CN115937868A - 烟包标签信息匹配方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种烟包标签信息匹配方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：当检测到待检测烟包位于预设检测区域时，采集包括待比对信息标签和待比对条码标签的待处理图像；基于待处理图像，确定与待比对信息标签相对应的待处理分割图像；基于预先训练完成的文本检测识别模型对待处理分割图像进行处理，得到与待比对信息标签相对应的目标文本信息；基于至少一个预设匹配项，对目标文本信息和与待比对条码标签相对应的条码文本信息进行匹配，并基于匹配结果，确定与待检测烟包相对应的处理方式。本实施例的技术方案，实现了数据标签检查的自动化，降低了检测人员的劳动负荷，提高了生产线的自动化水平。

Description

烟包标签信息匹配方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本发明涉及烟草行业技术领域，尤其涉及一种烟包标签信息匹配方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

目前在烟草行业，卷烟厂制作烟丝的原料主要来自原产地采购的片烟烟包。在片烟入库和出库环节中，物流部门接收烟包，通过核对原产地烟包标签的信息，人工生成入库条码，并张贴在原产地烟包上。过程中易出现人工打错字、贴错标的情况，使得出库的烟包与实际产地不符，导致质量事故。

目前，现有的标签核对方式都是通过人工对张贴在同一烟包上的信息标签和条码标签进行核对，这样的核对方式可能会导致核对结果不准确，同时，人工操作也耗费了不必要的时间和人力成本，不符合实际的应用需求。

发明内容

本发明提供了一种烟包标签信息匹配方法、装置、电子设备及存储介质，以实现数据标签检查的自动化，降低了检测人员的劳动负荷，提高了生产线的自动化水平，并且，有效规避了因标码信息不一致而造成质量事故的风险。

根据本发明的一方面，提供了一种烟包标签信息匹配方法，该方法包括：

当检测到待检测烟包位于预设检测区域时，采集包括待比对信息标签和待比对条码标签的待处理图像；

基于所述待处理图像，确定与所述待比对信息标签相对应的待处理分割图像；

基于预先训练完成的文本检测识别模型对所述待处理分割图像进行处理，得到与所述待比对信息标签相对应的目标文本信息；

基于至少一个预设匹配项，对所述目标文本信息和与所述待比对条码标签相对应的条码文本信息进行匹配，并基于匹配结果，确定与所述待检测烟包相对应的处理方式。

根据本发明的另一方面，提供了一种烟包标签信息匹配装置，该装置包括：

待处理图像采集模块，用于当检测到待检测烟包位于预设检测区域时，采集包括待比对信息标签和待比对条码标签的待处理图像；

待处理分割图像确定模块，用于基于所述待处理图像，确定与所述待比对信息标签相对应的待处理分割图像；

待处理分割图像处理模块，用于基于预先训练完成的文本检测识别模型对所述待处理分割图像进行处理，得到与所述待比对信息标签相对应的目标文本信息；

文本信息匹配模块，用于基于至少一个预设匹配项，对所述目标文本信息和与所述待比对条码标签相对应的条码文本信息进行匹配，并基于匹配结果，确定与所述待检测烟包相对应的处理方式。

根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的烟包标签信息匹配方法。

根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的烟包标签信息匹配方法。

本发明实施例的技术方案，通过当检测到待检测烟包位于预设检测区域时，采集包括待比对信息标签和待比对条码标签的待处理图像，然后，基于待处理图像，确定与待比对信息标签相对应的待处理分割图像，进一步的，基于预先训练完成的文本检测识别模型对待处理分割图像进行处理，得到与待比对信息标签相对应的目标文本信息，最后，基于至少一个预设匹配项，对目标文本信息和与待比对条码标签相对应的条码文本信息进行匹配，并基于匹配结果，确定与待检测烟包相对应的处理方式，解决了现有技术中通过人工对张贴在同一烟包上的信息标签和条码标签进行核对，从而导致核对结果不准确和耗费人力成本等问题，实现了数据标签检查的自动化，降低了检测人员的劳动负荷，提高了生产线的自动化水平，并且，有效规避了因标码信息不一致而造成质量事故的风险。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本发明实施例一提供的一种烟包标签信息匹配方法的流程图；

图2是根据本发明实施例一提供的一种待比对信息标签的示意图；

图3是根据本发明实施例一提供的一种模型处理结果的示意图；

图4是根据本发明实施例二提供的一种烟包标签信息匹配装置的结构示意图；

图5是实现本发明实施例的烟包标签信息匹配方法的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例一

图1是本发明实施例一提供的一种烟包标签信息匹配方法的流程图，本实施例可适用于对张贴在同一待检测烟包上的信息标签和条码标签进行信息比对的情况，该方法可以由烟包标签信息匹配装置来执行，该烟包标签信息匹配装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该烟包标签信息匹配装置可配置于终端和/或服务器中。如图1所示，该方法包括：

S110、当检测到待检测烟包位于预设检测区域时，采集包括待比对信息标签和待比对条码标签的待处理图像。

在本实施例中，待检测烟包可以为需要进行烟包标签信息和入库条码信息比对的烟包。在实际应用过程中，为了可以在烟包出库之前将存在问题的烟包剔除，可以对运输至仓库中的烟包进行检测，此时，可以将这些需要进行标签信息检测的烟包作为待检测烟包。预设检测区域可以为烟包检测设备上预先设置的检测区域，也可以理解为设置在烟包检测设备上的摄影装置所对应的图像采集区域。待处理图像可以为需要进行处理的图像。在实际应用过程中，当检测到待检测烟包出现在设置在烟包检测装置上的摄像装置的视野区域内时，可以对待检测烟包进行拍摄，并将拍摄得到的图像作为待处理图像，相应的，待处理图像中可以包括待比对信息标签和待比对条码标签。待比对信息标签可以为张贴在待检测烟包上，用于表征烟包所对应的各项属性的烟包标签。可选的，待比对信息标签中可以包括年份、产地、类型、品种、等级、重量以及加工日期等。示例性的，如图2所示，即为张贴在待检测烟包上的待比对信息标签的示意图。待比对条码标签可以为张贴在同一待检测烟包上的条码标签，同时，该条码标签是通过人工录入相应待比对信息标签上所显示的信息后生成的。

在具体实施中，可以将待检测烟包放置在烟包检测设备上，以基于烟包检测设备上的传送装置对待检测烟包进行运输，当检测到待检测烟包出现在设置在烟包检测设备上的摄像装置的视野区域内，且视野区域内包括张贴在待检测烟包上的待比对信息标签和待比对条码标签时，则可以确定待检测烟包位于预设检测区域，此时，可以基于摄像装置对待比对信息标签和待比对条码标签进行图像采集，即可得到待处理图像。

需要说明的是，待比对信息标签和待比对条码标签可以位于同一张待处理图像中，也可以位于不同的待处理图像中，即，采集得到的待处理图像可以是同时包括待比对信息标签和待比对条码标签的一张图像，也可以为仅包括待比对信息标签的图像和仅包括待比对条码标签的图像的两种图像。

S120、基于待处理图像，确定与待比对信息标签相对应的待处理分割图像。

其中，待处理分割图像可以为用于表征待比对信息标签外部轮廓的图像。可选的，待处理分割图像可以是将待处理图像裁剪之后得到的图像，图像中的全部像素点均为与待比对信息标签相对应的像素点。

在实际应用过程中，由于待检测烟包上的待比对信息标签存在横向和竖向两个位置，并且，在待处理图像中待比对信息标签所对应的显示区域较小，因此，可以在得到待处理图像之后，对待处理图像进行处理，对待处理图像中的待比对信息标签进行显示区域放大以及标签位置校正处理，即可得到与待比对信息标签相对应的待处理分割图像。

可选的，基于待处理图像，确定与待比对信息标签相对应的待处理分割图像，包括：基于预设图像处理方式，确定待处理图像中与待比对信息标签相对应的像素区域；确定与像素区域相对应的目标包围框，并基于目标包围框，对待处理图像进行分割处理，得到待应用分割图像；基于与目标包围框相对应的尺寸参数和待应用分割图像，确定待处理分割图像。

在本实施例中，预设图像处理方式可以为基于预设图像处理算法所确定的图像处理方式。预设图像处理算法可以为任意图像处理算法，可选的，预设图像处理算法可以为Open CV算法。预设图像处理方式可以包括灰度化处理、二值化处理、腐蚀处理以及膨胀处理等。像素区域可以为待比对信息标签于待处理图像中的像素点显示区域。目标包围框可以为通过对像素区域进行轮廓检测所确定的至少一个包围框中尺寸最大的包围框。在实际应用过程中，在确定待处理图像中与待比对信息标签相对应的像素区域之后，可以对该像素区域进行轮廓检测，得到至少一个包围框，进一步的，对这些包围框进行尺寸检测，以从这些包围框中筛选出尺寸最大的包围框，并将该包围框作为与相应像素区域相对应的目标包围框。尺寸参数可以为用于表征目标包围框的尺寸信息的参数。尺寸参数可以为任意参数，可选的，可以为宽度和高度。

在具体实施中，在得到待处理图像后，首先可以对待处理图像进行灰度化处理和二值化处理，然后，为了去除多余的噪点干扰，还可以对处理后的图像进行腐蚀处理和膨胀处理，此时，即可对待比对信息标签于待处理图像中的显示位置进行定位，同时，还可以确定待处理图像中与待比对信息标签相对应的像素区域，进一步的，对该像素区域进行轮廓检测，确定与该像素区域相对应的尺寸最大的包围框，将该包围框作为目标包围框，并将目标包围框所在区域的图像从待处理图像中分割出来，即可得到待应用分割图像。

示例性的，可以使用cv2中的cv2.cvtColor函数对待处理图像进行灰度化处理，使用cv2.threshold对待处理图像进行二值化处理，确定待比对信息标签所对应的待处理像素区域，然后，为了去除多余的噪点干扰，使用cv2.GaussianBlur函数对待处理像素区域进行一次腐蚀处理和两次膨胀处理，即可确定与待比对信息标签相对应的像素区域。

在实际应用过程中，由于待比对信息标签在待检测烟包上所对应的张贴位置存在横向和竖向两个方向，同时，当待比对信息标签的张贴位置为横向时，可以使得后续文本信息的识别结果更加准确，因此，在得到待应用分割图像之后，可以对目标包围框的宽度和高度进行检测，以基于检测结果确定待处理分割图像。

可选的，基于与目标包围框相对应的尺寸参数和待应用分割图像，确定待处理分割图像，包括：若检测到目标包围框的宽度小于高度，则按照预设旋转角度对待应用分割图像进行旋转处理，以得到待处理分割图像；若检测到目标包围框的宽度大于等于高度，则将待应用分割图像作为待处理分割图像。

在本实施例中，预设旋转角度可以为预先设置的，用于校正待比对信息标签于显示界面中的显示位置的角度。预设旋转角度可以为任意角度，可选的，可以为顺时针90度。

在具体实施中，在得到待应用分割图像后，可以对待应用分割图像中的目标包围框的宽度和高度进行检测，若检测到目标包围盒的宽度小于高度，则可以按照预设旋转角度对待应用分割图像进行旋转处理，并将旋转后的图像作为待处理分割图像。示例性的，若检测到目标包围盒的高度小于宽度，则将待应用分割图像顺时针旋转90度。若检测到目标包围盒的宽度大于等于高度，则可以将待应用分割图像作为待处理分割图像。

S130、基于预先训练完成的文本检测识别模型对待处理分割图像进行处理，得到与待比对信息标签相对应的目标文本信息。

在本实施例中，在得到与待比对信息标签相对应的待处理分割图像后，即可将待处理分割图像输入至预先训练完成的文本检测识别模型中，基于文本检测识别模型对待处理分割图像进行处理。其中，文本检测识别模型可以为预先训练完成的，用于实现图像中的文本信息检测和识别的神经网络模型，例如，可以是基于PP-OCR(Paddle Paddle-OpticalCharacter Recognition，超轻量级-光学字符识别)系统确定的超轻量文本识别模型。文本检测识别模型中包括文本检测模块、检测框校准模块以及文字识别模块。目标文本信息可以为与待处理分割图像中文字区域所显示文字相对应的文本信息，同时，该文本信息可以为待比对标签中的文本信息。

其中，文本检测模块可以为对图像中的文本区域进行定位的神经网络模型。在本实施例中，文本检测模块可以为对待处理分割图像中的文本区域进行检测定位的模型。示例性的，文本检测模块可以为基于可微分二值化(Differentiable Binarization，DB)算法的神经网络模型。

其中，检测框校准模块可以为对图像中的文本框位置进行校准，并转换为水平矩形框的神经网络模型。在本实施例中，检测框校准模块可以为对待处理图像中所包括的与相应文本区域相对应的文本框进行校准的模型。检测框校准模块可以是基于文本方向分类器构建的模型。本领域技术人员应当理解，为了提升文本框中的文字识别效果，保持文字的一致性，一般都希望待识别的文本框是正的水平方向，然而，基于DB算法所确定的文本框检测结果均为多边形4点表示，很容易将检测结果经过仿射变换，变成水平方向。如果变换后的图像是竖直方向，则旋转90度后，转换成水平方向，但是，转换成水平方向后，文本信息可能是颠倒的，因此，可以基于文本方向分类器判断水平矩形框中的文本信息是否颠倒，若检测到文本信息颠倒，则可以将该水平矩形框进一步翻转，以使最终得到的水平矩形框中的文本信息均是正确的文本方向。

其中，文本识别模块可以是将文本行图像转换为文本信息的文本识别器。在本实施例中，文本识别模块可以是将待处理分割图像中所包括的各水平矩形框所对应的图像区域转换为相应的文本信息的文本识别器。示例性的，文本识别模块可以是基于卷积循环神经网络(Convolutional Recurrent Neural Network，CRNN)结构的文本识别器。本领域技术人员应当理解，CRNN集成了特征提取和序列建模，同时，采用CTC(ConnectionistTemporal Classification)损失函数来解决预测标签和真值标签不一致的问题。

在实际应用过程中，在得到待处理分割图像后，即可将待处理分割图像输入至文本检测识别模型中，进而，依次基于文本检测模块、检测框校准模块以及文字识别模块对待处理分割图像进行处理，从而最终输出目标文本信息。

可选的，基于预先训练完成的文本检测识别模型对待处理分割图像进行处理，得到与待比对信息标签相对应的目标文本信息，包括：基于文本检测模块对待处理分割图像进行处理，确定待处理分割图像中的至少一个文本区域，并确定与至少一个文本区域相对应的待识别文本框；基于检测框校准模块对至少一个待识别文本框进行校准处理，得到与各待识别文本框相对应的水平矩形框；基于文本识别模块对至少一个水平矩形框中的文字进行识别，得到目标文本信息。

在本实施例中，文本区域可以为待处理分割图像中文字所对应的显示区域。相应的，待识别文本框可以为需要进行文字识别的文本框，同时，该文本框是基于相应文本区域的外部轮廓确定的，即，该文本框中包括文本区域中的文字。

在具体实施中，在得到待处理分割图像后，可以将待处理分割图像输入至文本检测识别模型中，首先，基于文本检测模块对待处理分割图像中的文字显示区域进行定位，以得到至少一个文本区域，并且，通过对至少一个文本区域进行轮廓检测，确定与各文本区域相对应的待识别文本框，进一步的，为了便于后续的文本识别，可以通过几何变换将待识别文本框转换为水平矩形框，为了提升文本框中的文字识别效果，保持文字的一致性，可以基于检测框校准模块对各水平矩形框进行校准处理，以使校准后的水平矩形框中的文字方向均是正确的，并将校准后的水平矩形框作为目标文本框，最后，基于文本识别模块对各目标文本框中的文字进行识别，从而最终输出目标文本信息。

示例性的，如图3所示，图3中将各个标签项框起来的方框即为目标文本框，位于目标文本框下方的文本即为相应的目标文本信息。

S140、基于至少一个预设匹配项，对目标文本信息和与待比对条码标签相对应的条码文本信息进行匹配，并基于匹配结果，确定与待检测烟包相对应的处理方式。

在本实施例中，预设匹配项可以为预先设置的，用于检测信息标签与条码标签是否匹配的匹配项，同时，该匹配项为信息标签和条码标签中所包括的任意项。可选的，预设匹配项可以包括产地、品种、类型、加工单位以及等级等。条码文本信息可以为用于生成待比对条码标签的文本信息。在实际应用过程中，用户可以基于终端设备输入文本信息，进而，终端设备可以基于用户所输入的文本信息生成待比对条码标签，此时，可以将用户输入的文本信息作为条码文本信息，同时，在得到待比对条码标签后，还可以通过对待比对条码标签进行扫描，得到相应的条码文本信息。

在实际应用过程中，在将目标文本信息与待比对条码标签所对应的条码文本信息进行比对之前，还可以首先基于待比对条码标签，确定相应的条码文本信息。

基于此，在基于至少一个预设匹配项，对目标文本信息和与待比对条码标签相对应的条码文本信息进行匹配之前，还包括：基于待处理图像，确定与待比对条码标签相对应的条码分割图像；对条码分割图像进行扫描处理，得到与待比对条码标签相对应的条码文本信息。

其中，条码分割图像可以为用于表征待比对条码标签外部轮廓的图像。可选的，条码分割图像可以是将待处理图像裁剪之后得到的图像，图像中的全部像素点均为与待比对条码标签相对应的像素点。需要说明的是，确定条码分割图像的方式与确定待处理分割图像的方式相同，本实施例在此不再具体赘述。

在具体实施中，首先，基于预设图像处理方式，确定待处理图像中与待比对条码标签相对应的像素区域，然后，确定与像素区域相对应的目标包围框，并基于目标包围框，对待处理图像进行分割处理，得到分割图像，进而，基于与目标包围框相对应的宽度和高度以及分割图像，确定条码分割图像，进一步的，通过条码扫描装置对条码分割图像进行扫描，即可得到条码文本信息。

在实际应用过程中，在得到目标文本信息和条码文本信息之后，即可将目标文本信息与条码文本信息进行匹配，以基于匹配结果，确定相应的待比对信息标签与待比对条码标签的匹配情况。

可选的，基于至少一个预设匹配项，对目标文本信息和与待比对条码标签相对应的条码文本信息进行匹配，包括：确定目标文本信息中与至少一个预设匹配项相对应的第一待匹配文本信息；以及，确定条码文本信息中与至少一个预设匹配项相对应的第二待匹配文本信息；将第一待匹配文本信息和第二待匹配文本信息进行匹配，确定匹配结果。

在本实施例中，第一待匹配文本信息可以为目标文本信息中所包括的，与至少一个预设匹配项相对应的文本信息。第二待匹配文本信息可以为条码文本信息中所包括的，与至少一个预设匹配项相对应的文本信息。

在实际应用中，在得到目标文本信息和条码文本信息之后，可以按照预设存储方式将目标文本信息和条码文本信息存储至数据库中，例如，可以按照数组的方式对目标文本信息和条码文本信息进行存储，具体来说，可以基于目标文本信息中所包括的各烟包属性项以及相应的文本，确定与目标文本信息相对应的第一数组，第一数组中所包括的每一个元素为烟包属性项和相应的文本，同时，基于条码文本信息中所包括的各烟包属性项以及相应的文本，确定与条码文本信息相对应的第二数组，第二数组中所包括的每一个元素为烟包属性项和相应的文本。进一步的，可以基于至少一个预设匹配项，对第一数组中所存储的文本信息进行筛选，确定第一待匹配文本信息并获取，同时，基于至少一个预设匹配项，对第二数组中所存储的文本信息进行筛选，确定第二待匹配文本信息并获取，然后，将第一待匹配文本信息和第二待匹配文本信息进行匹配，以确定匹配结果。

在具体实施中，将第一待匹配文本信息和第二待匹配文本信息进行匹配，可以是按照第一待匹配文本信息中各个预设匹配项所对应的文本信息的存储顺序，依次与第二待匹配文本信息进行匹配。示例性的，第一待匹配文本信息中各个预设匹配项所对应的文本信息的存储顺序依次为A1、A2、A3、A4，其中，A1为第一预设匹配项所对应的文本信息，A2为第二预设匹配项所对应的文本信息，A3为第三预设匹配项所对应的文本信息，A4为第四预设匹配项所对应的文本信息，进一步的，在进行文本信息匹配时，可以将A1与第二待匹配文本信息中所包括的全部文本信息进行匹配，确定字符重合情况，若检测到A1与第二待匹配文本信息中所包括的文本信息字符重合时，则可以确定第一待匹配文本信息和第二待匹配文本信息在A1所对应的预设匹配项下匹配成功，同样的，A2、A3以及A4均可以基于上述方式进行匹配，若检测到第一待匹配文本信息和第二待匹配文本信息在全部预设匹配项下均匹配成功时，则可以确定待比对信息标签和待比对条码标签相互匹配，相反的，若检测到第一待匹配文本信息和第二待匹配文本信息在任意预设匹配项下匹配失败时，则可以确定待比对信息标签和待比对条码标签不匹配。

在实际应用过程中，可以根据第一待匹配文本信息和第二待匹配文本信息的匹配结果，确定对相应待检测烟包的处理方式。

可选的，基于匹配结果，确定与待检测烟包相对应的处理方式，包括：若检测到第一待匹配文本信息与第二待匹配文本信息匹配失败时，则将待检测烟包筛选出来并发送预警信息；若检测到第一待匹配文本信息与第二待匹配文本信息匹配成功时，则对待检测烟包进行出库处理。

在本实施例中，预警信息可以为用于表征张贴在同一待检测烟包上的待比对信息标签和待比对条码标签不匹配的信息。示例性的，预警信息可以包括待检测烟包的标识号和不匹配文本信息所对应的预设匹配项等。

在具体实施中，若检测到第一待匹配文本信息与待匹配文本信息匹配失败时，则可以将待检测烟包从烟包检测设备上剔除，并将该烟包传送至复检区域，同时，可以通过蜂鸣器或扬声器进行警报预警，或者，向与工作人员相关联的终端设备上发送预警信息，以使相关工作人员在接收到预警信息后，可以对需要复检的待检测烟包进行核查；若检测到第一待匹配文本信息和第二待匹配文本信息匹配成功时，则可以使待检测烟包执行出库环节，以使待检测烟包成功出库。

本发明实施例的技术方案，通过当检测到待检测烟包位于预设检测区域时，采集包括待比对信息标签和待比对条码标签的待处理图像，然后，基于待处理图像，确定与待比对信息标签相对应的待处理分割图像，进一步的，基于预先训练完成的文本检测识别模型对待处理分割图像进行处理，得到与待比对信息标签相对应的目标文本信息，最后，基于至少一个预设匹配项，对目标文本信息和与待比对条码标签相对应的条码文本信息进行匹配，并基于匹配结果，确定与待检测烟包相对应的处理方式，解决了现有技术中通过人工对张贴在同一烟包上的信息标签和条码标签进行核对，从而导致核对结果不准确和耗费人力成本等问题，实现了数据标签检查的自动化，降低了检测人员的劳动负荷，提高了生产线的自动化水平，并且，有效规避了因标码信息不一致而造成质量事故的风险。

实施例二

图4是本发明实施例二提供的一种烟包标签信息匹配装置的结构示意图。如图4所示，该装置包括：待处理图像采集模块210、待处理分割图像确定模块220、待处理分割图像处理模块230以及文本信息匹配模块240。

其中，待处理图像采集模块210，用于当检测到待检测烟包位于预设检测区域时，采集包括待比对信息标签和待比对条码标签的待处理图像；

待处理分割图像确定模块220，用于基于所述待处理图像，确定与所述待比对信息标签相对应的待处理分割图像；

待处理分割图像处理模块230，用于基于预先训练完成的文本检测识别模型对所述待处理分割图像进行处理，得到与所述待比对信息标签相对应的目标文本信息；

文本信息匹配模块240，用于基于至少一个预设匹配项，对所述目标文本信息和与所述待比对条码标签相对应的条码文本信息进行匹配，并基于匹配结果，确定与所述待检测烟包相对应的处理方式。

本发明实施例的技术方案，通过当检测到待检测烟包位于预设检测区域时，采集包括待比对信息标签和待比对条码标签的待处理图像，然后，基于待处理图像，确定与待比对信息标签相对应的待处理分割图像，进一步的，基于预先训练完成的文本检测识别模型对待处理分割图像进行处理，得到与待比对信息标签相对应的目标文本信息，最后，基于至少一个预设匹配项，对目标文本信息和与待比对条码标签相对应的条码文本信息进行匹配，并基于匹配结果，确定与待检测烟包相对应的处理方式，解决了现有技术中通过人工对张贴在同一烟包上的信息标签和条码标签进行核对，从而导致核对结果不准确和耗费人力成本等问题，实现了数据标签检查的自动化，降低了检测人员的劳动负荷，提高了生产线的自动化水平，并且，有效规避了因标码信息不一致而造成质量事故的风险。

可选的，待处理分割图像确定模块320包括：像素区域确定子模块、待应用分割图像确定子模块以及待处理分割图像确定子模块。

像素区域确定子模块，用于基于预设图像处理方式，确定所述待处理图像中与所述待比对信息标签相对应的像素区域；

待应用分割图像确定子模块，用于确定与所述像素区域相对应的目标包围框，并基于所述目标包围框，对所述待处理图像进行分割处理，得到待应用分割图像；

待处理分割图像确定子模块，用于基于与所述目标包围框相对应的尺寸参数和所述待应用分割图像，确定所述待处理分割图像。

可选的，待处理分割图像确定子模块包括：待处理分割图像第一确定单元和待处理分割图像第二确定单元。

待处理分割图像第一确定单元，用于若检测到所述目标包围框的宽度小于高度，则按照预设旋转角度对所述待应用分割图像进行旋转处理，以得到所述待处理分割图像；

待处理分割图像第二确定单元，用于若检测到所述目标包围框的宽度大于等于高度，则将所述待应用分割图像作为所述待处理分割图像。

可选的，所述文本检测识别模型包括文本检测模块、检测框校准模块以及文字识别模块，待处理图像处理模块330包括：文本区域确定单元、文本框校准处理单元以及文字识别单元。

文本区域确定单元，用于基于所述文本检测模块对所述待处理分割图像进行处理，确定所述待处理分割图像中的至少一个文本区域，并确定与所述至少一个文本区域相对应的待识别文本框；

文本框校准处理单元，用于基于所述检测框校准模块对所述至少一个文本框进行校准处理，得到与各所述待识别文本框相对应的目标文本框；

文字识别单元，用于基于所述文本识别模块对所述至少一个目标文本框中的文字进行识别，得到所述目标文本信息。

可选的，所述装置还包括：分割图像确定模块和分割图像处理模块。

分割图像确定模块，用于基于所述待处理图像，确定与所述待比对条码标签相对应的分割图像；

分割图像处理模块，用于对所述分割图像进行扫描处理，得到与所述待比对条码标签相对应的文本信息。

可选的，文本信息匹配模块340包括：第一待匹配文本信息确定单元、第二待匹配文本信息确定单元以及匹配结果确定单元。

第一待匹配文本信息确定单元，用于确定所述目标文本信息中与所述至少一个预设匹配项相对应的第一待匹配文本信息；以及，

第二待匹配文本信息确定单元，用于确定所述文本信息中与所述至少一个预设匹配项相对应的第二待匹配文本信息；

匹配结果确定单元，用于将所述第一待匹配文本信息和所述第二待匹配文本信息进行匹配，确定匹配结果。

可选的，文本信息匹配模块340包括：待检测烟包筛选单元和待检测烟包出库单元。

待检测烟包筛选单元，用于若检测到所述第一待匹配文本信息与所述第二待匹配文本信息匹配失败时，则将所述待检测烟包筛选出来并发送预警信息；

待检测烟包出库单元，用于若检测到所述第一待匹配文本信息与所述第二待匹配文本信息匹配成功时，则对所述待检测烟包进行出库处理。

本发明实施例所提供的烟包标签信息匹配装置可执行本发明任意实施例所提供的烟包标签信息匹配方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例三

图5示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。

如图5所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。

电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如烟包标签信息匹配方法。

在一些实施例中，烟包标签信息匹配方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的烟包标签信息匹配方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行烟包标签信息匹配方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。

计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (10)

1.一种烟包标签信息匹配方法，其特征在于，包括：

当检测到待检测烟包位于预设检测区域时，采集包括待比对信息标签和待比对条码标签的待处理图像；

基于所述待处理图像，确定与所述待比对信息标签相对应的待处理分割图像；

基于预先训练完成的文本检测识别模型对所述待处理分割图像进行处理，得到与所述待比对信息标签相对应的目标文本信息；

基于至少一个预设匹配项，对所述目标文本信息和与所述待比对条码标签相对应的条码文本信息进行匹配，并基于匹配结果，确定与所述待检测烟包相对应的处理方式。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述待处理图像，确定与所述待比对信息标签相对应的待处理分割图像，包括：

基于预设图像处理方式，确定所述待处理图像中与所述待比对信息标签相对应的像素区域；

确定与所述像素区域相对应的目标包围框，并基于所述目标包围框，对所述待处理图像进行分割处理，得到待应用分割图像；

基于与所述目标包围框相对应的尺寸参数和所述待应用分割图像，确定所述待处理分割图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述尺寸参数包括宽度和高度，所述基于与所述目标包围框相对应的尺寸参数和所述待应用分割图像，确定所述待处理分割图像，包括：

若检测到所述目标包围框的宽度小于高度，则按照预设旋转角度对所述待应用分割图像进行旋转处理，以得到所述待处理分割图像；

若检测到所述目标包围框的宽度大于等于高度，则将所述待应用分割图像作为所述待处理分割图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述文本检测识别模型包括文本检测模块、检测框校准模块以及文字识别模块，所述基于预先训练完成的文本检测识别模型对所述待处理分割图像进行处理，得到与所述待比对信息标签相对应的目标文本信息，包括：

基于所述文本检测模块对所述待处理分割图像进行处理，确定所述待处理分割图像中的至少一个文本区域，并确定与所述至少一个文本区域相对应的待识别文本框；

基于所述检测框校准模块对所述至少一个待识别文本框进行校准处理，得到与各所述待识别文本框相对应的目标文本框；

基于所述文本识别模块对所述至少一个目标文本框中的文字进行识别，得到所述目标文本信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于至少一个预设匹配项，对所述目标文本信息和与所述待比对条码标签相对应的文本信息进行匹配之前，还包括：

基于所述待处理图像，确定与所述待比对条码标签相对应的分割图像；

对所述分割图像进行扫描处理，得到与所述待比对条码标签相对应的文本信息。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于至少一个预设匹配项，对所述目标文本信息和与所述待比对条码标签相对应的文本信息进行匹配，包括：

确定所述目标文本信息中与所述至少一个预设匹配项相对应的第一待匹配文本信息；以及，

确定所述文本信息中与所述至少一个预设匹配项相对应的第二待匹配文本信息；

将所述第一待匹配文本信息和所述第二待匹配文本信息进行匹配，确定匹配结果。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于匹配结果，确定与所述待检测烟包相对应的处理方式，包括：

若检测到所述第一待匹配文本信息与所述第二待匹配文本信息匹配失败时，则将所述待检测烟包筛选出来并发送预警信息；

若检测到所述第一待匹配文本信息与所述第二待匹配文本信息匹配成功时，则对所述待检测烟包进行出库处理。

8.一种烟包标签信息匹配装置，其特征在于，包括：

待处理图像采集模块，用于当检测到待检测烟包位于预设检测区域时，采集包括待比对信息标签和待比对条码标签的待处理图像；

待处理分割图像确定模块，用于基于所述待处理图像，确定与所述待比对信息标签相对应的待处理分割图像；

待处理分割图像处理模块，用于基于预先训练完成的文本检测识别模型对所述待处理分割图像进行处理，得到与所述待比对信息标签相对应的目标文本信息；

文本信息匹配模块，用于基于至少一个预设匹配项，对所述目标文本信息和与所述待比对条码标签相对应的条码文本信息进行匹配，并基于匹配结果，确定与所述待检测烟包相对应的处理方式。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的烟包标签信息匹配方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的烟包标签信息匹配方法。

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