CN112613362A - 一种基于物联网的物品标志识别系统 - Google Patents

一种基于物联网的物品标志识别系统 Download PDF

Info

Publication number
CN112613362A
CN112613362A CN202011454885.4A CN202011454885A CN112613362A CN 112613362 A CN112613362 A CN 112613362A CN 202011454885 A CN202011454885 A CN 202011454885A CN 112613362 A CN112613362 A CN 112613362A
Authority
CN
China
Prior art keywords
mark
data
module
storage
article
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
CN202011454885.4A
Other languages
English (en)
Inventor
许皖晋
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hefei Paiteng Intelligent Equipment Technology Co ltd
Original Assignee
Hefei Paiteng Intelligent Equipment Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hefei Paiteng Intelligent Equipment Technology Co ltd filed Critical Hefei Paiteng Intelligent Equipment Technology Co ltd
Priority to CN202011454885.4A priority Critical patent/CN112613362A/zh
Publication of CN112613362A publication Critical patent/CN112613362A/zh
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/50Depth or shape recovery
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/60Analysis of geometric attributes
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/90Determination of colour characteristics
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40Extraction of image or video features
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40Extraction of image or video features
    • G06V10/56Extraction of image or video features relating to colour
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01Protocols
    • H04L67/12Protocols specially adapted for proprietary or special-purpose networking environments, e.g. medical networks, sensor networks, networks in vehicles or remote metering networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Sorting Of Articles (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于物联网的物品标志识别系统,利用数据采集模块采集物品的标志信息;利用数据处理模块接收标志信息并进行处理,得到标志处理信息,并通过通信模块将标志处理信息发送至数据分析模块;利用数据分析模块接收标志处理信息并进行分析,得到标志分析信息,将标志分析信息发送至统计模块;利用统计分拣模块根据标志分析信息对物品进行统计和分拣;利用验证模块接收存储信号集并进行验证;利用收纳存储模块对物品进行收纳存储;本发明用于解决现有方案中不能根据物品标志进行快速识别导致物品分拣的效率低的问题,以及不能根据物品标志进行二次验证导致识别的效率和准确性不能兼顾的问题。

Description

一种基于物联网的物品标志识别系统
技术领域
本发明涉及物品标志识别技术领域,尤其涉及一种基于物联网的物品标志识别系统。
背景技术
标志识别分为人工标志识别和无人工标志识别两大类,标志识别的过程有对包含人工标志的图像进行二值化、采用连通域提取的算法实现标志区域识别等。不同标志图案识别问题有多种方法,比如:连通域数量判别法和模板匹配法。较好地识别人工标志,是实现虚实场景的实时融合的重要基础。
公开号CN205582284U公开了一种交通标志发送端和交通标志识别系统。交通标志发送端包括:处理模块、数据存储模块以及无线发送模块,数据存储模块,用于存储交通标志发送端所关联的交通标志物的身份标识信息;无线发送模块,用于以无线的方式向周围环境中发送身份标识信息;处理模块,用于读取数据存储模块中存储的身份标识信息,并控制无线发送模块发送身份标识信息。该实用新型的技术方案通过构建包括总控端、交通标志发送端以及交通标志接收端的交通标志识别系统,可以实现交通标志接收端通过接收交通标志物的身份标识信息来获取标志内容的技术效果,解决了基于图像识别的交通标志物的识别技术识别率低的问题,提高了对交通标志物的识别准确性。
现有的物品标志识别系统存在的缺陷是:不能根据物品标志进行快速识别导致物品分拣的效率低的问题,以及不能根据物品标志进行二次验证导致识别的效率和准确性不能兼顾的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于物联网的物品标志识别系统,本发明所要解决的技术问题为:
如何解决现有方案中不能根据物品标志进行快速识别导致物品分拣的效率低的问题,以及不能根据物品标志进行二次验证导致识别的效率和准确性不能兼顾的问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:一种基于物联网的物品标志识别系统,包括数据采集模块、通信模块、数据处理模块、数据分析模块、统计分拣模块、收纳存储模块和验证模块;
所述数据采集模块用于采集物品的标志信息,该标志信息包含标志形状数据、标志颜色数据和标志尺寸数据,通过通信模块将标志信息发送至数据处理模块;
所述数据处理模块用于接收标志信息并进行处理,得到标志处理信息,并通过通信模块将标志处理信息发送至数据分析模块;
所述数据分析模块用于接收标志处理信息并进行分析,得到标志分析信息,将标志分析信息发送至统计模块;包括:获取标志处理信息中的匹配值,计算匹配值与预设的标准阈值之间的差值;对差值进行分析,若差值等于零,则生成第一分析数据;若差值的绝对值不大于标准阈值的预设倍数,则生成第二分析数据;若差值的绝对值大于标准阈值的预设倍数,则生成第三分析数据;第一分析数据、第二分析数据和第三分析数据构成标志分析信息;
所述统计分拣模块用于根据标志分析信息对物品进行统计和分拣;
所述收纳存储模块用于对物品进行收纳存储;所述通信模块用于对各个模块之间的数据进行传输。
优选的,所述数据处理模块用于接收标志信息并进行处理,得到标志处理信息,具体的步骤包括:
S21:获取标志信息中的标志形状数据、标志颜色数据和标志尺寸数据,设定不同的形状均对应一个不同的形状预设值,将标准形状数据中的形状与所有的形状进行匹配获取对应的形状预设值,并将其标记为Xi,i=1,2...n;
S22:获取标准颜色数据中的颜色和分布坐标,设定不同的颜色均对应一个不同的颜色预设值,将标准颜色数据中的颜色与所有的颜色进行匹配获取对应的颜色预设值,将其标记为Yi,i=1,2...n;
S23:设定不同的坐标对应不同的坐标权重,获取标记的颜色对应的分布坐标并与所有的坐标进行匹配获取对应的坐标权重,将其标记为Yij,i=1,2...n,j=1,2...n;
S24:获取标志尺寸数据中的尺寸长度和尺寸高度,将尺寸长度标记为CCi,i=1,2...n;将尺寸高度标记为CGi,i=1,2...n;
S25:利用公式获取物品标记的匹配值;
S26:将匹配值与标记的形状预设值、颜色预设值、坐标权重、尺寸长度和尺寸高度组合,得到标志处理信息。
优选的,利用公式获取物品标记的匹配值,该公式为:
Figure BDA0002828346050000031
其中,a1和a2均表示为预设的不同比例系数,a1>a2,μ表示为预设的物品标记修正因子。
优选的,所述统计分拣模块用于根据标志分析信息对物品进行统计和分拣,具体的步骤包括:
S41:获取标志分析信息,对标志分析信息中的数据进行分析统计;
S42:若标志分析数据中包含第一分析数据,获取第一分析数据对应的物品,将对应的物品标记为准确物品,将准确物品发送至收纳存储模块中的第一存储单元进行存储,并生成第一存储信号;
S43:若标志分析数据中包含第二分析数据,获取第二分析数据对应的物品,将对应的物品标记为待处理物品,将待处理物品发送至收纳存储模块中的第二存储单元进行暂存,并生成第二存储信号;
S44:若标志分析数据中包含第三分析数据,获取第三分析数据对应的物品,将对应的物品标记为非本类物品,并将非本类物品发送至收纳存储模块中的第三存储单元进行收纳,并生成第三存储信号;
S45:第一存储信号、第二存储信号和第三存储信号构成存储信号集,并将存储信号集发送至验证模块。
优选的,所述验证模块用于接收存储信号集并进行验证,具体的步骤包括:
S51:获取存储信号集,若存储信号集中包含第二存储信号,将第二存储信号对应的待处理物品进行验证;
S52:获取待处理物品的颜色预设值和坐标权重,将颜色预设值和坐标权重分别与标准颜色阈值和标准坐标阈值进行比对,得到第一比对值和第二比对值;
S53:当第一比对值和第二比对值相等时,生成第一验证信号,利用第一验证信号将待处理物品转运至收纳存储模块中的第一存储单元进行存储;
S54:当第一比对值和第二比对值不等时,生成第二验证信号,利用第二验证信号将待处理物品转运至收纳存储模块中的第三存储单元进行收纳。
本发明的有益效果:
本发明公开的各个方面,通过数据采集模块、通信模块、数据处理模块、数据分析模块、统计分拣模块、收纳存储模块和验证模块的配合使用;
利用数据采集模块采集物品的标志信息,该标志信息包含标志形状数据、标志颜色数据和标志尺寸数据,通过通信模块将标志信息发送至数据处理模块;利用数据处理模块接收标志信息并进行处理,得到标志处理信息,并通过通信模块将标志处理信息发送至数据分析模块;通过对标志形状数据、标志颜色数据和标志尺寸数据进行综合分析,并计算获取物品标记的匹配值,根据匹配值对物品标记的归类进行快速识别和分类,可以有效提高识别的效率,减少识别处理的步骤和计算过程,从而达到节省识别效率的目的;
利用数据分析模块接收标志处理信息并进行分析,得到标志分析信息,将标志分析信息发送至统计模块;
利用统计分拣模块根据标志分析信息对物品进行统计和分拣;利用验证模块接收存储信号集并进行验证;利用收纳存储模块对物品进行收纳存储;通过对匹配值的分析结果进行快速分类和存储,并将识别误差范围内的物品标记通过颜色预设值和坐标权重进行二次识别,可以有效提高识别的准确性,实现识别效率和准确性的兼顾;进而可以达到根据物品标志进行快速识别提高物品分拣效率的目的,以及可以根据物品标志进行二次验证提高识别的效率和准确性进行兼顾的目的。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明一种基于物联网的物品标志识别系统的原理框图。
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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示,本发明为一种基于物联网的物品标志识别系统,包括数据采集模块、通信模块、数据处理模块、数据分析模块、统计分拣模块、收纳存储模块和验证模块;
所述数据采集模块用于采集物品的标志信息,该标志信息包含标志形状数据、标志颜色数据和标志尺寸数据,通过通信模块将标志信息发送至数据处理模块;
所述数据处理模块用于接收标志信息并进行处理,得到标志处理信息,并通过通信模块将标志处理信息发送至数据分析模块;具体的步骤包括:
获取标志信息中的标志形状数据、标志颜色数据和标志尺寸数据,设定不同的形状均对应一个不同的形状预设值,将标准形状数据中的形状与所有的形状进行匹配获取对应的形状预设值,并将其标记为Xi,i=1,2...n;
获取标准颜色数据中的颜色和分布坐标,设定不同的颜色均对应一个不同的颜色预设值,将标准颜色数据中的颜色与所有的颜色进行匹配获取对应的颜色预设值,将其标记为Yi,i=1,2...n;
设定不同的坐标对应不同的坐标权重,获取标记的颜色对应的分布坐标并与所有的坐标进行匹配获取对应的坐标权重,将其标记为Yij,i=1,2...n,j=1,2...n;
获取标志尺寸数据中的尺寸长度和尺寸高度,将尺寸长度标记为CCi,i=1,2...n;将尺寸高度标记为CGi,i=1,2...n;
利用公式获取物品标记的匹配值;该公式为:
Figure BDA0002828346050000061
其中,a1和a2均表示为预设的不同比例系数,a1>a2,μ表示为预设的物品标记修正因子;
将匹配值与标记的形状预设值、颜色预设值、坐标权重、尺寸长度和尺寸高度组合,得到标志处理信息;
所述数据分析模块用于接收标志处理信息并进行分析,得到标志分析信息,将标志分析信息发送至统计模块;包括:获取标志处理信息中的匹配值,计算匹配值与预设的标准阈值之间的差值;对差值进行分析,若差值等于零,则生成第一分析数据;若差值的绝对值不大于标准阈值的预设倍数,则生成第二分析数据;若差值的绝对值大于标准阈值的预设倍数,则生成第三分析数据;第一分析数据、第二分析数据和第三分析数据构成标志分析信息;
所述统计分拣模块用于根据标志分析信息对物品进行统计和分拣;具体的步骤包括:
获取标志分析信息,对标志分析信息中的数据进行分析统计;
若标志分析数据中包含第一分析数据,获取第一分析数据对应的物品,将对应的物品标记为准确物品,将准确物品发送至收纳存储模块中的第一存储单元进行存储,并生成第一存储信号;
若标志分析数据中包含第二分析数据,获取第二分析数据对应的物品,将对应的物品标记为待处理物品,将待处理物品发送至收纳存储模块中的第二存储单元进行暂存,并生成第二存储信号;
若标志分析数据中包含第三分析数据,获取第三分析数据对应的物品,将对应的物品标记为非本类物品,并将非本类物品发送至收纳存储模块中的第三存储单元进行收纳,并生成第三存储信号;
第一存储信号、第二存储信号和第三存储信号构成存储信号集,并将存储信号集发送至验证模块;
所述验证模块用于接收存储信号集并进行验证,具体的步骤包括:
获取存储信号集,若存储信号集中包含第二存储信号,将第二存储信号对应的待处理物品进行验证;
获取待处理物品的颜色预设值和坐标权重,将颜色预设值和坐标权重分别与标准颜色阈值和标准坐标阈值进行比对,得到第一比对值和第二比对值;
当第一比对值和第二比对值相等时,生成第一验证信号,利用第一验证信号将待处理物品转运至收纳存储模块中的第一存储单元进行存储;
当第一比对值和第二比对值不等时,生成第二验证信号,利用第二验证信号将待处理物品转运至收纳存储模块中的第三存储单元进行收纳;
所述收纳存储模块用于对物品进行收纳存储;所述通信模块用于对各个模块之间的数据进行传输;
上述公式均是采集大量数据进行软件模拟得出且选取与真实值接近的一个公式,公式中的系数是由本领域技术人员根据实际情况进行设置。
本发明的运行原理:与现有技术方案相比,本发明公开的各个方面,通过数据采集模块、通信模块、数据处理模块、数据分析模块、统计分拣模块、收纳存储模块和验证模块的配合使用;
利用数据采集模块采集物品的标志信息,该标志信息包含标志形状数据、标志颜色数据和标志尺寸数据,通过通信模块将标志信息发送至数据处理模块;利用数据处理模块接收标志信息并进行处理,得到标志处理信息,并通过通信模块将标志处理信息发送至数据分析模块;通过对标志形状数据、标志颜色数据和标志尺寸数据进行综合分析,并计算获取物品标记的匹配值,根据匹配值对物品标记的归类进行快速识别和分类,可以有效提高识别的效率,减少识别处理的步骤和计算过程,从而达到节省识别效率的目的;
利用数据分析模块接收标志处理信息并进行分析,得到标志分析信息,将标志分析信息发送至统计模块;
利用统计分拣模块根据标志分析信息对物品进行统计和分拣;利用验证模块接收存储信号集并进行验证;利用收纳存储模块对物品进行收纳存储;通过对匹配值的分析结果进行快速分类和存储,并将识别误差范围内的物品标记通过颜色预设值和坐标权重进行二次识别,可以有效提高识别的准确性,实现识别效率和准确性的兼顾;进而可以达到根据物品标志进行快速识别提高物品分拣效率的目的,以及可以根据物品标志进行二次验证提高识别的效率和准确性进行兼顾的目的。
在本发明所提供的实施例中,应该理解到,所揭露的系统和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的实施例仅仅是示意性的,例如,所述模块的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的,作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方法的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中,也可以是各个模块单独物理存在,也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现,也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
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涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外,显然“包括”一词不排除其他模块或步骤,单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个模块或装置也可以由一个模块或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称,而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换,而不脱离本发明技术方法的精神和范围。

Claims (5)

1.一种基于物联网的物品标志识别系统,其特征在于,包括数据采集模块、通信模块、数据处理模块、数据分析模块、统计分拣模块、收纳存储模块和验证模块;
所述数据采集模块用于采集物品的标志信息,该标志信息包含标志形状数据、标志颜色数据和标志尺寸数据,通过通信模块将标志信息发送至数据处理模块;
所述数据处理模块用于接收标志信息并进行处理,得到标志处理信息,并通过通信模块将标志处理信息发送至数据分析模块;
所述数据分析模块用于接收标志处理信息并进行分析,得到标志分析信息,将标志分析信息发送至统计模块;包括:获取标志处理信息中的匹配值,计算匹配值与预设的标准阈值之间的差值;对差值进行分析,若差值等于零,则生成第一分析数据;若差值的绝对值不大于标准阈值的预设倍数,则生成第二分析数据;若差值的绝对值大于标准阈值的预设倍数,则生成第三分析数据;第一分析数据、第二分析数据和第三分析数据构成标志分析信息;
所述统计分拣模块用于根据标志分析信息对物品进行统计和分拣;
所述收纳存储模块用于对物品进行收纳存储;所述通信模块用于对各个模块之间的数据进行传输。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的物品标志识别系统,其特征在于,所述数据处理模块用于接收标志信息并进行处理,得到标志处理信息,具体的步骤包括:
S21:获取标志信息中的标志形状数据、标志颜色数据和标志尺寸数据,设定不同的形状均对应一个不同的形状预设值,将标准形状数据中的形状与所有的形状进行匹配获取对应的形状预设值,并将其标记为Xi,i=1,2...n;
S22:获取标准颜色数据中的颜色和分布坐标,设定不同的颜色均对应一个不同的颜色预设值,将标准颜色数据中的颜色与所有的颜色进行匹配获取对应的颜色预设值,将其标记为Yi,i=1,2...n;
S23:设定不同的坐标对应不同的坐标权重,获取标记的颜色对应的分布坐标并与所有的坐标进行匹配获取对应的坐标权重,将其标记为Yij,i=1,2...n,j=1,2...n;
S24:获取标志尺寸数据中的尺寸长度和尺寸高度,将尺寸长度标记为CCi,i=1,2...n;将尺寸高度标记为CGi,i=1,2...n;
S25:利用公式获取物品标记的匹配值;
S26:将匹配值与标记的形状预设值、颜色预设值、坐标权重、尺寸长度和尺寸高度组合,得到标志处理信息。
3.根据权利要求2所述的一种基于物联网的物品标志识别系统,其特征在于,利用公式获取物品标记的匹配值,该公式为:
Figure FDA0002828346040000021
其中,a1和a2均表示为预设的不同比例系数,a1>a2,μ表示为预设的物品标记修正因子。
4.根据权利要求1所述的一种基于物联网的物品标志识别系统,其特征在于,所述统计分拣模块用于根据标志分析信息对物品进行统计和分拣,具体的步骤包括:
S41:获取标志分析信息,对标志分析信息中的数据进行分析统计;
S42:若标志分析数据中包含第一分析数据,获取第一分析数据对应的物品,将对应的物品标记为准确物品,将准确物品发送至收纳存储模块中的第一存储单元进行存储,并生成第一存储信号;
S43:若标志分析数据中包含第二分析数据,获取第二分析数据对应的物品,将对应的物品标记为待处理物品,将待处理物品发送至收纳存储模块中的第二存储单元进行暂存,并生成第二存储信号;
S44:若标志分析数据中包含第三分析数据,获取第三分析数据对应的物品,将对应的物品标记为非本类物品,并将非本类物品发送至收纳存储模块中的第三存储单元进行收纳,并生成第三存储信号;
S45:第一存储信号、第二存储信号和第三存储信号构成存储信号集,并将存储信号集发送至验证模块。
5.根据权利要求4所述的一种基于物联网的物品标志识别系统,其特征在于,所述验证模块用于接收存储信号集并进行验证,具体的步骤包括:
S51:获取存储信号集,若存储信号集中包含第二存储信号,将第二存储信号对应的待处理物品进行验证;
S52:获取待处理物品的颜色预设值和坐标权重,将颜色预设值和坐标权重分别与标准颜色阈值和标准坐标阈值进行比对,得到第一比对值和第二比对值;
S53:当第一比对值和第二比对值相等时,生成第一验证信号,利用第一验证信号将待处理物品转运至收纳存储模块中的第一存储单元进行存储;
S54:当第一比对值和第二比对值不等时,生成第二验证信号,利用第二验证信号将待处理物品转运至收纳存储模块中的第三存储单元进行收纳。
CN202011454885.4A 2020-12-10 2020-12-10 一种基于物联网的物品标志识别系统 Withdrawn CN112613362A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011454885.4A CN112613362A (zh) 2020-12-10 2020-12-10 一种基于物联网的物品标志识别系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011454885.4A CN112613362A (zh) 2020-12-10 2020-12-10 一种基于物联网的物品标志识别系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112613362A true CN112613362A (zh) 2021-04-06

Family

ID=75233140

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011454885.4A Withdrawn CN112613362A (zh) 2020-12-10 2020-12-10 一种基于物联网的物品标志识别系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112613362A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113421065A (zh) * 2021-06-30 2021-09-21 安徽富信半导体科技有限公司 一种基于物联网的半导体生产智能分拣系统
CN114740343A (zh) * 2022-04-13 2022-07-12 安徽中安昊源电力科技有限公司 断路器用实时检测系统

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113421065A (zh) * 2021-06-30 2021-09-21 安徽富信半导体科技有限公司 一种基于物联网的半导体生产智能分拣系统
CN113421065B (zh) * 2021-06-30 2024-01-30 安徽富信半导体科技有限公司 一种基于物联网的半导体生产智能分拣系统
CN114740343A (zh) * 2022-04-13 2022-07-12 安徽中安昊源电力科技有限公司 断路器用实时检测系统
CN114740343B (zh) * 2022-04-13 2023-02-28 安徽中安昊源电力科技有限公司 断路器用实时检测系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105719188B (zh) 基于多张图片一致性实现保险理赔反欺诈的方法及服务器
CN103577815B (zh) 一种人脸对齐方法和系统
CN103927387B (zh) 图像检索系统及其相关方法和装置
CN108875602A (zh) 监控环境下基于深度学习的人脸识别方法
CN105678309B (zh) 一种基于多示例包特征学习的图像多标签标注算法
CN105787466B (zh) 一种车辆类型的精细识别方法及系统
CN109800698A (zh) 基于深度网络的图标检测方法
CN107862234A (zh) 一种彩色条形码的识别方法、电子设备及存储介质
CN114511718B (zh) 一种建筑施工用物料智能管理方法及系统
CN112613362A (zh) 一种基于物联网的物品标志识别系统
AU2020103716A4 (en) Training method and device of automatic identification device of pointer instrument with numbers in natural scene
CN108108760A (zh) 一种快速人脸识别方法
CN114359553B (zh) 一种基于物联网的签章定位方法、系统及存储介质
CN106162652A (zh) 一种基于路测数据的基站位置定位方法
CN114445879A (zh) 一种高精度人脸识别方法及人脸识别设备
CN104268552A (zh) 一种基于部件多边形的精细类别分类方法
CN109101561B (zh) 一种酒标识别的方法
CN105654054A (zh) 基于半监督近邻传播学习和多视觉词典模型的智能视频分析方法
CN110751606A (zh) 一种基于神经网络算法的泡沫图像处理方法及系统
CN109345733A (zh) 智能秤的计价方法及系统
CN110222660B (zh) 一种基于动态与静态特征融合的签名鉴伪方法及系统
CN111160107A (zh) 一种基于特征匹配的动态区域检测方法
CN108133213A (zh) 一种面向燃气表外壳式摄像的嵌入式数字识别方法
CN110502605B (zh) 基于人工智能技术的电力资产lcc成本归集系统
CN113344102B (zh) 基于图像hog特征与elm模型的目标图像识别方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WW01 Invention patent application withdrawn after publication

Application publication date: 20210406

WW01 Invention patent application withdrawn after publication