伪。

本发明的目的之二采用以下技术方案实现：

一种基于LED防伪标签的识别验伪装置，其包括：

图像获取模块，用于获取LED防伪标签图像，识别并上传所述LED防伪标签图像中的条码信息；

指示灯识别模块，用于识别所述LED防伪标签图像中的目标指示灯工作序列，上传所述目标指示灯工作序列进行验伪比对；

结果显示模块，用于接收并显示验伪比对结果。

本发明的目的之三在于提供执行发明目的之一的电子设备，其包括处理器、存储介质以及计算机程序，所述计算机程序存储于存储介质中，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的基于LED防伪标签的识别验伪方法。

本发明的目的之四在于提供存储发明目的之一的计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的基于LED防伪标签的识别验伪方法。

相比现有技术，本发明的有益效果在于：

本发明通过对LED防伪标签的动态变化的指示灯工作状态进行识别，利用识别到的指示灯工作序列进行验伪比对，完成LED防伪标签的验伪，从而实现对使用该LED防伪标签的商品进行验伪，对指示灯工作序列的比对采用时钟同步方法动态生成验证模板进行验伪比对，与静态防伪标签相比，该LED防伪标签具有更强的不可复制性，从而具有更好的防伪效果。

附图说明

图1是本发明基于LED防伪标签的识别验伪方法的流程图；

图2是实施例1中基于LED防伪标签的验伪原理图；

图3是实施例2中指示灯识别算法的流程图；

图4是实施例3的基于LED防伪标签的识别验伪装置的结构框图；

图5是实施例4的电子设备的结构框图。

具体实施方式

以下将结合附图，对本发明进行更为详细的描述，需要说明的是，下参照附图对本发明进行的描述仅是示意性的，而非限制性的。各个不同实施例之间可以进行相互组合，以构成未在以下描述中示出的其他实施例。

实施例1

实施例1提供了一种基于LED防伪标签的识别验伪方法，包括指示灯工作状态识别和验伪比对两个部分，对LED防伪标签的指示灯工作状态进行识别得到的指示灯工作序列，为后续LED防伪标签的验伪过程提供了比对数据，该指示灯工作状态在不同时间下为动态变化的。在验伪比对过程中，采用同步时钟策略动态生成的验证模板与指示灯工作序列进行比对，实现动态验伪。在不同时钟数据下，LED防伪标签的指示灯工作状态具有随机性和唯一性，因此具有不可复制性，使用该LED防伪标签具有更好的防伪效果，基于此种LED防伪标签介绍一种验伪方法，以供用户使用。

如图1所示，基于LED防伪标签的识别验伪方法，其步骤包括：

获取LED防伪标签图像，识别并上传所述LED防伪标签图像中的条码信息；

识别所述LED防伪标签图像中的目标指示灯工作序列，上传所述目标指示灯工作序列进行验伪比对；

接收并显示验伪比对结果。

该验伪方法应用于验伪端，该验伪端提供给用户使用，当用户需要对商品进行验伪时，通过该验伪端采集LED防伪标签图像，通过验伪端的ZBAR sdk对LED防伪标签图像中的条码进行识别，得到条码信息，该条码包括但不限于二维码或条形码(一维码)，只要是可存储信息并能被终端SDK识别的图形标识码均可，本实施例以二维码为例，如图2所示，通过ZBar Sdk对二维码进行识别，得到该二维码中存储的数据，即二维码信息，上传二维码信息到服务器，服务器根据二维码信息调用相对应的指示灯识别算法发送给验伪端，该指示灯识别算法预先定义并存储在服务器中，验伪端使用指示灯识别算法识别LED防伪标签图像，得到当前时钟数据下的指示灯工作序列，将识别到的指示灯工作序列发送给服务器进行真伪判断，从而实现LED防伪标签的真伪判断，验伪端接收验伪结果并进行显示，上述验伪端为验伪小程序。当然在其他实施例中也可以为公众号或验伪APP，该验伪端在手机、平板电脑、笔记本电脑等可通过摄像头实现图像采集的智能终端上使用，以实现对LED防伪标签的验伪。

优选地，通过服务器定义LED防伪标签的种子信息，所述种子信息包含：LED防伪标签ID、与所述LED防伪标签ID关联的动态口令算法；所述LED防伪标签ID作为所述二维码信息存储在二维码中，服务器接收到所述二维码信息后，通过所述二维码信息查询所述二维码信息所关联的动态口令算法，并利用所述动态口令算法生成当前系统时间对应的验证模板，利用所述验证模板与所述目标指示灯工作序列进行验伪比对，得到验伪比对结果。

所述LED防伪标签根据所述动态口令算法生成动态口令，并根据该动态控制指示灯工作，即控制指示灯闪烁(亮灭)。在本实施例中，所述指示灯的数量为五个，按从左到右的顺序排列。在其他实施例中，可以设置不同数量的指示灯。

其中，动态口令算法可以采用国密算法、自行编写或任意动态口令生成算法，而且动态口令算法可以是一种，也可以是多种进行组合。该动态口令算法与LED防伪标签ID关联后，与LED防伪标签ID一起作为种子信息。在其他实施例中，种子信息包括LED防伪标签的ID、密钥和时间数据，而LED防伪标签和服务器中均预先保存动态口令算法，通过密钥启动该动态口令算法的运行程序。

将种子信息下载到相应的LED防伪标签中，同时上传到服务器中进行保存，本发明强调的是LED防伪标签使用的动态口令算法与服务器存储的动态口令算法是一致的，且在下载和上传种子信息时，服务器和LED防伪标签的时钟数据是同步的，在本实施例中动态口令算法的动态口令为通过Random类生成随机的动态口令。

在动态口令算法中，时钟数据作为计算因子，每个LED防伪标签ID对应的动态口令算法在时钟数据不断变化时，该LED防伪标签ID对应的LED防伪标签和服务器均生成不同的且具有一次有效性的动态口令，在当同一个时钟数据下，LED防伪标签生成的动态口令与服务器利用的该LED防伪标签ID对应的动态口令算法生成的动态口令是一致的，具有同步性。而LED防伪标签根据其生成的动态口令控制指示灯的闪烁(亮灭)，对该LED防伪标签进行图像采集并识别指示灯工作状态(指示灯的亮灭状态)，得到目标指示灯工作序列，该动态口令在本实施例中为数字口令，具体为六位10进制数字口令，根据这六位10进制数控制指示灯连续闪烁6次，每次闪烁的显示图像代表一个数字，6次即6位数字。其中从左到右的前四个指示灯可用二进制表示数字0到9，第五个指示灯表示工作状态有效。本实施例所提及的LED防伪标签在不进行验证时，为了节约能源是停止显示指示灯闪烁的，当标签内的动态口令算法是持续不断运行的，当进行需要对该LED防伪标签进行验证时，启动指示灯工作，指示灯连续闪烁6次，在对根据数字口令控制的指示灯工作状态进行识别时，连续获取并识别6张LED防伪标签图像，得到6位指示灯工作序列。因此在同一时钟数据下，识别LED防伪标签图像得到的目标指示灯工作序列与根据动态口令算法生成的动态口令是一致的，又因在同一时钟数据下，LED防伪标签与服务器均根据同样的动态口令算法生成相同的动态口令，将服务器生成的动态口令作为验证模板，将所述目标指示灯工作序列和该验证模板的验伪比对即可以实现LED防伪标签的验伪，该验伪过程为动态验伪过程。

在其他实施例中也可以是任意字符、字符数字组合、条码、二维码等任意一种表现形式。

优选地，若识别到的目标指示灯工作序列与验证模板比对成功，则验伪通过，反之，验伪不通过；

或者，若比对成功，则验伪通过，并根据所述条码信息查询产品信息进行显示，反之，验伪不通过。

验伪通过的比对结果或验伪不通过的比对结果均在验伪端进行显示，使得用户掌握基于LED防伪标签的识别验伪结果，从而判断商品的真伪，当显示验伪通过的结果的同时，能将查询到的产品信息一并显示，使得用户能掌握商品的商品信息，实现商品的溯源。

本实施例提及的LED防伪标签可用于禽类，在LED防伪标签中内置计步器，可以对禽类成长过程中的运动数据进行记录，利用本发明的基于LED防伪标签的识别验伪方法对LED防伪标签进行验伪，然后对该LED防伪标签记录的运动数据进行查询，从而实现对禽类的验伪溯源，特别适用于放养的土鸡。

实施例2

本实施例与上述实施例的区别在于，根据指示灯识别算法识别所述LED防伪标签图像中的目标指示灯工作序列，如图3所示，所述指示灯识别算法包括以下步骤：

获取LED防伪标签图像，对所述LED防伪标签图像进行预处理；

从预处理后的所述LED防伪标签图像中提取目标防伪区域；

从所述目标防伪区域中定位指示灯位置区域，根据HSV颜色分量范围，提取指示灯位置中的红色像素，计算红色像素占比，若占比大于或等于阈值，则判定指示灯为亮，标记为1；否则判定指示灯为灭，标记为0，排列指示灯的标记形成目标指示灯工作序列。

利用本实施例的指示灯识别算法对连续6张LED防伪标签图像进行识别，得到6个目标指示灯工作序列，每个目标指示灯工作序列均为二进制数，将该二进制数转为十进制数，可得到6位数字表示指示灯工作状态。

本实施例中，将所述LED防伪标签图像进行预处理的操作为：将LED防伪标签图像利用MATLAB函数BGR2gray()转换为灰度图像。对预处理后的所述LED防伪标签图像进行处理以提取目标防伪区域，所述LED防伪标签的目标防伪区域即为包含LED指示灯的区域。

优选地，从预处理后的所述LED防伪标签图像中提取目标防伪区域，其具体步骤为：

利用条码图形特征，检测条码的疑似定位点；

根据条码与防伪区域的位置关系，通过排列组合所述疑似定位点得到疑似防伪区域，并根据标签特征从所述疑似防伪区域中提取初步防伪区域；

通过仿射变换校正所述初步防伪区域；

对校正后的所述初步防伪区域进行轮廓提取，查找所述初步防伪区域的连通域，并根据标准指示灯区域的特征筛选所述连通域，得到目标防伪区域，通过投影变换校正所述目标防伪区域。

本实施例因三点构成等腰直角三角形的原理，定义条码定位点为三个，但是根据条码图形特征检测到的疑似定位点可能多于三个，因此将这些疑似定位点以三个点为一组通过排列组合得到所有可能的情况组合，再根据条码与LED防伪标签的位置关系，得到这些组合对应的防伪区域为疑似防伪区域，再根据标签特征从上述疑似防伪区域中提取初步防伪区域。

通过仿射变换校正所述防伪区域，将防伪区域截取成标准的矩形。

对校正后的所述防伪区域进行轮廓提取，采用MATLAB边缘检测算子实现，边缘检测算法可选用Sobel算子、Canny算子、Prewitt算子、Roberts算子、Laplacian算子等。

以Canny算子为例，对防伪区域进行边缘检测的步骤为：

step1：用高斯滤波器平滑图像；

step2：用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向；

step3：对梯度幅值进行非极大值抑制；

step4：用双阈值算法检测和连接边缘。

利用边缘检测算法提取到防伪区域的轮廓(边缘)，在此基础上利用bwlabel()函数对连通区域进行标记，实现查找所述防伪区域的连通域。

查找到所述防伪区域的连通域，并根据标准指示灯区域的尺寸特征筛选所述连通域，得到指示灯区域，再通过投影变换对所述指示灯区域进行校正，得到目标防伪区域。本实例中的仿射变换和投影变换均为得到标准矩形区域，从而实现截取相应防伪区域的目的，投影变换可以理解成仿射等是透视变换的特殊形式，两者均为图像处理方式，可以采用MATLAB的相应函数实现，为技术领域的公知常识，在此不对两种变换方式的具体操作进行赘述。

优选地，根据指示灯分布位置模型定位指示灯位置区域，并将指示灯位置区域从BGR色彩空间转换到HSV色彩空间。

本实施例中的指示灯分布位置模型通过深度学习模型训练得到，即通过机器学习的方式得到所述指示灯分布位置模型，以根据所述指示灯分布位置模型定位指示灯位置区域。

机器学习模型包括但不限于决策树、随机森林、逻辑回归、支持向量机、贝叶斯、K近邻、K均值以及深度学习(各种人工神经网络)等。机器学习是计算机基于样本数据进行机械学习、示教学习、类比学习或事例学习等来得到相应的关系模型。样本数据越多，机器学习得到的关系模型也就越准确。机器学习得到的关系模型可以通过一些样本数据进行验证，从而判断关系模型是否需要优化或更新，优化或更新是通过增加样本数据的方式对关系模型的完善过程。每一种机器学习根据其学习策略稍有区别，但是任意得到机器学习模型的方式均可应用于本发明中。在本实施例中训练指示灯分布位置模型的样本数据为指示灯位置区域，对指示灯区域的指示灯具体位置进行特征标记，最后进行模型训练得到指示灯分布位置模型。

因上述提取目标防伪区域时，将LED防伪标签图像转换成了灰度图像，在进行指示灯位置区域的定位之后，将得到的指示灯位置区域图像转换为彩色图像格式，包括RGB、CMYK、HSL或HSB格式，然后将指示灯位置区域图像从BGR色彩空间、CMYK色彩空间、HSL色彩空间或HSB色彩空间转换到HSV色彩空间，利用HSV色彩空间的颜色分量范围提取红色像素(提取红色素是因为LED指示灯亮时发红色光，当然在其他实施例中，若指示灯亮时发其他颜色的光，即提取相应颜色的像素)，计算红色像素占比，若占比大于或等于阈值，该阈值的取值根据实际情况自定义，在本实例中该阈值的取值为0.7。

实施例3

实施例3公开了一种对应上述实施例的基于LED防伪标签的识别验伪方法对应的装置，为上述实施例的虚拟装置结构，如图4所示，一种基于LED防伪标签的识别验伪装置，其包括：

图像获取模块410，用于获取LED防伪标签图像，识别并上传所述LED防伪标签图像中的条码信息；

指示灯识别模块420，用于识别所述LED防伪标签图像中的目标指示灯序列，并上传所述目标指示灯序列进行验伪比对；

结果显示模块430，用于接收并显示验伪比对结果。

优选地，识别所述LED防伪标签图像中的目标指示灯序列采用指示灯识别算法，具体包括如下步骤：

获取LED防伪标签图像，对所述LED防伪标签图像进行预处理；

从预处理后的所述LED防伪标签图像中提取目标防伪区域；

从所述目标防伪区域中定位指示灯位置区域，根据HSV颜色分量范围，提取指示灯位置中的红色像素，计算红色像素占比，若占比大于或等于阈值，则判定指示灯为亮，标记为1；否则判定指示灯为灭，标记为0，排列指示灯的标记形成指示灯工作序列。

优选地，所述指示灯工作序列与验证模板的比对可以在验伪端进行，也可以在服务端进行，得到的比对结果在验伪端显示。

本实例中的验证模板为动态生成的验证模板，该验证模板为服务器端以当前系前时间为计算因子，利用动态口令算法生成的动态口令。该动态口令算法同时应用于LED防伪标签，且服务器与LED防伪标签的时钟同步，因此在同一个时间，服务器生成的动态口令与LED防伪标签生成动态口令一致(动态口令均根据时间数据动态变化)，将服务器生成的动态口令作为验证模板，利用LED防伪标签生成的动态口令控制指示灯工作，对指示灯工作状态进行识别得到的目标指示灯工作序列与LED防伪标签生成的动态口令一致，从而将服务器生成的验证模板与指示灯工作序列进行比对时，能得到验伪结果，从而实现LED防伪标签的动态防伪和验伪。

优选地，若识别得到的目标指示灯工作序列与验证模板比对成功，则验伪通过，反之，验伪不通过；

或者，若比对成功，则验伪通过，并根据所述条码信息查询产品信息进行显示，反之，验伪不通过。

实施例4

图5为本发明实施例4提供的一种电子设备的结构示意图，如图5所示，该电子设备包括处理器510、存储器520、输入装置530和输出装置540；计算机设备中处理器510的数量可以是一个或多个，图5中以一个处理器510为例；电子设备中的处理器510、存储器520、输入装置530和输出装置540可以通过总线或其他方式连接，图5中以通过总线连接为例。

存储器520作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的基于LED防伪标签的识别验伪方法对应的程序指令/模块(例如，基于LED防伪标签的识别验伪方法装置中的图像获取模块410、指示灯识别模块420和验伪比对模块430)。处理器510通过运行存储在存储器520中的软件程序、指令以及模块，从而执行电子设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述实施例1和实施例2的基于LED防伪标签的识别验伪方法。

存储器520可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器520可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器520可进一步包括相对于处理器510远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

输入装置530可用于接收输入的图像数据等。输出装置540可包括显示屏等显示设备，可用于显示验伪结果和溯源结果。

实施例5

本发明实施例5还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行基于LED防伪标签的识别验伪方法，该方法包括：

获取LED防伪标签图像，识别并上传所述LED防伪标签图像中的条码信息；

识别所述LED防伪标签图像中的目标指示灯工作序列，上传所述目标指示灯工作序列进行验伪比对；

接收并显示验伪比对结果。

当然，本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的基于LED防伪标签的识别验伪方法中的相关操作。

通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台电子设备(可以是手机，个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

值得注意的是，上述基于LED防伪标签的识别验伪装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

对本领域的技术人员来说，可根据以上描述的技术方案以及构思，做出其它各种相应的改变以及形变，而所有的这些改变以及形变都应该属于本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于LED防伪标签的识别验伪方法，其特征在于，其步骤包括：

验伪端获取LED防伪标签图像，识别并上传所述LED防伪标签图像中的条码信息；

服务器根据所述条码信息调用对应的指示灯识别算法，发送给所述验伪端；

在LED防伪标签不进行验证的情况下，停止指示灯的闪烁；在LED防伪标签进行验证的情况下，开启指示灯的闪烁，所述验伪端连续获取若干LED防伪标签图像，并使用所述指示灯识别算法识别所述LED防伪标签图像中的目标指示灯工作序列，上传所述目标指示灯工作序列到所述服务器进行验伪比对；

所述验伪端接收并显示验伪比对结果。

2.如权利要求1所述的基于LED防伪标签的识别验伪方法，其特征在于，通过服务器定义LED防伪标签的种子信息，所述种子信息包含：LED防伪标签ID、与所述LED防伪标签ID关联的动态口令算法；所述LED防伪标签ID作为所述条码信息存储在条码中，服务器接收到所述条码信息后，通过所述条码信息查询所述条码信息所关联的动态口令算法，并利用所述动态口令算法生成当前系统时间对应的验证模板，利用所述验证模板与所述目标指示灯工作序列进行验伪比对，得到验伪比对结果。

3.如权利要求2所述的基于LED防伪标签的识别验伪方法，其特征在于，所述LED防伪标签根据所述动态口令算法控制指示灯工作。

4.如权利要求1至3任一项所述的基于LED防伪标签的识别验伪方法，其特征在于，若验伪比对成功，则验伪通过，反之，验伪不通过；

或者若验伪比对成功，则验伪通过，并根据所述条码信息查询产品信息进行显示，反之，验伪不通过。

5.如权利要求1至3任一项所述的基于LED防伪标签的识别验伪方法，其特征在于，根据指示灯识别算法识别所述LED防伪标签图像中的目标指示灯工作序列，所述指示灯识别算法包括以下步骤：

获取LED防伪标签图像，对所述LED防伪标签图像进行预处理；

从预处理后的所述LED防伪标签图像中提取目标防伪区域；

从所述目标防伪区域中定位指示灯位置区域，根据HSV颜色分量范围，提取指示灯位置中的红色像素，计算红色像素占比，若占比大于或等于阈值，则判定指示灯为亮，标记为1；否则判定指示灯为灭，标记为0，排列指示灯的标记形成所述目标指示灯工作序列。

6.如权利要求5所述的基于LED防伪标签的识别验伪方法，其特征在于，从预处理后的所述LED防伪标签图像中提取目标防伪区域，其具体步骤为：

利用条码图形特征，检测条码的疑似定位点；

根据条码与防伪区域的位置关系，通过排列组合所述疑似定位点得到疑似防伪区域，并根据标签特征从所述疑似防伪区域中提取初步防伪区域；

通过仿射变换校正所述初步防伪区域；

对校正后的所述初步防伪区域进行轮廓提取，查找所述初步防伪区域的连通域，并根据标准指示灯区域的特征筛选所述连通域，得到目标防伪区域，通过投影变换校正所述目标防伪区域。

7.如权利要求5所述的基于LED防伪标签的识别验伪方法，其特征在于，根据指示灯分布位置模型定位指示灯位置区域，并将指示灯位置区域从BGR色彩空间转换到HSV色彩空间。

8.一种基于LED防伪标签的识别验伪装置，其特征在于，其包括：

图像获取模块，用于获取LED防伪标签图像，识别并上传所述LED防伪标签图像中的条码信息，根据所述条码信息调用对应的指示灯识别算法，发送给验伪端；

指示灯识别模块，用于在LED防伪标签不进行验证的情况下，停止指示灯的闪烁；在LED防伪标签进行验证的情况下，开启指示灯的闪烁，所述验伪端连续获取若干LED防伪标签图像，并使用所述指示灯识别算法识别所述LED防伪标签图像中的目标指示灯工作序列，上传所述目标指示灯工作序列到服务器进行验伪比对；

结果显示模块，用于接收并显示验伪比对结果。

9.一种电子设备，其包括处理器、存储介质以及计算机程序，所述计算机程序存储于存储介质中，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的基于LED防伪标签的识别验伪方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的基于LED防伪标签的识别验伪方法。