[发明专利]物品鉴别方法、系统、设备及存储介质有效
| 申请号： | 201810346438.3 | 申请日： | 2018-04-16 |
| 公开（公告）号： | CN108520285B | 公开（公告）日： | 2021-02-09 |
| 发明（设计）人： | 唐平中;李元齐;汪勋;戚婧晨 | 申请（专利权）人： | 图灵人工智能研究院（南京）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06Q30/00 |
| 代理公司： | 上海巅石知识产权代理事务所(普通合伙) 31309 | 代理人： | 王再朝;高磊 |
| 地址： | 210046 江苏省南京*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本申请提供一种物品鉴别方法、系统、设备及存储介质。所述方法包括以下步骤：获取拍摄于待鉴别物品的多幅图像，每幅所述图像中包括有至少一个目标鉴别点；依据训练的对应所述至少一个目标鉴别点的多个卷积神经网络模型分别对所述多幅图像进行识别获得对应每一目标鉴别点的单点分值；依据所述训练的训练集中测试获得的权重，将多个所述目标鉴别点的单点分值进行加权求和处理获得总分值；以及依据所述单点分值或/及所述总分值鉴别所述物品的真伪。本申请利用卷积神经网络对各图像中描述物品的目标鉴别点进行识别，构建评价机制以及通过对识别结果的评价确定物品真伪，有效解决了伪造商品无法快速鉴别的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 物品 鉴别方法 系统 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种物品鉴别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取拍摄于待鉴别物品的多幅图像，每幅所述图像中包括有至少一个目标鉴别点；依据训练的对应所述至少一个目标鉴别点的多个卷积神经网络模型分别对所述多幅图像进行识别获得对应每一目标鉴别点的单点分值；依据所述训练的训练集中测试获得的权重，将多个所述目标鉴别点的单点分值进行加权求和处理获得总分值；以及依据所述单点分值或/及所述总分值鉴别所述物品的真伪。
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