CN113051952A - 烟草识别及管理平台 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及图像数据处理的技术领域，具体为一种烟草识别及管理平台，包括：信息获取模块，用于获取字符图像和专卖证图像；图像识别模块，用于从字符图像中提前查询码，还用于从专卖证图像提取销售网点；信息映射模块，用于根据查询码生成验证信息，验证信息包括零售网点；还用于当无法生成验证信息时，生成第一报警信号；信息匹配模块，用于对比零售网点和销售网点，当两者不一致时，生成第二报警信号；推送模块，用于推送第一报警信号和第二报警信号。采用本方案能够自动识别条烟上的查询码，并基于查询码自动判断条烟的真伪和异常销售。
Description
技术领域
本发明涉及图像数据处理的技术领域，具体为一种烟草识别及管理平台。
背景技术
为规范烟草市场，卷烟销售前需打码到条，即在条烟上打印由字母和数字组成的32位条码，通过打码到条对每条卷烟进行初步鉴定。虽然打码到条增加了造假者的造假成本，能够遏止一部分烟草造假行为，但是在条烟上进行打码是非常容易实现的，例如利用激光打码机在假烟上打码。
因此，烟草专卖局的管理人员在判断条烟真伪时，通常会对32位码所代表的含义进行分析，根据分析所得信息判断条烟的真伪。但是消费者由于不了解32位码，也无法查询32位码相应的含义，因此消费者在判断条烟真伪时，通常是查看条烟上是否有32位码，有即为正品，没有即为假烟。这种判断方式对于打码的假烟没有办法进行识别，因此亟需一种能够自动识别条烟上的查询码，并基于查询码自动判断条烟的真伪和异常销售的烟草识别及管理平台。
发明内容
本发明意在提供一种烟草识别及管理平台，能够自动识别条烟上的查询码，并基于查询码自动判断条烟的真伪和异常销售。
本发明提供如下基础方案：
烟草识别及管理平台，包括：
信息获取模块，用于获取字符图像和专卖证图像；
图像识别模块，用于从字符图像中提前查询码，还用于从专卖证图像提取销售网点；
信息映射模块，用于根据查询码生成验证信息，验证信息包括零售网点；还用于当无法生成验证信息时，生成第一报警信号；
信息匹配模块，用于对比零售网点和销售网点，当两者不一致时，生成第二报警信号；
推送模块，用于推送第一报警信号和第二报警信号。
基础方案的有益效果：字符图像为拍摄条烟上32位码的图像，专卖证图像为允许销售点销售烟草的烟草专卖证图像。信息获取模块的设置，获取字符图像和专卖证图像，作为后续识别及判断的基础信息。图像识别模块的设置，通过图像识别获得条烟上的查询码，即32位码，同时获得烟草专卖证反映条烟销售地点的销售网点。
32位码具有其代表的含义，能够通过32位码获得该条烟所属烟件码、所属烟草公司、零售网点等信息。信息映射模的设置，通过32位码生成其包含的信息，即验证信息。由于32位码与其代表的含义具有唯一映射关系，当信息映射模块无法生成验证信息时，即代表无法映射，此时的32位码则为仿冒的，因此信息映射模块生成第一报警信号。
同时，可能存在造假者通过购买正品获得正确32位码的情况，为获取更大的利益，造假者会将正确的32位码打码至假烟上，而这些假烟通常会销往不同的销售网点。而32位码中包含零售网点信息，即32位码对应的条烟具有指定的销售网点，因此信息获取模块和图像识别模块的设置，对销售网点专卖证进行获取和图像识别，从而获得销售网点，信息匹配模块的设置，通过对比条烟的销售网点和条烟上32位码对应的零售网点，判断该销售网点是否能够销售该条烟，从而发现异常销售的情况。
通过推送模块推送第一报警信号或第二报警信号提醒消费者，该条烟为假烟或该条烟存在异常销售的情况，同时，也可将第一报警信号或第二报警信号推送给烟草专卖局，提醒烟草专卖局对相应的条烟和销售网点进行调查。
采用本方案，能够自动识别条烟上的查询码和烟草专卖证上的销售网点，通过查询码的映射情况，自动判断条烟的真伪，以及通过销售网点和查询码映射出的零售网点的一致性，自动判断条烟是否异常销售，针对假烟和异常销售的情况，及时提醒消费者和烟草专卖局。
进一步，还包括举报模块；
信息获取模块还用于当推送模块推送第一报警信号或第二报警信号后，获取举报信息；
举报模块用于上传举报信息。
有益效果：信息获取模块和举报模块的设置，在发现假烟或销售网点存在异常销售的行为时，消费者可上传举报信息，维护自身合法权益，同时举报信息中包含有相应情况说明，有助于烟草专卖局了解相应情况，从而快速着手调查，避免其余消费者的利益受损。
进一步，还包括评论模块；
信息获取模块还用于获取评论信息；
评论模块用于上传评论信息。
有益效果：信息获取模块和评论模块的设置，在消费者购烟后，可对相应的烟草进行评价，例如香型、口感等。同时，消费者可比较烟草香型、口感与评论信息是否存在差别，当存在差别时，即可能存在假烟的情况，通过评论信息有助于消费者找到喜爱的烟草，以及及时发现假烟。
进一步，评论信息包括香烟品牌和品吸信息；还包括：
品吸交流模块，用于根据香烟品牌构建品牌交流群；
评论模块还用于根据香烟品牌上传品吸信息至品牌交流群。
有益效果：品吸交流模块和评论模块的设置，根据香烟品牌构建品牌交流群，品牌交流群有助于购买同一品牌烟草的消费者进行交流分享，同时对应品牌的烟草公司也可从品牌交流群中收集消费者意见，对烟草的香型、口感等进行改进，除此之外也能为烟草公司提供新烟草的研究方向。
进一步，评论信息还包括香烟品牌、销售网点和品吸信息，还包括统计模块和交流推荐模块；
统计模块用于统计每一消费者的评论信息生成各香烟品牌的品牌概率和各销售网点的网点概率；
信息获取模块还用于获取交流推荐信息，交流推荐信息包括交流品牌；
交流推荐模块用于筛选消费者网点概率最大的销售网点，分析交流品牌和其他消费者的品牌概率，以及分析筛选出的销售网点与其他消费者的网点概率，生成推荐消费者；
推送模块还用于推送推荐消费者。
有益效果：统计模块的设置，对消费者的评论信息进行分析，从而获得消费者到各销售网点购买烟草的概率，以及购买各香烟品牌的概率，进而分析消费者比较喜爱的香烟品牌，以及常去的销售网点。
当某一消费者想要与其余消费者线下交流时，通过信息获取模块获取相应烟草的交流品牌，交流推荐模块的设置，筛选经常购买该品牌烟草且常去销售网点为同一网点的其他消费者，即向有线下交流需求的消费者推送喜爱同一烟草品牌，同时距离较近的其他消费者。采用本方案，基于烟草喜爱品牌和消费者之间的距离进行好友推荐，扩大相似爱好的交友圈。
进一步，交流推荐模块，包括：
网点筛选子模块，用于筛选消费者网点概率最大的销售网点作为待匹配网点，获取其他消费者的网点概率，筛选待匹配网点对应网点概率大于预设网点推荐概率的消费者作为第一消费者；
品牌筛选子模块，用于获取其他消费者的品牌概率，筛选交流品牌对应品牌概率大于预设品牌推荐概率的消费者作为第二消费者；
推荐匹配子模块，用于匹配第一消费者和第二消费者，当存在匹配项时，将匹配项作为推荐消费者。
有益效果：网点筛选子模块的设置，基于有交流需求的消费者的常去销售网点，筛选该销售网点同为常去销售网点的其他消费者。品牌筛选子模块的设置，基于有交流需求的消费者所想要交流的烟草品牌，筛选同样喜爱该烟草品牌的其他消费者。推荐匹配子模块的设置，基于网点筛选子模块和品牌筛选子模块的筛选结果进行匹配，从而找到两项均匹配的其他消费者作为推荐消费者向有交流需求的消费者推荐，从而向有交流需求的消费者推送喜好匹配度更高的其他消费者。
进一步，还包括追溯模块，
信息获取模块还用于当信息映射模块生成第一报警信号后，获取销售点的购销信息；追溯模块用于根据销售点的购销信息筛选出经销点；
信息获取模块还用于获取经销点的经销信息；追溯模块还用于根据经销点的经销信息筛选出其他销售点；
推送模块还用于推送经销点和其他销售点。
有益效果：追溯模块的设置，在发现假烟时，执法人员通过销售点的购销信息追踪对应条烟的购销记录，找到假烟的上游销售，即找到经销点，通过经销点的经销信息追踪对应条烟的经销记录，找到假烟的其余销售点，从而辅助执法人员快速追踪相应假烟的经销点和销售点，及时对假烟进行处理。
进一步，还包括：
软文推广模块，用于获取推广信息，并推送推广信息。
有益效果：推广信息为香烟广告、公益广告、烟草科普等信息，通过向消费者推送推广信息，提升消费者对烟草的正确认识，以及学习烟草的防伪知识。
附图说明
图1为本发明烟草识别及管理平台实施例一的逻辑框图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式进一步详细说明：
实施例一
烟草识别及管理平台，如附图1所示，包括信息获取模块、图像识别模块、存储模块、信息映射模块、信息匹配模块、推送模块、举报模块、评论模块、统计模块和交流推荐模块。存储模块存储有字符提取模型和映射表，映射表为32位码与所代表的信息的映射关系。
信息获取模块用于获取字符图像和专卖证图像，字符图像为拍摄的条烟上32位码的图像，专卖证图像为允许销售点销售烟草的烟草专卖证图像。消费者通过使用的智能终端，例如手机，采集字符图像和专卖证图像，并发送至信息获取模块。
图像识别模块用于从字符图像中提前查询码，还用于从专卖证图像提取销售网点。具体的，图像识别模块用于调用预设的字符提取模型，根据字符提取模型从字符图像中提取查询码，还用于根据字符提取模型从专卖证图像中提取销售网点。销售网点为烟草专卖证上所表明的许可证号，字符提取模型采用现有的图像识别技术对字符图像和专卖证图像进行字符提取。
查询码通常是打码在条烟的塑封袋上，同时由于光线、亮度等原因，使得采集的字符图像中的查询码会出现模糊的情况，在图像识别模块进行字符提取时，容易导致查询码识别错误，影响最终的真伪判断结果。在其他实施例中，采用机器学习算法对字符提取模型进行反复训练，提高字符提取模型提取字符的准确度，从而提高查询码识别的精准率。
信息映射模块用于根据查询码生成验证信息；还用于当无法生成验证信息时，生成第一报警信号。具体的，信息映射模块用于调用预设的映射表，根据查询码和映射表映射出验证信息，验证信息包括零售网点；当无法映射出验证信息时，无法生成验证信息，即映射表中不具有现有字符的映射关系，即该32位码为仿造，此时生成第一报警信号。零售网点为32位码上所表明的许可证号的后6位，在其他实施例中，验证信息还包括该条卷烟所属烟件码、所属件烟中的序号、烟草公司和行政区域国标代码。
信息匹配模块用于对比零售网点和销售网点，当两者不一致时，生成第二报警信号。当零售网点和销售网点不一致时，即代表该销售点没有销售该条烟的资格，属于异常销售，有可能存在该条烟为假烟的情况，因此生成第二报警信号。
推送模块用于推送第一报警信号；还用于推送第二报警信号。具体的，将第一报警信号或第二报警信息推送至消费者所使用的智能终端，在其他实施例中，也可推送至烟草专卖局等执法机构所使用的管理平台或管理终端。推送第一报警信号和第二报警信号及时提醒消费者注意，同时，也可将第一报警信号推送给烟草专卖局，提醒烟草专卖局对相应的条烟和销售点进行调查。
信息获取模块还用于当推送模块推送第一报警信号或第二报警信号后，获取举报信息。举报模块用于上传举报信息，将举报信息上传至烟草专卖局等执法机构所使用的管理平台或管理终端。举报信息中包含有相应情况说明，有助于烟草专卖局了解相应情况，从而快速着手调查，避免其余消费者的利益受损。
信息获取模块还用于获取评论信息，评论模块用于上传评论信息，评论信息包括香烟品牌、销售网点和品吸信息。通过评论信息有助于消费者找到喜爱的烟草，以及及时发现假烟。
品吸交流模块用于根据香烟品牌构建品牌交流群，品牌交流群以香烟品牌作为索引。评论模块还用于根据香烟品牌上传品吸信息至品牌交流群，具体的，根据香烟品牌进行搜索找到品牌交流群，上传对应品吸信息至搜索出的品牌交流群。构建品牌交流群，有助于购买同一品牌烟草的消费者进行交流分享，同时对应品牌的烟草公司也可从品牌交流群中收集消费者意见，对烟草的香型、口感等进行改进，也能为烟草公司提供新烟草的研究方向。
统计模块用于统计每一消费者的评论信息生成各香烟品牌的品牌概率和各销售网点的网点概率。
信息获取模块还用于获取交流推荐信息，交流推荐信息包括交流品牌。
交流推荐模块用于筛选消费者网点概率最大的销售网点，分析交流品牌和其他消费者的品牌概率，以及分析筛选出的销售网点与其他消费者的网点概率，生成推荐消费者。具体的，交流推荐模块包括网点筛选子模块、品牌筛选子模块和推荐匹配子模块，网点筛选子模块用于筛选消费者网点概率最大的销售网点作为待匹配网点，获取其他消费者的网点概率，筛选待匹配网点对应网点概率大于预设网点推荐概率的消费者作为第一消费者。品牌筛选子模块用于获取其他消费者的品牌概率，筛选交流品牌对应品牌概率大于预设品牌推荐概率的消费者作为第二消费者。推荐匹配子模块用于匹配第一消费者和第二消费者，当存在匹配项时，将匹配项作为推荐消费者。
推送模块还用于推送推荐消费者。基于烟草喜爱品牌和消费者之间的距离进行好友推荐，扩大相似爱好的交友圈。
在其他实施例中，还包括软文推广模块，软文推广模块用于获取推广信息，并推送推广信息，推广信息包括香烟广告、公益广告、烟草科普等。通过向消费者使用的智能终端推送推广信息，提升消费者对烟草的正确认识，以及学习烟草的防伪知识。
实施例二
本实施例与实施例一的不同之处在于：还包括追溯模块。
信息获取模块还用于当信息映射模块生成第一报警信号后，获取销售点的购销信息以及对应的烟草品牌。烟草品牌为假烟或存在异常销售情况的条烟的品牌信息。追溯模块用于根据烟草品牌和购销信息筛选出经销点。信息获取模块还用于获取经销点的经销信息；追溯模块还用于根据烟草品牌和经销信息筛选出其他销售点。推送模块还用于推送经销点和其他销售点。
追溯模块的设置，在发现假烟时，执法人员通过销售点的购销信息追踪对应条烟的购销记录，找到假烟的上游销售，即找到经销点，通过经销点的经销信息追踪对应条烟的经销记录，找到假烟的其余销售点，从而辅助执法人员快速追踪相应假烟的经销点和销售点，及时对假烟进行处理。
以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。
Claims (8)
1.烟草识别及管理平台，其特征在于：包括：
信息获取模块，用于获取字符图像和专卖证图像；
图像识别模块，用于从字符图像中提前查询码，还用于从专卖证图像提取销售网点；
信息映射模块，用于根据查询码生成验证信息，验证信息包括零售网点；还用于当无法生成验证信息时，生成第一报警信号；
信息匹配模块，用于对比零售网点和销售网点，当两者不一致时，生成第二报警信号；
推送模块，用于推送第一报警信号和第二报警信号。
2.根据权利要求1所述的烟草识别及管理平台，其特征在于：还包括举报模块；
信息获取模块还用于当推送模块推送第一报警信号或第二报警信号后，获取举报信息；
举报模块用于上传举报信息。
3.根据权利要求1所述的烟草识别及管理平台，其特征在于：还包括评论模块；
信息获取模块还用于获取评论信息；
评论模块用于上传评论信息。
4.根据权利要求3所述的烟草识别及管理平台，其特征在于：评论信息包括香烟品牌和品吸信息；还包括：
品吸交流模块，用于根据香烟品牌构建品牌交流群；
评论模块还用于根据香烟品牌上传品吸信息至品牌交流群。
5.根据权利要求3所述的烟草识别及管理平台，其特征在于：评论信息还包括香烟品牌、销售网点和品吸信息，还包括统计模块和交流推荐模块；
统计模块用于统计每一消费者的评论信息生成各香烟品牌的品牌概率和各销售网点的网点概率；
信息获取模块还用于获取交流推荐信息，交流推荐信息包括交流品牌；
交流推荐模块用于筛选消费者网点概率最大的销售网点，分析交流品牌和其他消费者的品牌概率，以及分析筛选出的销售网点与其他消费者的网点概率，生成推荐消费者；
推送模块还用于推送推荐消费者。
6.根据权利要求5所述的烟草识别及管理平台，其特征在于：交流推荐模块，包括：
网点筛选子模块，用于筛选消费者网点概率最大的销售网点作为待匹配网点，获取其他消费者的网点概率，筛选待匹配网点对应网点概率大于预设网点推荐概率的消费者作为第一消费者；
品牌筛选子模块，用于获取其他消费者的品牌概率，筛选交流品牌对应品牌概率大于预设品牌推荐概率的消费者作为第二消费者；
推荐匹配子模块，用于匹配第一消费者和第二消费者，当存在匹配项时，将匹配项作为推荐消费者。
7.根据权利要求1所述的烟草识别及管理平台，其特征在于：还包括追溯模块，
信息获取模块还用于当信息映射模块生成第一报警信号后，获取销售点的购销信息；追溯模块用于根据销售点的购销信息筛选出经销点；
信息获取模块还用于获取经销点的经销信息；追溯模块还用于根据经销点的经销信息筛选出其他销售点；
推送模块还用于推送经销点和其他销售点。
8.根据权利要求1所述的烟草识别及管理平台，其特征在于：还包括：
软文推广模块，用于获取推广信息，并推送推广信息。
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Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102982417A (zh) * | 2012-12-07 | 2013-03-20 | 广东烟草东莞市有限公司 | 一种香烟专卖管理系统 |
| CN103020677A (zh) * | 2012-12-07 | 2013-04-03 | 广东烟草东莞市有限公司 | 一种用于规范香烟市场的检查系统 |
| CN103218721A (zh) * | 2013-03-29 | 2013-07-24 | 刘子超 | 一种卷烟零售终端专卖防伪控制方法及系统 |
| CN104573688A (zh) * | 2015-01-19 | 2015-04-29 | 电子科技大学 | 基于深度学习的移动平台烟草激光码智能识别方法及装置 |
| CN108805129A (zh) * | 2017-08-24 | 2018-11-13 | 贵州省烟草公司贵阳市公司 | 烟草激光码辅助识别方法、装置及烟草激光码识别设备 |
| CN110956510A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-04-03 | 深圳爱莫科技有限公司 | 自动化烟草营销rpa方法及系统 |
-
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Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102982417A (zh) * | 2012-12-07 | 2013-03-20 | 广东烟草东莞市有限公司 | 一种香烟专卖管理系统 |
| CN103020677A (zh) * | 2012-12-07 | 2013-04-03 | 广东烟草东莞市有限公司 | 一种用于规范香烟市场的检查系统 |
| CN103218721A (zh) * | 2013-03-29 | 2013-07-24 | 刘子超 | 一种卷烟零售终端专卖防伪控制方法及系统 |
| CN104573688A (zh) * | 2015-01-19 | 2015-04-29 | 电子科技大学 | 基于深度学习的移动平台烟草激光码智能识别方法及装置 |
| CN108805129A (zh) * | 2017-08-24 | 2018-11-13 | 贵州省烟草公司贵阳市公司 | 烟草激光码辅助识别方法、装置及烟草激光码识别设备 |
| CN110956510A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-04-03 | 深圳爱莫科技有限公司 | 自动化烟草营销rpa方法及系统 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 王武伟: "《烟幕 烟草市场大扫描》", 中国市场出版社 * |
| 门鹏: "基于ARM的卷烟32位码防伪识别系统的设计与实现", 《现代电子技术》 * |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20210629 |