CN116976375A - 一种扫码验真场景下的卷烟包装盒的检测方法及装置 - Google Patents

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CN116976375A CN202311147235.9A CN202311147235A CN116976375A CN 116976375 A CN116976375 A CN 116976375A CN 202311147235 A CN202311147235 A CN 202311147235A CN 116976375 A CN116976375 A CN 116976375A
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李中华
张恒
卓韬
梁红梅
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Abstract

本申请公开了一种扫码验真场景下的卷烟包装盒的检测方法及装置，检测方法包括：接收待测商品上的待测二维码的扫码结果；依据扫码结果判断待测二维码是否为卷烟包装盒的二维码；若是，则接收待测商品的实物图像；从商品实物图像中提取待测商品的外观特征以及待测商品中二维码的周边图像特征；依据外观特征和周边图像特征判断待测商品是否为卷烟包装盒；若是，则输出成功的检测结果。本申请在二维码检测通过的基础上增加了实物图像的检测步骤，通过结合实物及实物上的二维码的特征信息确保待测二维码是卷烟包装盒上的二维码，有效遏制了卷烟商品的恶意扫码行为，降低了恶意扫码带来的经济损失，完善了扫码验真服务的安全风控体系。

Description

一种扫码验真场景下的卷烟包装盒的检测方法及装置
技术领域
本申请涉及卷烟包装盒的检测技术领域，更具体地，涉及一种扫码验真场景下的卷烟包装盒的检测方法及装置。
背景技术
现有的卷烟包装盒上印刷有唯一性的二维码标识图案，通过该二维码实现防伪、宣传、积分、兑奖等移动终端运用功能。“扫码验真”在服务和连接消费者、消费者偏好研判、品牌精准推广等方面发挥着重要作用。
但是，当前互联网平台套取资源的黑产队伍日益壮大，手段愈发高明，商品“扫码验真”奖励模式受到了极大挑战。“扫码验真”是消费者参与互联网营销平台活动的主要入口，对恶意扫码验真套取验真奖励行为进行有效识别并防范，将有利于维护消费者利益、减少企业经济损失、确保用户扫码数据的真实性与安全性。
面对恶意扫码(例如二维码生成器形成的或纸印、图片、视频中的非烟二维码、回收废旧烟皮的二维码等，后称非烟二维码)，现有研究主要通过二维码编码规则、后台业务规则进行被动防御，如高散列无规律二维码编码对抗随机碰撞、用户黑名单、扫码频次限制等，这在一定程度上减少了企业风险，但仍存在较大的误判和漏判，不利于消费者利益与企业利益的保护。
当前的“扫码验真”服务仅能对二维码信息进行识别，无法识别参与扫码的对象是否是卷烟商品，导致黑产用户可以利用非烟二维码伪造扫码，恶意套取资源，因此单纯的“扫码验真”体系无法识别商品环境，导致伪造扫码环境，进而误导识别，从而恶意套取利益的现象发生。
发明内容
本申请提供一种扫码验真场景下的卷烟包装盒的检测方法及装置，在二维码检测通过的基础上增加了实物图像的检测步骤，通过结合实物及实物上的二维码的特征信息确保待测二维码是卷烟包装盒上的二维码，提高了识别精度，有效遏制了卷烟商品的恶意扫码行为，降低了恶意扫码带来的经济损失，完善了扫码验真服务的安全风控体系。
本申请提供了一种扫码验真场景下的卷烟包装盒的检测方法，包括：
接收待测商品上的待测二维码的扫码结果；
依据扫码结果判断待测二维码是否为卷烟包装盒的二维码；
若是，则接收待测商品的实物图像；
从商品实物图像中提取待测商品的外观特征以及待测商品中二维码的周边图像特征；
依据外观特征和周边图像特征判断待测商品是否为卷烟包装盒；
若是，则输出成功的检测结果。
优选地，依据扫码结果判断待测二维码是否为卷烟包装盒的二维码，具体包括：
依据待测二维码的扫码结果获得扫码结果对应的待测哈希值；
将待测哈希值与标准卷烟包装盒上的二维码对应的标准哈希值进行匹配；
若匹配成功，则判定待测二维码是卷烟包装盒的二维码。
优选地，从商品实物图像中提取待测商品的外观特征以及待测商品中二维码的周边图像特征，具体包括：
利用目标检测算法定位商品实物图像中商品实物的区域、二维码的区域；
从商品实物的区域中提取待测商品的外观特征，并依据二维码的区域和商品实物的区域之间的区域提取待测商品中二维码的周边图像特征。
优选地，利用目标检测算法定位商品实物图像中商品实物的区域、二维码的区域，具体包括：
依据商品实物图像定位商品实物的粗略位置和二维码的粗略位置，同时识别商品实物上的关键点信息和二维码上的关键点信息；
结合商品实物的粗略位置和关键点信息确定商品实物的轮廓，从而确定商品实物的精确位置；结合二维码的粗略位置和关键点信息确定二维码的轮廓，从而确定二维码的精确位置。
优选地，利用目标检测算法定位商品实物图像中商品实物的区域、二维码的区域，具体包括：
判断商品实物图像的分辨率是否小于阈值；
若是，则利用小尺度目标检测算法定位商品实物图像中商品实物的区域、二维码的区域。
本申请还提供了一种扫码验真场景下的卷烟包装盒的检测装置，包括扫码结果接收模块、第一判断模块、图像接收模块、第一特征提取模块、第二判断模块以及输出模块；
扫码结果接收模块用于接收待测商品上的待测二维码的扫码结果；
第一判断模块用于依据扫码结果判断待测二维码是否为卷烟包装盒的二维码；
图像接收模块用于在待测二维码是卷烟包装盒的二维码时接收待测商品的实物图像；
第一特征提取模块用于从商品实物图像中提取待测商品的外观特征以及待测商品中二维码的周边图像特征；
第二判断模块用于依据外观特征和周边图像特征判断待测商品是否为卷烟包装盒；
输出模块用于在判定待测商品是卷烟包装盒时输出成功的检测结果。
优选地，第一判断模块包括哈希值获得模块、匹配模块和判定模块；
哈希值获得模块用于依据待测二维码的扫码结果获得扫码结果对应的待测哈希值；
匹配模块用于将待测哈希值与标准卷烟包装盒上的二维码对应的标准哈希值进行匹配；
判定模块用于在待测哈希值与标准哈希值匹配成功时判定待测二维码是卷烟包装盒的二维码。
优选地，第一特征提取模块包括区域定位模块、第二特征提取模块；
区域定位模块用于利用目标检测算法定位商品实物图像中商品实物的区域、二维码的区域；
第二特征提取模块用于从商品实物的区域中提取待测商品的外观特征，并依据二维码的区域和商品实物的区域之间的区域提取待测商品中二维码的周边图像特征。
优选地，区域定位模块包括粗略位置和关键点信息识别模块和轮廓确定模块；
粗略位置和关键点信息识别模块用于依据商品实物图像定位商品实物的粗略位置和二维码的粗略位置，同时识别商品实物上的关键点信息和二维码上的关键点信息；
轮廓确定模块用于结合商品实物的粗略位置和关键点信息确定商品实物的轮廓，从而确定商品实物的精确位置；结合二维码的粗略位置和关键点信息确定二维码的轮廓，从而确定二维码的精确位置。
优选地，区域定位模块包括第三判断模块以及小尺度目标检测模块；
第三判断模块用于判断商品实物图像的分辨率是否小于阈值；
小尺度目标检测模块用于在商品实物图像的分辨率小于阈值时利用小尺度目标检测算法定位商品实物图像中商品实物的区域、二维码的区域。
通过以下参照附图对本申请的示例性实施例的详细描述，本申请的其它特征及其优点将会变得清楚。
附图说明
被结合在说明书中并构成说明书的一部分的附图示出了本申请的实施例，并且连同其说明一起用于解释本申请的原理。
图1为本申请提供的扫码验真场景下的卷烟包装盒的检测方法的流程图；
图2为本申请提供的定位商品实物图像中商品实物的区域和二维码的区域的流程图；
图3为本申请提供的扫码验真场景下的卷烟包装盒的检测装置的结构图。
具体实施方式
现在将参照附图来详细描述本申请的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本申请的范围。
以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本申请及其应用或使用的任何限制。
对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
在这里示出和讨论的所有例子中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它例子可以具有不同的值。
本申请提供一种扫码验真场景下的卷烟包装盒的检测方法及装置，在二维码检测通过的基础上增加了实物图像的检测步骤，通过结合实物及实物上的二维码的特征信息确保待测二维码是卷烟包装盒上的二维码，有效遏制了卷烟商品的恶意扫码行为，降低了恶意扫码带来的经济损失，完善了扫码验真服务的安全风控体系。
实施例一
如图1所示，扫码验真场景下的卷烟包装盒的检测方法包括：
S110：接收待测商品上的待测二维码的扫码结果。
通常地，接收的是用户通过移动终端扫描待测二维码获得的扫码结果。
S120：依据扫码结果判断待测二维码是否为卷烟包装盒的二维码。若是，则执行S130；否则，说明待测二维码不是卷烟包装盒的二维码，结束流程。
具体地，依据扫码结果判断待测二维码是否为卷烟包装盒的二维码，具体包括：
S1201：依据待测二维码的扫码结果获得扫码结果对应的待测哈希值(全哈希值)。具体地，依据扫码结果获得对应的二进制数据，并依据该二进制数据计算与该二进制数据对应的待测哈希值。
S1202：将待测哈希值与标准卷烟包装盒上的二维码对应的标准哈希值(全哈希值)进行匹配。
若匹配成功，则判定待测二维码是卷烟包装盒的二维码。否则，判断待测二维码所在的商品是非烟产品。
S130：接收待测商品的实物图像。
S140：从商品实物图像中提取待测商品的外观特征以及待测商品中二维码的周边图像特征。
具体地，作为一个实施例，从商品实物图像中提取待测商品的外观特征以及待测商品中二维码的周边图像特征，包括：
S1401：利用目标检测算法定位商品实物图像中商品实物的区域、二维码的区域。
需要说明的是，商品实物的区域和二维码的区域是商品实物和二维码的精确位置。
作为一个实施例，可以先依据商品实物图像定位商品实物和二维码的粗略位置，同时识别商品实物和二维码上的关键点信息，其中，关键点信息包括商品实物和二维码的边缘点信息，结合商品实物的粗略位置和关键点信息确定商品实物的轮廓，从而确定商品实物的精确位置；结合二维码的粗略位置和关键点信息确定二维码的轮廓，从而确定二维码的精确位置。
目前主流的目标检测算法包括YOLO(You Only Look Once)系列算法，它是单阶段检测算法。单阶段的目标检测算法基于回归思想，将待检图片直接输入网络，在输出层得到待检图片中目标边界框和类别信息，此类算法的检测速度基本满足实时要求。YOLO系列算法在目标检测速率、精确度以及算法使用难易程度等方面的整体检测性能较好。目前YOLO系列算法已经发展到YOLOv5版本，其性能相比于初代已经得到很大提升。
在此基础上，作为另一个实施例，本申请中，商品实物的区域和二维码的区域的定位是在YOLOv5网络的基础上增加了坐标注意力机制(Coordinate Attention)模块和小目标检测模块后获得的网络模型上实现的。坐标注意力机制模块将卷烟包装盒实物的位置信息嵌入到通道注意力当中，增加感受野，提高模型对于卷烟包装盒实物目标的定位能力。小目标检测模块用于增加对小尺度目标的检测能力，实现远距离对卷烟包装盒进行拍照获得的实物图像中的卷烟商品实物上不同区域的定位和目标检测能力，获取较小分辨率商品实物图像中的图像信息。
在该网络模型的基础上，如图2所示，利用目标检测算法定位商品实物图像中商品实物的区域、二维码的区域，具体包括：
S210：判断商品实物图像的分辨率是否小于阈值。若是，则执行S220；否则，执行S230。
S220：利用小尺度目标检测算法(及网络模型的小尺度检测模块)定位商品实物图像中商品实物的区域、二维码的区域。
S230：利用坐标注意力机制(即网络模型的坐标注意力机制模块)定位商品实物图像中商品实物的区域、二维码的区域。
本申请的网络模型检测精度高、实时性强、鲁棒性高、具有良好的泛化能力，对卷烟包装盒的检测起到了关键作用，提高了是扫码的风控能力。
S1402：从商品实物的区域中提取待测商品的外观特征，并依据二维码的区域和商品实物的区域之间的区域提取待测商品中二维码的周边图像特征。
具体地，待测商品的外观特征可以包括待测商品的外形尺寸，外形轮廓、待测商品上的花纹、图案、颜色分布等。待测商品中二维码的周边图像特征包括二维码在待测商品上的位置、相对尺寸、二维码周边的花纹、图案、颜色分布、文字、数字、代码等。
S150：依据外观特征和周边图像特征判断待测商品是否为卷烟包装盒。若是，则执行S160；否则，执行S170。
具体地，将外观特征和周边图像特征分别与标准卷烟包装盒的外观特征和二维码周边图像特征进行匹配，若匹配度高于阈值，则判定待测商品是卷烟包装盒；否则，判断待测商品不是卷烟包装盒。
具体地，若待测商品为回收的废旧烟皮，其可能被压折过，并且包装盒上的部分图案、花纹、数字等也可能会变得不清晰，也可能存在其他的变化，因此，废旧烟皮的外观特征与标准卷烟包装盒存在差异，二者的匹配度不高，由此可以识别废旧烟皮。
可以理解地，由于恶意行为的存在，还会存在二维码与包装盒不匹配等情况，通过外观特征和周边图像特征的匹配可以识别这些情况。
S160：输出成功的检测结果。
S170：输出失败的检测结果。
实施例二：
基于上述卷烟包装盒的检测方法，本申请提供了一种扫码验真场景下的卷烟包装盒的检测装置。如图3所示，检测装置包括扫码结果接收模块310、第一判断模块320、图像接收模块330、第一特征提取模块340、第二判断模块350以及输出模块360。
扫码结果接收模块310用于接收待测商品上的待测二维码的扫码结果。
第一判断模块320用于依据扫码结果判断待测二维码是否为卷烟包装盒的二维码。
图像接收模块330用于在待测二维码是卷烟包装盒的二维码时接收待测商品的实物图像。
第一特征提取模块340用于从商品实物图像中提取待测商品的外观特征以及待测商品中二维码的周边图像特征。
第二判断模块350用于依据外观特征和周边图像特征判断待测商品是否为卷烟包装盒。
输出模块360用于在判定待测商品是卷烟包装盒时输出成功的检测结果或在判定待测商品不是卷烟包装盒时输出失败的检测结果。
作为一个实施例，第一判断模块320包括哈希值获得模块3201、匹配模块3202和判定模块3203。
哈希值获得模块3201用于依据待测二维码的扫码结果获得扫码结果对应的待测哈希值。
匹配模块3202用于将待测哈希值与标准卷烟包装盒上的二维码对应的标准哈希值进行匹配。
判定模块3203用于在待测哈希值与标准哈希值匹配成功时判定待测二维码是卷烟包装盒的二维码。
作为一个实施例，第一特征提取模块340包括区域定位模块3401、第二特征提取模块3402。
区域定位模块3401用于利用目标检测算法定位商品实物图像中商品实物的区域、二维码的区域。
第二特征提取模块3402用于从商品实物的区域中提取待测商品的外观特征，并依据二维码的区域和商品实物的区域之间的区域提取待测商品中二维码的周边图像特征。
优选地，区域定位模块3401包括粗略位置和关键点信息识别模块34011和轮廓确定模块34012。
粗略位置和关键点信息识别模块34011用于依据商品实物图像定位商品实物的粗略位置和二维码的粗略位置，同时识别商品实物上的关键点信息和二维码上的关键点信息。
轮廓确定模块34012用于结合商品实物的粗略位置和关键点信息确定商品实物的轮廓，从而确定商品实物的精确位置；结合二维码的粗略位置和关键点信息确定二维码的轮廓，从而确定二维码的精确位置。
作为一个实施例，区域定位模块3401包括第三判断模块34013、小尺度目标检测模块34014以及坐标注意力检测模块34015。
第三判断模块34013用于判断商品实物图像的分辨率是否小于阈值。
小尺度目标检测模块34014用于在商品实物图像的分辨率小于阈值时利用小尺度目标检测算法定位商品实物图像中商品实物的区域、二维码的区域。
坐标注意力检测模块34015用于在商品实物图像的分辨率大于等于阈值时利用坐标注意力机制(即网络模型的坐标注意力机制模块)定位商品实物图像中商品实物的区域、二维码的区域。
虽然已经通过例子对本申请的一些特定实施例进行了详细说明，但是本领域的技术人员应该理解，以上例子仅是为了进行说明，而不是为了限制本申请的范围。本领域的技术人员应该理解，可在不脱离本申请的范围和精神的情况下，对以上实施例进行修改。本申请的范围由所附权利要求来限定。

Claims (10)

1.一种扫码验真场景下的卷烟包装盒的检测方法，其特征在于，包括：
接收待测商品上的待测二维码的扫码结果；
依据所述扫码结果判断所述待测二维码是否为卷烟包装盒的二维码；
若是，则接收待测商品的实物图像；
从所述商品实物图像中提取待测商品的外观特征以及待测商品中二维码的周边图像特征；
依据所述外观特征和所述周边图像特征判断所述待测商品是否为卷烟包装盒；
若是，则输出成功的检测结果。
2.根据权利要求1所述的扫码验真场景下的卷烟包装盒的检测方法，其特征在于，依据所述扫码结果判断所述待测二维码是否为卷烟包装盒的二维码，具体包括：
依据所述待测二维码的扫码结果获得所述扫码结果对应的待测哈希值；
将所述待测哈希值与标准卷烟包装盒上的二维码对应的标准哈希值进行匹配；
若匹配成功，则判定所述待测二维码是卷烟包装盒的二维码。
3.根据权利要求1所述的扫码验真场景下的卷烟包装盒的检测方法，其特征在于，从所述商品实物图像中提取待测商品的外观特征以及待测商品中二维码的周边图像特征，具体包括：
利用目标检测算法定位所述商品实物图像中商品实物的区域、二维码的区域；
从所述商品实物的区域中提取所述待测商品的外观特征，并依据所述二维码的区域和所述商品实物的区域之间的区域提取所述待测商品中二维码的周边图像特征。
4.根据权利要求3所述的扫码验真场景下的卷烟包装盒的检测方法，其特征在于，利用目标检测算法定位所述商品实物图像中商品实物的区域、二维码的区域，具体包括：
依据所述商品实物图像定位商品实物的粗略位置和二维码的粗略位置，同时识别商品实物上的关键点信息和二维码上的关键点信息；
结合所述商品实物的粗略位置和关键点信息确定所述商品实物的轮廓，从而确定所述商品实物的精确位置；结合所述二维码的粗略位置和关键点信息确定所述二维码的轮廓，从而确定所述二维码的精确位置。
5.根据权利要求3所述的扫码验真场景下的卷烟包装盒的检测方法，其特征在于，利用目标检测算法定位所述商品实物图像中商品实物的区域、二维码的区域，具体包括：
判断所述商品实物图像的分辨率是否小于阈值；
若是，则利用小尺度目标检测算法定位所述商品实物图像中商品实物的区域、二维码的区域。
6.一种扫码验真场景下的卷烟包装盒的检测装置，其特征在于，包括扫码结果接收模块、第一判断模块、图像接收模块、第一特征提取模块、第二判断模块以及输出模块；
所述扫码结果接收模块用于接收待测商品上的待测二维码的扫码结果；
所述第一判断模块用于依据所述扫码结果判断所述待测二维码是否为卷烟包装盒的二维码；
所述图像接收模块用于在所述待测二维码是卷烟包装盒的二维码时接收待测商品的实物图像；
所述第一特征提取模块用于从所述商品实物图像中提取待测商品的外观特征以及待测商品中二维码的周边图像特征；
所述第二判断模块用于依据所述外观特征和所述周边图像特征判断所述待测商品是否为卷烟包装盒；
所述输出模块用于在判定所述待测商品是卷烟包装盒时输出成功的检测结果。
7.根据权利要求6所述的扫码验真场景下的卷烟包装盒的检测装置，其特征在于，所述第一判断模块包括哈希值获得模块、匹配模块和判定模块；
所述哈希值获得模块用于依据所述待测二维码的扫码结果获得所述扫码结果对应的待测哈希值；
所述匹配模块用于将所述待测哈希值与标准卷烟包装盒上的二维码对应的标准哈希值进行匹配；
所述判定模块用于在所述待测哈希值与所述标准哈希值匹配成功时判定所述待测二维码是卷烟包装盒的二维码。
8.根据权利要求6所述的扫码验真场景下的卷烟包装盒的检测装置，其特征在于，所述第一特征提取模块包括区域定位模块、第二特征提取模块；
所述区域定位模块用于利用目标检测算法定位所述商品实物图像中商品实物的区域、二维码的区域；
所述第二特征提取模块用于从所述商品实物的区域中提取所述待测商品的外观特征，并依据所述二维码的区域和所述商品实物的区域之间的区域提取所述待测商品中二维码的周边图像特征。
9.根据权利要求8所述的扫码验真场景下的卷烟包装盒的检测装置，其特征在于，所述区域定位模块包括粗略位置和关键点信息识别模块和轮廓确定模块；
所述粗略位置和关键点信息识别模块用于依据所述商品实物图像定位商品实物的粗略位置和二维码的粗略位置，同时识别商品实物上的关键点信息和二维码上的关键点信息；
所述轮廓确定模块用于结合所述商品实物的粗略位置和关键点信息确定所述商品实物的轮廓，从而确定所述商品实物的精确位置；结合所述二维码的粗略位置和关键点信息确定所述二维码的轮廓，从而确定所述二维码的精确位置。
10.根据权利要求8所述的扫码验真场景下的卷烟包装盒的检测装置，其特征在于，所述区域定位模块包括第三判断模块以及小尺度目标检测模块；
所述第三判断模块用于判断所述商品实物图像的分辨率是否小于阈值；
所述小尺度目标检测模块用于在所述商品实物图像的分辨率小于阈值时利用小尺度目标检测算法定位所述商品实物图像中商品实物的区域、二维码的区域。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN117745187A (zh) * 2024-02-07 2024-03-22 吉林大学 基于agv的药物自动配送系统及其方法

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117745187A (zh) * 2024-02-07 2024-03-22 吉林大学 基于agv的药物自动配送系统及其方法
CN117745187B (zh) * 2024-02-07 2024-05-14 吉林大学 基于agv的药物自动配送系统及其方法

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