[发明专利]一种钱捆检测方法、入库方法及相关装置

说明书

本申请公开了一种钱捆检测方法、入库方法及相关装置，所述方法包括获取钱捆图片，并将所述钱捆图片输入经过训练的检测网络模型；通过所述检测网络模型检测所述钱捆图片对应的钱捆摆放位置以及钱币类别；基于检测的钱捆摆放位置以及钱币类别确定所述钱捆图片对应的钱币存放数据。本申请通过经过训练的检测网络模型对钱捆图片进行识别，可以自动获取钱捆图片中的钱捆摆放位置以及钱币类别，从而可以自动对栅格周转箱进行清点，这样一方面可以提供钱捆入库和出库核验流程中钱捆清点的速度，另一面可以面板人工清点所造成的漏点或者错点的现象。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，特别涉及一种钱捆检测方法、入库方法及相关装置。

背景技术

对于目前的金库场景来说，大部分的场景都由人工进行操作，虽然现在也有类似清分机之类的机器帮助对金库内的钱捆进行清分。然而，对于最关键的钱捆入库和出库核验流程而言，目前通常是采用完全人工清点栅格周转箱的方式来确定栅格周转箱内的钱捆信息，这样一方面费时也费力，另一方还可能会出现因人为操作失误而造成的清点错误的问题。

因而现有技术还有待改进和提高。

发明内容

本申请要解决的技术问题在于，针对现有技术的不足，提供一种钱捆检测方法、入库方法及相关装置。

为了解决上述技术问题，本申请实施例第一方面提供了一种钱捆检测方法，所述的方法还包括：

获取钱捆图片，并将所述钱捆图片输入经过训练的检测网络模型；

通过所述检测网络模型检测所述钱捆图片对应的钱捆摆放位置以及钱币类别；

基于检测的钱捆摆放位置以及钱币类别确定所述钱捆图片对应的钱币存放数据。

所述钱捆检测方法，其中，所述获取钱捆图片，并将所述钱捆图片输入经过训练的检测网络模型具体包括：

获取钱捆图片，对所述钱捆图片进行修正以使得修正后的钱捆图片中的钱捆的高度垂直于钱捆图片的边界；

将修正后的钱捆图片输入经过训练的检测网络模型。

所述钱捆检测方法，其中，所述检测网络模型的训练过程具体包括：

获取训练样本集，其中，所述训练样本集包括若干训练钱捆图片；

基于所述训练样本集对预设网络模型进行训练，以得到所述检测网络模型。

所述钱捆检测方法，其中，所述获取训练样本集具体包括：

获取训练钱捆图片集，并在所述训练钱捆图片集中选取部分训练钱捆图片进行标注，以得到具有标注信息的目标钱捆图片；

基于得到的若干目标钱捆图片对所述预设网络模型进行训练，得到候选网络模型；

通过所述候选网络模型为所述训练钱捆图片集中除目标钱捆图片外的各钱捆图片标注钱币类别，以得到训练样本集。

所述钱捆检测方法，其中，所述基于所述训练样本集对预设网络模型进行训练，以得到所述检测网络模型具体包括：

将所述候选网络模型作为预设网络模型，基于所述训练样本集对所述候选网络模型进行训练，以得到所述检测网络模型。

所述钱捆检测方法，其中，所述基于检测的钱捆摆放位置以及钱币类别确定所述钱捆图片对应的钱币存放数据具体包括：

将钱捆摆放位置进行拟合以生成栅格图；

将各栅格对应的钱捆摆放位置所对应的钱币类别添加至各栅格内，以得到所述钱捆图片对应的钱币存放数据。

本申请实施例第二方面提供了一种入库方法，所述方法包括：