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专利号: 2017114446789
申请人: 中国科学院深圳先进技术研究院
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
更新日期:2024-12-09
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种识别硬币年份的方法,其特征在于,包括:

获取待识别的目标硬币图像;

将所述目标硬币图像输入至训练好的硬币年份识别模型;

根据所述硬币年份识别模型输出的年份数字信息确定所述目标硬币图像中的硬币的年份;其中,所述年份数字信息用于表征硬币的年份。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述年份数字信息包括所述目标硬币图像中的硬币上的四位年份数字的名称及坐标;

所述根据所述硬币年份识别模型输出的年份数字信息确定所述目标硬币图像中的硬币的年份,包括:根据所述目标硬币图像中的硬币上的四位年份数字的坐标以及预设排序策略对所述四位年份数字进行排序,得到所述硬币的年份。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标硬币图像中的硬币上的四位年份数字的坐标以及预设排序策略对所述四位年份数字进行排序,得到所述硬币的年份,包括:采用背景差分法对所述目标硬币图像进行处理,得到所述目标硬币图像中的硬币所在的圆形显示区域,确定所述圆形显示区域的中心点的坐标;

根据所述圆形显示区域的中心点的坐标以及所述硬币上的四位年份数字的坐标,确定所述四位年份数字在所述圆形显示区域中的位置;

若所述四位年份数字均位于所述圆形显示区域的下半部分,则按照第一预设顺序对所述四位年份数字进行排序,得到所述硬币的年份;

若所述四位年份数字均位于所述圆形显示区域的上半部分,则按照第二预设顺序对所述四位年份数字进行排序,得到所述硬币的年份;

若所述四位年份数字均位于所述圆形显示区域的右半部分,则按照第三预设顺序对所述四位年份数字进行排序,得到所述硬币的年份;

若所述四位年份数字均位于所述圆形显示区域的左半部分,则按照第四预设顺序对所述四位年份数字进行排序,得到所述硬币的年份。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取待识别的目标硬币图像之前,还包括:获取训练样本集;其中,所述训练样本集中的每组样本数据均由硬币图像以及所述硬币图像中的硬币的年份数字信息构成,所述硬币的年份数字信息包括所述硬币上的四位年份数字的名称及坐标;

采用所述训练样本集对预先构建的基于区域的快速卷积神经网络FasterRCNN模型进行训练,将训练好的所述Faster RCNN模型确定为硬币年份识别模型;其中,所述硬币年份识别模型用于识别硬币的年份。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述获取训练样本集,包括:获取用于训练模型的硬币图像;

确定用户在每张所述硬币图像中的硬币上框选出的四个矩形区域的坐标;其中,所述矩形区域用于表征所述硬币上的年份数字所占的显示区域;

将所述硬币图像中的四个矩形区域的坐标分别确定为所述硬币图像中的硬币上的四位年份数字的坐标;

确定每张所述硬币图像中的硬币上的四位年份数字的名称;

将每张所述硬币图像、每张所述硬币图像中的硬币上的年份数字的名称及坐标进行关联存储,得到训练样本集。

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述确定用户在每张所述硬币图像中的硬币上框选出的四个矩形区域的坐标,包括:获取用户在每张所述硬币图像中的硬币上框选出的四个矩形区域;

根据预设的坐标标定策略,确定每个所述矩形区域的预设对角线的两个端点的坐标,将每个所述矩形区域的预设对角线的两个端点的坐标确定为所述矩形区域的坐标。

7.根据权利要求4至6任一项所述的方法,其特征在于,所述Faster RCNN模型包括特征提取网络、区域提取网络及目标识别网络;所述区域提取网络的输入端和所述目标识别网络的输入端均与所述特征提取网络的输出端连接,所述目标识别网络的输入端还与所述区域提取网络的输出端连接;

所述采用所述训练样本集对预先构建的基于区域的快速卷积神经网络Faster RCNN模型进行训练,将训练好的所述Faster RCNN模型确定为硬币年份识别模型,包括:根据预训练得到的特征提取模型的参数值对所述特征提取网络的参数值进行初始化,对所述区域提取网络的参数值进行随机初始化,并采用初始化后的所述特征提取网络和所述区域提取网络从每张所述硬币图像中提取候选区域;

根据从每张所述硬币图像中提取出的候选区域以及每张所述硬币图像中的硬币的年份数字信息对所述目标识别网络进行第一次训练;

根据第一次训练后的所述目标识别网络的初始参数值对所述区域提取网络的参数值进行更新,并采用初始化后的所述特征提取网络和更新后的所述区域提取网络再次从每张所述硬币图像中提取候选区域;

根据再次从每张所述硬币图像中提取出的候选区域以及每张所述硬币图像中的硬币的年份数字信息对所述目标识别网络进行第二次训练;

将由初始化后的所述特征提取网络、更新后的所述区域提取网络以及第二次训练后的所述目标识别网络组成的所述Faster RCNN模型识别为硬币年份识别模型。

8.一种终端设备,其特征在于,包括用于执行如权利要求1-7任一项所述的方法的单元。

9.一种终端设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7任一项所述方法的步骤。

10.一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程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述方法的步骤。