CN114004245A - 条码信息识别方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开是关于一种条码信息识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取包含条码信息的图像；对所述图像中的文字进行识别，得到与所述条码信息对应的文字识别结果；对所述图像中的条码进行解析，得到与所述条码信息对应的图形解析结果；基于所述文字识别结果以及所述图形解析结果，确定所述条码信息的识别结果。本公开可以实现准确地识别条码信息，改善针对不完整或模糊的条码信息的识别效果，进而满足条码信息识别的实际应用需求。

Description

条码信息识别方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本公开涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种条码信息识别方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

计算机视觉技术具有广泛应用，主要针对图像的分析与内容理解，包括目标识别、检测、定位、分割等基础技术，随着深度学习技术的发展，在生产生活中各个场景都发挥了重要作用。

相关技术中，可以通过扫描相关物品的条码信息的图像序列，来确定条码信息的识别结果。该技术广泛应用在商品购物等场景，而如何提高条码识别的准确率成为亟待解决的问题。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本公开实施例提供一种条码信息识别方法、装置、设备及存储介质，用以解决相关技术中的缺陷。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种条码信息识别方法，所述方法包括：

获取包含条码信息的图像；

对所述图像中的文字进行识别，得到与所述条码信息对应的文字识别结果；

对所述图像中的条码进行解析，得到与所述条码信息对应的图形解析结果；

基于所述文字识别结果以及所述图形解析结果，确定所述条码信息的识别结果。

在一些实施例中，所述文字识别结果包括与所述条码信息对应的字符串序列；

所述对所述图像中的文字进行识别，得到与所述条码信息对应的文字识别结果，包括：

将所述图像输入预先训练好的文字识别模型，得到初步识别结果；

基于预设的冗余文本过滤规则，过滤掉所述初步识别结果中的冗余文本，得到与所述条码信息对应的字符串序列。

在一些实施例中，所述对所述图像中的条码进行解析，得到与所述条码信息对应的图形解析结果，包括：

将所述图像输入预先训练好的条码检测模型，得到所述图像中包含的条码及所述条码的对应位置；

从所述图像中裁切出所述对应位置的条码的子图像；

对所述子图像进行图像增强处理，所述图像增强处理包含对比度和/或色度的调整；

对经过图像增强处理的子图像进行解析，得到与所述条码信息对应的图形解析结果。

在一些实施例中，所述基于所述文字识别结果以及所述图形解析结果，确定所述条码信息的识别结果，包括：

响应于确定所述文字识别结果和所述图形解析结果均有效，将所述文字识别结果和所述图形解析结果进行比对；

响应于所述文字识别结果和所述图形解析结果一致，将所述文字识别结果和所述图形解析结果中的任意一者确定为所述条码信息的识别结果。

在一些实施例中，所述基于所述文字识别结果以及所述图形解析结果，确定所述条码信息的识别结果，包括：

响应于确定所述文字识别结果和所述图形解析结果均有效，将所述文字识别结果和所述图形解析结果进行比对；

响应于所述文字识别结果和所述图形解析结果不一致，将所述图形解析结果确定为所述条码信息的识别结果。

在一些实施例中，所述基于所述文字识别结果以及所述图形解析结果，确定所述条码信息的识别结果，包括：

响应于确定所述文字识别结果和所述图形解析结果中仅有一个有效，将所述有效的结果确定为所述条码信息的识别结果。

在一些实施例中，所述基于所述文字识别结果以及所述图形解析结果，确定所述条码信息的识别结果，包括：

响应于确定所述文字识别结果和所述图形解析结果均无效，输出用于提示未识别出条码信息的提示信息。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种条码信息识别装置，所述装置包括：

图像获取模块，用于获取包含条码信息的图像；

文字识别模块，用于对所述图像中的文字进行识别，得到与所述条码信息对应的文字识别结果；

图形解析模块，用于对所述图像中的条码进行解析，得到与所述条码信息对应的图形解析结果；

信息识别模块，用于基于所述文字识别结果以及所述图形解析结果，确定所述条码信息的识别结果。

在一些实施例中，所述文字识别结果包括与所述条码信息对应的字符串序列；所述文字识别模块还用于：

将所述图像输入预先训练好的文字识别模型，得到初步识别结果；

基于预设的冗余文本过滤规则，过滤掉所述初步识别结果中的冗余文本，得到与所述条码信息对应的字符串序列。

在一些实施例中，所述图形解析模块还用于：

将所述图像输入预先训练好的条码检测模型，得到所述图像中包含的条码及所述条码的对应位置；

从所述图像中裁切出所述对应位置的条码的子图像；

对所述子图像进行图像增强处理，所述图像增强处理包含对比度和/或色度的调整；

对经过图像增强处理的子图像进行解析，得到与所述条码信息对应的图形解析结果。

在一些实施例中，所述信息识别模块，包括：

结果比对单元，用于响应于确定所述文字识别结果和所述图形解析结果均有效，将所述文字识别结果和所述图形解析结果进行比对；

第一确定单元，用于响应于所述文字识别结果和所述图形解析结果一致，将所述文字识别结果和所述图形解析结果中的任意一者确定为所述条码信息的识别结果。

在一些实施例中，所述信息识别模块，包括：

结果比对单元，用于响应于确定所述文字识别结果和所述图形解析结果均有效，将所述文字识别结果和所述图形解析结果进行比对；

第二确定单元，用于响应于所述文字识别结果和所述图形解析结果不一致，将所述图形解析结果确定为所述条码信息的识别结果。

在一些实施例中，所述信息识别模块，包括：

第三确定单元，用于响应于确定所述文字识别结果和所述图形解析结果中仅有一个有效，将所述有效的结果确定为所述条码信息的识别结果。

在一些实施例中，所述信息识别模块，还包括：

提示输出单元，用于响应于确定所述文字识别结果和所述图形解析结果均无效，输出用于提示未识别出条码信息的提示信息。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种电子设备，所述设备包括：

处理器以及用于存储计算机程序的存储器；

其中，所述处理器被配置为在执行所述计算机程序时，实现：

获取包含条码信息的图像；

对所述图像中的文字进行识别，得到与所述条码信息对应的文字识别结果；

对所述图像中的条码进行解析，得到与所述条码信息对应的图形解析结果；

基于所述文字识别结果以及所述图形解析结果，确定所述条码信息的识别结果。

根据本公开实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现：

获取包含条码信息的图像；

对所述图像中的文字进行识别，得到与所述条码信息对应的文字识别结果；

对所述图像中的条码进行解析，得到与所述条码信息对应的图形解析结果；

基于所述文字识别结果以及所述图形解析结果，确定所述条码信息的识别结果。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本公开通过获取包含条码信息的图像，并对所述图像中的文字进行识别，得到与所述条码信息对应的文字识别结果；对所述图像中的条码进行解析，得到与所述条码信息对应的图形解析结果，进而基于所述文字识别结果以及所述图形解析结果，确定所述条码信息的识别结果，由于是基于条码信息的文字识别结果和图形解析结果综合性的识别条码信息，因而可以实现准确地识别条码信息，改善针对不完整或模糊的条码信息的识别效果，进而满足条码信息识别的实际应用需求。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

图1是根据本公开一示例性实施例示出的一种条码信息识别方法的流程图；

图2是根据本公开一示例性实施例示出的如何对所述图像中的文字进行识别，得到与所述条码信息对应的文字识别结果的流程图；

图3是根据本公开一示例性实施例示出的如何对所述图像中的条码进行解析，得到与所述条码信息对应的图形解析结果的流程图；

图4是根据本公开一示例性实施例示出的如何基于所述文字识别结果以及所述图形解析结果，确定所述条码信息的识别结果的流程图；

图5是根据本公开一示例性实施例示出的一种条码信息识别装置的框图；

图6是根据本公开一示例性实施例示出的又一种条码信息识别装置的框图；

图7是根据本公开一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施例并不代表与本公开相一致的所有实施例。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在商场、超市、图书馆等应用场景下，可以利用扫描设备扫描物品(如，商场、超市中的商品，或者图书馆中的图书等)表面上印刷的条码信息，进而可以对扫描到的包含条码信息的图像进行识别，从而基于条码信息的识别结果来确定物品的相关信息，如物品的名称、价格、生产商等。

相关技术中，可以通过扫描相关物品的条码信息的图像序列，该图像序列中不同帧图像包含条码信息中的不同区域，然后通过定位该图像序列中每帧图像中的条码区域来确定每帧图像中的条码区域对应的码字索引号的序列，进而通过拼接每帧图像中的条码区域对应的码字索引号，得到条码信息的码字索引号的序列，最后确定条码信息的识别结果。然而，发明人在研究中发现，上述技术方案仅能识别完整且清晰的条码信息进行识别，而针对扫描角度或强弱光等因素导致的不完整或模糊的条码信息的识别效果较差，无法满足实际应用需求。有鉴于此，本公开实施例提供以下的条码信息识别方法、装置、设备及存储介质，用以解决相关技术中的缺陷。

图1是根据一示例性实施例示出的一种条码信息识别方法的流程图；本实施例的方法可以应用于具备条码信息识别功能的电子设备，该电子设备可以是移动终端设备，例如：手机、可穿戴设备、平板电脑、个人笔记本等，也可以是其他固定设备，例如，零售场景下商品条码的扫描设备、信息管理与信息系统领域中的资料条码的扫描设备等。

如图1所示，该方法包括以下步骤S101-S103：

在步骤S101中，获取包含条码信息的图像。

本实施例中，当需要识别相关物品的条码信息时，可以通过电子设备获取包含该条码信息的图像。

以电子设备为零售场景下用于扫描商品的条码信息的扫描设备为例，当需要识别商品的条码信息时，用户可以通过扫描设备扫描该商品表面上的条码信息，进而可以获取到包含该条码信息的图像。

在步骤S102中，对所述图像中的文字进行识别，得到与所述条码信息对应的文字识别结果。

本实施例中，当上述电子设备获取包含条码信息的图像后，可以对所述图像中的文字进行识别，得到与所述条码信息对应的文字识别结果。

其中，上述对所述图像中的文字进行识别的方式可以基于实际业务需要从相关技术中选取，所得结果均使用于本实施例的后续步骤，本实施例对具体的识别方式不进行限定。

值得说明的是，相关技术中由于条码信息的扫描角度或强弱光等因素有时会导致条码模糊或不完整，进而导致应用现有的检测解码方案无法正确解析条码信息，影响条码信息识别效果，本实施例中考虑到相关技术中物品的条码信息中除了包含图形形式的条码，还包含在该图形形式的条码旁印刷的文字形式条码(即，该图形形式的条码的编码结果)，因而本实施例中可以通过文字识别方式对这些文字形式的条码进行识别，从而可以提升条码信息识别的全面性和准确性，克服由扫描角度或强弱光等因素导致的条码信息的识别效果差的问题。

在另一实施例中，上述对所述图像中的文字进行识别的方式可以参见下述图2所示实施例，在此先不进行详述。

在步骤S103中，对所述图像中的条码进行解析，得到与所述条码信息对应的图形解析结果

本实施例中，当上述电子设备获取包含条码信息的图像后，可以对所述图像中的条码进行解析，得到与所述条码信息对应的图形解析结果。

其中，上述对所述图像中的条码进行解析的方式均可以基于实际业务需要从相关技术中选取，例如可以通过扫描获取到相关物品的包含条码信息的图像序列，该图像序列中不同帧图像包含条码信息中的不同区域，然后通过定位该图像序列中每帧图像中的条码区域来确定每帧图像中的条码区域对应的码字索引号的序列，进而通过拼接每帧图像中的条码区域对应的码字索引号，得到条码信息的码字索引号的序列，最后确定条码信息的识别结果，本实施例对具体的解析的方式不进行限定。

在另一实施例中，上述对所述图像中的文字进行识别的方式可以参见下述图2所示实施例，上述对所述图像中的条码进行解析的方式可以参见下述图3所示实施例，在此先不进行详述。

值得说明的是，上述步骤S102与S103的执行顺序仅用于示例性说明，在实际应用中，还可以基于实际需要先执行步骤S103，后执行步骤S102；或者同时执行步骤S102和S103，本实施例对此不进行限定。

在步骤S104中，基于所述文字识别结果以及所述图形解析结果，确定所述条码信息的识别结果。

本实施例中，当对所述图像中的文字进行识别，得到与所述条码信息对应的文字识别结果，以及对所述图像中的条码进行解析，得到与所述条码信息对应的图形解析结果后，可以基于所述文字识别结果以及所述图形解析结果，确定所述条码信息的识别结果。

值得说明的是，本实施例中是将上述条码信息的文字识别结果和图形解析结果均作为识别条码信息的参考信息。事实上，在文字识别结果和图形解析结果均准确地情况下，该文字识别结果和图形解析结果应该是一致的，都可作为条码信息的识别结果。因而，本实施例中当得到上述条码信息的文字识别结果以及图形解析结果后，可以基于这两种结果综合性的确定条码信息的识别结果，即结合文字识别结果以及图形解析结果的内容，综合性地得出上述条码信息的识别结果，以实现从文字识别和图形解析两方面得到条码信息的识别结果，可以保证条码信息识别的全面性和准确性。

在另一实施例中，基于所述文字识别结果以及所述图形解析结果，确定所述条码信息的识别结果的方式可以参见下述图4所示实施例，在此先不进行详述。

由上述描述可知，本实施例通过获取包含条码信息的图像，并对所述图像中的文字进行识别，得到与所述条码信息对应的文字识别结果；对所述图像中的条码进行解析，得到与所述条码信息对应的图形解析结果，进而基于所述文字识别结果以及所述图形解析结果，确定所述条码信息的识别结果，由于是基于条码信息的文字识别结果和图形解析结果综合性的识别条码信息，因而可以实现准确地识别条码信息，改善针对不完整或模糊的条码信息的识别效果，进而满足条码信息识别的实际应用需求。

图2是根据本公开一示例性实施例示出的如何对所述图像中的文字进行识别，得到与所述条码信息对应的文字识别结果的流程图；本实施例在上述实施例的基础上，以如何对所述图像中的文字进行识别，得到与所述条码信息对应的文字识别结果为例进行示例性说明。其中，文字识别结果可以包括与所述条码信息对应的字符串序列。

如图2所示，上述步骤S102中所述的对所述图像中的文字进行识别，得到与所述条码信息对应的文字识别结果，可以包括以下步骤S201-S202：

在步骤S201中，将所述图像输入预先训练好的文字识别模型，得到初步识别结果。

本实施例中，当获取包含条码信息的图像后，可以将所述图像输入预先训练好的文字识别模型，得到初步识别结果。

举例来说，本实施例中可以预先训练用于进行文字识别的文字识别模型。其中，该文字识别模型的类型可以基于实际业务需要进行设置，如设置为CTPN(ConnectionistText Proposal Network)模型或SegLink模型等，本实施例对此不进行限定。进而，当电子设备通过扫描条码信息获取到条码信息的图像后，可以将该图像输入至上述预先训练的文字识别模型中，得到初步识别结果。可以理解的是，该初步识别结果中除了包含文字形式的条码之外，还可能包含一些冗余文本，如非字母或数字的文本等，因而可以通过后续步骤过滤掉这样的冗余文本。

在步骤S202中，基于预设的冗余文本过滤规则，过滤掉所述初步识别结果中的冗余文本，得到与所述条码信息对应的字符串序列。

本实施例中，当将所述图像输入预先训练好的文字识别模型，得到初步识别结果后，可以基于预设的冗余文本过滤规则，过滤掉所述初步识别结果中的冗余文本，得到与所述条码信息对应的字符串序列。

举例来说，可以预先设定符合保留要求(即不会被过滤掉)的字符串序列中的字符为字母或数字，进而可以将得到的字符串序列中的既非字母又非数字的字符作为冗余文本过滤掉，即预设的冗余文本过滤规则包括过滤掉“非字母又非数字的字符”；另一方面，还可以预先根据不同条码信息类型确定与条码信息对应的字符串序列的格式，例如设定符合要求的字符串序列中前5位是“AB123”等，进而当得到上述初步识别结果后，可以将其中的前5位不是“AB123”的字符串序列作为冗余文本过滤掉，即预设的冗余文本过滤规则包括过滤掉不符合当前扫描的条码信息类型所对应的字符串格式的字符串。值得说明的是，上述预设的冗余文本过滤规则还可以参见相关技术中的文字识别方案，所得结果均可以适用于本实施例的后续步骤，本实施例对具体的过滤规则不进行限定。

由上述描述可知，本实施例通过将所述图像输入预先训练好的文字识别模型，得到初步识别结果，并基于预设的冗余文本过滤规则，过滤掉所述初步识别结果中的冗余文本，得到与所述条码信息对应的字符串序列，可以实现对条码信息的图像中的文字进行准确地识别，从而可以实现后续基于得到的文字识别结果以及与条码信息对应的图形解析结果确定该条码信息的识别结果，可以保证条码信息识别的全面性和准确性。

图3是根据本公开一示例性实施例示出的如何对所述图像中的条码进行解析，得到与所述条码信息对应的图形解析结果的流程图；本实施例在上述实施例的基础上，以如何对所述图像中的文字进行识别，得到与所述条码信息对应的文字识别结果为例进行示例性说明。如图3所示，上述步骤S102中所述的对所述图像中的条码进行解析，得到与所述条码信息对应的图形解析结果，可以包括以下步骤S301-S304：

在步骤S301中，将所述图像输入预先训练好的条码检测模型，得到所述图像中包含的条码及所述条码的对应位置。

本实施例中，当获取包含条码信息的图像后，可以将所述图像输入预先训练好的条码检测模型，得到所述图像中包含的条码及所述条码的对应位置。

举例来说，本实施例可以预先训练用于进行条码检测的条码检测模型。其中，该条码检测模型的类型可以基于实际业务需要进行设置，如设置为DBNet深度学习模型等，本实施例对此不进行限定。进而，当电子设备通过扫描条码信息获取到条码信息的图像后，可以将该图像输入至上述预先训练的条码检测模型中，得到该图像中包含的条码及对应位置。其中，条码的对应位置可以是该条码所在区域位于所述图像中的位置。

示例性地，若该条码为多个竖条形成的矩形图形，则条码的对应位置可以是该矩形的两个对角点的坐标，从而可以实现后续步骤中基于该两个对角点的坐标从图像中裁切出图像中包含的条码。

在步骤S302中，从所述图像中裁切出所述对应位置的条码的子图像。

本实施例中，当基于上述条码检测模型检测出所述图像中包含的条码及对应位置后，可以从所述图像中裁切出所述对应位置的条码的子图像。

仍以前述的矩形图形的条码为例，当检测出所述图像中包含的条码及对应位置后，可以基于该对应位置的坐标，从上述图像中裁切出条码的子图像。

在步骤S303中，对所述子图像进行图像增强处理。

本实施例中，当从所述图像中裁切出所述对应位置的条码的子图像后，可以对所述子图像进行图像增强处理。

其中，上述图像增强处理的方式可以基于实际业务需要进行设置，如设置为对比度调整和/或色度调整等，本实施例对此不进行限定。

在步骤S304中，对经过图像增强处理的子图像进行解析，得到与所述条码信息对应的图形解析结果。

本实施例中，当对所述子图像进行图像增强处理后，可以对经过图像增强处理的子图像进行解析，得到与所述条码信息对应的图形解析结果。

举例来说，当对所述子图像进行图像增强处理，得到经过图像增强处理的子图像后，可以基于预设解析方式对该经过图像增强处理的子图像进行解析，从而可以得到上述与条码信息对应的图形解析结果。

在一些实施例中，上述基于预设解析方式对该经过图像增强处理的子图像进行解析可以包括基于zxing或zbar的条码解码模块对上述经过图像增强处理的子图像进行解析，其中zxing或zbar的条码解码模块的功能和应用可以参见相关技术中的解释和说明，本实施例对此不进行限定。

由上述描述可知，本实施例通过将所述图像输入预先训练好的条码检测模型，得到所述图像中包含的条码及所述条码的对应位置，并从所述图像中裁切出所述对应位置的条码的子图像，以及对所述子图像进行图像增强处理，所述图像增强处理包含对比度和/或色度的调整，进而对经过图像增强处理的子图像进行解析，得到与所述条码信息对应的图形解析结果，可以实现准确地对所述图像中的条码进行解析，从而可以实现后续基于条码信息的文字识别结果以及得到的图形解析结果确定条码信息的识别结果，可以实现全面、准确地识别条码信息。

图4是根据本公开一示例性实施例示出的如何基于所述文字识别结果以及所述图形解析结果，确定所述条码信息的识别结果的流程图；本实施例以如何基于所述文字识别结果以及所述图形解析结果，确定所述条码信息的识别结果为例进行示例性说明。如图4所示，上述步骤S103中所述的基于所述文字识别结果以及所述图形解析结果，确定所述条码信息的识别结果，可以包括以下步骤S401-S408：

在步骤S401中，判断所述文字识别结果和所述图形解析结果是否均有效：若是，则执行步骤S402；若否，则执行步骤S406；

在步骤S402中，将所述文字识别结果和所述图形解析结果进行比对；

在步骤S403中，判断所述文字识别结果和所述图形解析结果是否一致：若一致，则执行步骤S404；若不一致，则执行步骤S405；

在步骤S404中，将所述文字识别结果和所述图形解析结果中的任意一者确定为所述条码信息的识别结果。

在步骤S405中，将所述图形解析结果确定为所述条码信息的识别结果。

在步骤S406中，判断所述文字识别结果和所述图形解析结果中是否有且仅有一个有效：若是，则执行步骤S407；若否，则执行步骤S408。

在步骤S407中，将所述有效的结果确定为所述条码信息的识别结果。

在步骤S408中，输出用于提示未识别出条码信息的提示信息。

本实施例中，当对所述图像中的文字进行识别，得到与所述条码信息对应的文字识别结果，以及对所述图像中的条码进行解析，得到与所述条码信息对应的图形解析结果后，若检测到所述文字识别结果和所述图形解析结果均有效，则可以将所述文字识别结果和所述图形解析结果进行比对，进而当检测到所述文字识别结果和所述图形解析结果一致(即，文字识别结果和图形解析结果相同)时，可以将所述文字识别结果和所述图形解析结果中的任意一者确定为所述条码信息的识别结果；而当检测到所述文字识别结果和所述图形解析结果不一致时，则可以将所述图形解析结果确定为所述条码信息的识别结果，即如果文字识别结果和图形解析结果不同，则以图形解析结果为准；另一方面，当确定所述文字识别结果和所述图形解析结果中仅有一个有效时，可以将该有效的结果确定为条码信息的识别结果，即基于该唯一有效的结果确定条码信息的识别结果；而当确定所述文字识别结果和所述图形解析结果均无效时，可以输出用于提示未识别出条码信息的提示信息，以提示用户当前的条码信息无法识别。

由上述描述可知，本实施例的方案通过对条码信息的图像进行文字识别以及图形解析，可以在图形检测解码失败的情况下通过文字识别方式得到条码的识别结果；而图形解析结果也可以作为对文字识别结果的校正，如此即可保证条码信息识别结果的全面性和准确性，保证条码信息识别方案在不同场景下的鲁棒性。

图5是根据一示例性实施例示出的一种条码信息识别装置的框图；本实施例的装置可以应用于条码信息识别功能的电子设备(如，零售场景下商品条码的扫描设备、信息管理与信息系统领域中的资料条码的扫描设备等)。如图5所示，该装置可以包括：图像获取模块110、文字识别模块120、图形解析模块130以及信息识别模块140，其中：

图像获取模块110，用于获取包含条码信息的图像；

文字识别模块120，用于对所述图像中的文字进行识别，得到与所述条码信息对应的文字识别结果；

图形解析模块130，用于对所述图像中的条码进行解析，得到与所述条码信息对应的图形解析结果；

信息识别模块140，用于基于所述文字识别结果以及所述图形解析结果，确定所述条码信息的识别结果。

由上述描述可知，本实施例的装置通过获取包含条码信息的图像，并对所述图像中的文字进行识别，得到与所述条码信息对应的文字识别结果；对所述图像中的条码进行解析，得到与所述条码信息对应的图形解析结果，进而基于所述文字识别结果以及所述图形解析结果，确定所述条码信息的识别结果，由于是基于条码信息的文字识别结果和图形解析结果综合性的识别条码信息，因而可以实现准确地识别条码信息，改善针对不完整或模糊的条码信息的识别效果，进而满足条码信息识别的实际应用需求。

图6是根据又一示例性实施例示出的一种条码信息识别装置的框图；本实施例的方法可以应用于条码信息识别功能的电子设备(如，零售场景下商品条码的扫描设备、信息管理与信息系统领域中的资料条码的扫描设备等)。其中，图像获取模块210、文字识别模块220、图形解析模块230以及信息识别模块240与前述图5所示实施例中的图像获取模块110、文字识别模块120、图形解析模块130以及信息识别模块140的功能相同，在此不进行赘述。

如图6所示，本实施例中，上述文字识别结果可以包括与所述条码信息对应的字符串序列；所述文字识别模块120还可以用于：

将所述图像输入预先训练好的文字识别模型，得到初步识别结果；

基于预设的冗余文本过滤规则，过滤掉所述初步识别结果中的冗余文本，得到与所述条码信息对应的字符串序列。

在一些实施例中，图形解析模块130还可以用于：

将所述图像输入预先训练好的条码检测模型，得到所述图像中包含的条码及所述条码的对应位置；

从所述图像中裁切出所述对应位置的条码的子图像；

对所述子图像进行图像增强处理，所述图像增强处理包含对比度和/或色度的调整；

对经过图像增强处理的子图像进行解析，得到与所述条码信息对应的图形解析结果。

在一些实施例中，信息识别模块140，可以包括：

结果比对单元231，用于响应于确定所述文字识别结果和所述图形解析结果均有效，将所述文字识别结果和所述图形解析结果进行比对；

第一确定单元232，用于响应于所述文字识别结果和所述图形解析结果一致，将所述文字识别结果和所述图形解析结果中的任意一者确定为所述条码信息的识别结果。

在一些实施例中，信息识别模块240，可以包括：

结果比对单元231，用于响应于确定所述文字识别结果和所述图形解析结果均有效，将所述文字识别结果和所述图形解析结果进行比对；

第二确定单元233，用于响应于所述文字识别结果和所述图形解析结果不一致，将所述图形解析结果确定为所述条码信息的识别结果。

在一些实施例中，信息识别模块240，可以包括：

第三确定单元234，用于响应于确定所述文字识别结果和所述图形解析结果中仅有一个有效，将所述有效的结果确定为所述条码信息的识别结果。

在一些实施例中，信息识别模块240，还可以包括：

提示输出单元235，用于响应于确定所述文字识别结果和所述图形解析结果均无效，输出用于提示未识别出条码信息的提示信息。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

图7是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。例如，设备900可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。

参照图7，设备900可以包括以下一个或多个组件：处理组件902，存储器904，电源组件906，多媒体组件908，音频组件910，输入/输出(I/O)的接口912，传感器组件914，以及通信组件916。

处理组件902通常控制设备900的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件902可以包括一个或多个处理器920来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件902可以包括一个或多个模块，便于处理组件902和其他组件之间的交互。例如，处理组件902可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件908和处理组件902之间的交互。

存储器904被配置为存储各种类型的数据以支持在设备900的操作。这些数据的示例包括用于在设备900上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器904可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件906为设备900的各种组件提供电力。电源组件906可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为设备900生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件908包括在所述设备900和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件908包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当设备900处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件910被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件910包括一个麦克风(MIC)，当设备900处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器904或经由通信组件916发送。在一些实施例中，音频组件910还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口912为处理组件902和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件914包括一个或多个传感器，用于为设备900提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件914可以检测到设备900的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为设备900的显示器和小键盘，传感器组件914还可以检测设备900或设备900一个组件的位置改变，用户与设备900接触的存在或不存在，设备900方位或加速/减速和设备900的温度变化。传感器组件914还可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件914还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件914还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件916被配置为便于设备900和其他设备之间有线或无线方式的通信。设备900可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，4G或5G或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件916经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件916还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，设备900可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子组件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器904，上述指令可由设备900的处理器920执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种条码信息识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取包含条码信息的图像；

对所述图像中的文字进行识别，得到与所述条码信息对应的文字识别结果；

对所述图像中的条码进行解析，得到与所述条码信息对应的图形解析结果；

基于所述文字识别结果以及所述图形解析结果，确定所述条码信息的识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述文字识别结果包括与所述条码信息对应的字符串序列；

所述对所述图像中的文字进行识别，得到与所述条码信息对应的文字识别结果，包括：

将所述图像输入预先训练好的文字识别模型，得到初步识别结果；

基于预设的冗余文本过滤规则，过滤掉所述初步识别结果中的冗余文本，得到与所述条码信息对应的字符串序列。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述图像中的条码进行解析，得到与所述条码信息对应的图形解析结果，包括：

将所述图像输入预先训练好的条码检测模型，得到所述图像中包含的条码及所述条码的对应位置；

从所述图像中裁切出所述对应位置的条码的子图像；

对所述子图像进行图像增强处理，所述图像增强处理包含对比度和/或色度的调整；

对经过图像增强处理的子图像进行解析，得到与所述条码信息对应的图形解析结果。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述文字识别结果以及所述图形解析结果，确定所述条码信息的识别结果，包括：

响应于确定所述文字识别结果和所述图形解析结果均有效，将所述文字识别结果和所述图形解析结果进行比对；

响应于所述文字识别结果和所述图形解析结果一致，将所述文字识别结果和所述图形解析结果中的任意一者确定为所述条码信息的识别结果。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述文字识别结果以及所述图形解析结果，确定所述条码信息的识别结果，包括：

响应于确定所述文字识别结果和所述图形解析结果均有效，将所述文字识别结果和所述图形解析结果进行比对；

响应于所述文字识别结果和所述图形解析结果不一致，将所述图形解析结果确定为所述条码信息的识别结果。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述文字识别结果以及所述图形解析结果，确定所述条码信息的识别结果，包括：

响应于确定所述文字识别结果和所述图形解析结果中仅有一个有效，将所述有效的结果确定为所述条码信息的识别结果。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述文字识别结果以及所述图形解析结果，确定所述条码信息的识别结果，包括：

响应于确定所述文字识别结果和所述图形解析结果均无效，输出用于提示未识别出条码信息的提示信息。

8.一种条码信息识别装置，其特征在于，所述装置包括：

图像获取模块，用于获取包含条码信息的图像；

文字识别模块，用于对所述图像中的文字进行识别，得到与所述条码信息对应的文字识别结果；

图形解析模块，用于对所述图像中的条码进行解析，得到与所述条码信息对应的图形解析结果；

信息识别模块，用于基于所述文字识别结果以及所述图形解析结果，确定所述条码信息的识别结果。

9.一种电子设备，其特征在于，所述设备包括：

处理器以及用于存储计算机程序的存储器；

其中，所述处理器被配置为在执行所述计算机程序时，实现：

获取包含条码信息的图像；

对所述图像中的文字进行识别，得到与所述条码信息对应的文字识别结果；

对所述图像中的条码进行解析，得到与所述条码信息对应的图形解析结果；

基于所述文字识别结果以及所述图形解析结果，确定所述条码信息的识别结果。

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，所述程序被处理器执行时实现：

获取包含条码信息的图像；

对所述图像中的文字进行识别，得到与所述条码信息对应的文字识别结果；

对所述图像中的条码进行解析，得到与所述条码信息对应的图形解析结果；

基于所述文字识别结果以及所述图形解析结果，确定所述条码信息的识别结果。

Images