[发明专利]一种纸币冠字号码识别方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请提供的一种纸币冠字号码识别方法、装置、设备及存储介质，可应用于金融领域或其他领域，通过获取目标纸币冠字号码区域图像，对目标纸币冠字号码区域图像进行预处理，得到预处理图像；将所述预处理图像输入特征提取模型，得到特征提取模型输出的第一纸币冠字号码，其中，特征提取模型是EfficientNet‑B0和EfficientNet‑B7的复合模型。可见，上述方法通过EfficientNet‑B0和EfficientNet‑B7的复合模型进行纸币冠字号码的识别，提高纸币冠字号码的识别准确度。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，具体涉及一种纸币冠字号码识别方法、设备及存储介质。

背景技术

纸币冠字号是纸币的“身份证”，对纸币冠字号码的识别不仅可以确定纸币的真假，还可以将识别出的纸币冠字号码存储到数据库中，追踪和监控纸币的流通来源。

目前，对于纸币冠字号码的识别,仍存在识别准确度不高的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提供一种纸币冠字号码识别方法、装置、设备及存储介质，能够提高纸币冠字号码的识别准确度。

第一方面，本申请提供一种纸币冠字号码识别方法，包括：

获取目标纸币冠字号码区域图像；

对所述目标纸币冠字号码区域图像进行预处理，得到预处理图像；

将所述预处理图像输入特征提取模型，得到所述特征提取模型输出的第一纸币冠字号码，其中，所述特征提取模型是EfficientNet-B0和EfficientNet-B7的复合模型。

可选的，所述特征提取模型采用以下方式训练得到：

获取训练数据，所述训练数据包括训练纸币冠字号码图像和所述训练纸币冠字号码图像对应的标签；

将所述训练纸币冠字号码图像输入待训练模型，得到所述待训练模型输出的第二纸币冠字号码；

利用所述第二纸币冠字号码以及所述标签训练所述待训练模型，直至损失值小于阈值，得到所述复合模型，所述损失值用于衡量所述第二纸币冠字号码与所述标签的差距。

可选的，所述利用所述第二纸币冠字号码以及所述标签训练所述待训练模型，包括：

根据随机梯度下降方法，利用所述第二纸币冠字号码以及所述标签训练所述待训练模型。

可选的，所述对所述目标纸币冠字号码区域图像进行预处理，得到预处理图像，包括：

对所述目标纸币冠字号码区域图像进行去噪处理，得到去噪图像；

将所述去噪图像进行倾斜校正，得到所述预处理图像。

可选的，所述对所述目标纸币冠字号码区域图像进行去噪处理，得到去噪图像，包括：

根据边缘检测算法确定所述目标纸币冠字号码区域图像中的字符边缘，所述边缘检测算法采用边缘方向包括水平方向、垂直方向、垂直方向水平向右偏移45度方向以及垂直方向水平向右偏移135度方向的梯度模版,所述梯度模版用于确定所述目标纸币冠字号码区域图像的边缘像素点；

基于所述字符边缘，采用中值滤波方法对所述目标纸币冠字号码区域图像进行去噪，得到所述去噪图像。

可选的，所述根据边缘检测算法确定所述目标纸币冠字号码区域图像中的字符边缘，包括：

根据所述梯度模板计算所述目标纸币冠字号码区域图像包括的像素点的像素梯度幅值；

将像素梯度幅值与相邻的像素点的像素梯度幅值的差大于阈值的像素点确定为边缘像素点；