[发明专利]一种基于图像卷积神经网络技术的仓库标示牌识别方法

摘要

本发明公开了一种基于图像卷积神经网络技术的仓库标示牌识别方法，主要包括以下步骤首先从图片流中提取出对照片的感兴趣部分，之后对图片进行缩放处理，转换成同样大小的图片；基于光流方法对于标识牌图片进行检测，当检测到图片发生变化时，提取出发生变化时刻图片以及前一帧与后一帧的图片；将这三幅图片作为输入，利用卷积神经网络进行图片计算，最终判断标识牌发生如何变化。本发明方法通过提取标识牌场景图片中感兴趣区域，将图片缩放至固定大小，检测标识牌变化，并利用卷积神经算法进行分块处理，避免了大型仓储中标识牌数量多，情景复杂所导致的难以检测的问题，极大的提高了测试精度。本发明可广泛应用于仓储管理领域。

主权项

一种基于图像卷积神经网络技术的仓库标示牌识别方法，其特征在于：具体步骤如下：A．首先从图片流中提取出对照片的感兴趣部分，之后对图片进行缩放处理转换成同样大小的图片；B．基于光流法对于标识牌图片进行检测，当检测到图片发生变化时，提取出发生变化时刻图片以及前一帧与后一帧的图片；C．将这三幅图片作为输入，利用卷积神经网络进行图片计算，最终判断标识牌发生如何变化。