(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210439147.5 (22)申请日 2022.04.25 (71)申请人 深圳思谋信息科技有限公司 地址 518051 广东省深圳市南 山区高新 南 九道45号 三航科技大厦2 2楼 申请人 北京思谋智能科技有限公司 (72)发明人 徐威　陈帅　卢范斌　陈玉康　 陈逸伦　刘枢　吕江波　沈小勇　 (74)专利代理 机构 华进联合专利商标代理有限 公司 44224 专利代理师 冯右明 (51)Int.Cl. G06V 10/44(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01)G06K 9/62(2022.01) G06N 3/08(2006.01) G06T 5/50(2006.01) G06T 7/62(2017.01) G06T 7/73(2017.01) G06K 7/14(2006.01) (54)发明名称 图像信息识别方法、 装置、 计算机设备和存 储介质 (57)摘要 本申请涉及一种图像信息识别方法、 装置、 计算机设备、 存储介质和计算机程序产品。 通过 将待识别二维码输入目标神经网络， 并获取目标 神经网络输出对应的第一特征点 以及第二特征 点。 其中， 目标神经网络基于不同场景的样本图 像以及样本图像包含的二维码对应的真实二维 码信息训练得到。 再根据第一特征点和第二特征 点的距离， 确定待识别二维码图像对应的版本信 息。 相较于传统的基于定位中心或面积比例来确 定二维码图像版本的方式， 本方案利用二维码的 两种特征点， 以及基于不同场景的二维码训练得 到的目标神经网络进行特征点识别， 再基于特征 点间的距离确定二维码版本， 从而降低环境因素 对二维码识别的影 响， 提高了二维码版本识别的 准确度。 权利要求书3页 说明书12页 附图3页 CN 114549857 A 2022.05.27 CN 114549857 A 1.一种图像信息识别方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取待识别二维码图像； 将所述待识别二维码图像输入目标神经网络， 获取所述目标神经网络输出的所述待识 别二维码图像对应的第一特征点以及第二特征点； 其中所述第一特征点与所述第二特征点 对应， 所述第一特征点表征所述待识别二维码图像边缘的特征点， 所述第二特征点表征所 述待识别二 维码图像中与所述第一特征点在同一定位块的特征点； 所述目标神经网络基于 不同场景 下的样本图像以及所述样本图像包 含的二维码对应的真实二维码信息训练得到； 根据所述第 一特征点和第 二特征点的距离和位置， 确定所述待识别二维码图像对应的 版本信息 。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 获取多个具有二维码的不同场景的样本图像以及所述多个样本图像包含的多个真实 二维码信息； 将所述多个样本图像输入待训练神经网络， 获取所述待训练神经网络输出的所述多个 样本图像包 含的二维码的多个样本第一特 征点和多个样本第二特 征点； 根据所述多个样本第 一特征点和多个样本第 二特征点， 以及所述多个真实二维码信 息 的多个真实第一特征点和多个真实第二特征点， 构建损失函数， 检测所述损失函数 的输出 值是否小于或等于预设阈值； 若否， 根据所述输出值， 通过反向传播算法调整所述待训练神经网络的权重， 返回将所 述多个样本图像输入待训练神经网络的步骤； 若是， 结束循环， 将当前的待训练神经网络作为所述目标神经网络 。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述获取多个具有二维码的不同场景的样 本图像， 包括： 获取待处 理二维码图像以及多个不同类型的背景图像； 将所述待处 理二维码图像和所述背景图像融合， 得到融合后的二维码图像； 调整多个所述融合后的二维码图像的图像参数， 得到多个调整后的二维码图像； 获取多个真实场景 下采集的真实场景二维码图像； 根据多个所述融合后的二维码图像、 多个所述调整后的二维码图像以及所述真实场景 二维码图像， 得到所述多个样本图像。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述将所述多个样本图像输入待训练神经 网络， 获取所述待训练神经网络输出的所述多个样本图像包含的二 维码的多个样本第一特 征点和多个样本第二特 征点， 包括： 通过Mixup算法和/或Mosiac算法对所述多个样本图像进行图像增强； 将图像增强后的所述多个样本图像输入预训练的Mobilenetv2神经网络， 基于特征金 字塔网络获取基于所述多个样本图像包含的二维码生成的特征图， 从所述特征图中获取所 述二维码的多个样本第一特 征点和多个样本第二特 征点。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 包括多个待识别二维码图像； 所述获取所述目标神经网络输出的所述待识别二维码图像对应的第一特征点以及第 二特征点之后， 还 包括： 获取多组由所述第一特 征点和所述第二特 征点形成的特 征点集合；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114549857 A 2获取基于多个所述第 一特征点形成的矩形的面积、 每个第 一特征点距离所在矩形的中 心点的距离、 每个所述矩形 的角度大小、 每个所述第一特征点与每个所述第二特征点间的 相对位置以及获取每组第一特 征点与第二特 征点对应的目标神经网络 输出值； 根据所述面积、 所述每个第 一特征点距离所在矩形的中心点的距离、 所述角度大小、 所 述相对位置以及所述目标神经网络输出值， 确定所述多组第一特征点和所述第二特征点中 属于同一个待识别二维码的一组第一特 征点和第二特 征点。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述获取基于多个所述第 一特征点形成的 矩形的面积， 包括： 从所述特征点集合中获取多组第 一特征点组合； 每组第 一特征点组合中包含预设数量 的第一特 征点； 获取由所述多组第 一特征点组合中各个第 一特征点形成的矩形的面积， 得到多个矩形 的面积。 7.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述获取每组第 一特征点与第 二特征点对 应的目标神经网络 输出值， 包括： 获取每组第一特 征点与第二特 征点对应的待处 理神经网络 输出值； 若所述待处理神经网络输出值的响应值大于或等于预设响应值阈值以及所述第一特 征点与第二特征点的类别预测正确， 确定所述待处理神经网络输出值为该组对应的目标神 经网络输出值； 若所述待处理神经网络输出值的响应值小于预设响应值阈值或所述第一特征点与第 二特征点的类别预测错误， 将所述待处理神经网络输出值对应的第一特征点和 第二特征点 去除。 8.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述第 一特征点和第 二特征点的 距离， 确定所述待识别二维码图像对应的版本信息， 包括： 根据所述第 一特征点与所述第 二特征点的距离和位置， 确定由所述第 一特征点与 所述 第二特征点形成的矩形的边长； 根据所述待识别二维码图像一边的边长与 所述矩形的边长的长度对应关系， 确定所述 待识别二维码图像对应的版本信息 。 9.一种图像信息识别装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 获取模块， 用于获取待识别二维码图像； 输入模块， 用于将所述待识别二维码图像输入目标神经网络， 获取所述目标神经网络 输出的所述待识别二 维码图像对应的第一特征点以及第二特征点； 其中所述第一特征点与 所述第二特征点对应， 所述第一特征点表征所述待识别二维码图像边缘的特征点， 所述第 二特征点表征所述待识别二 维码图像中与所述第一特征点在同一定位块的特征点； 所述目 标神经网络基于不同场景下 的样本图像以及所述样本图像包含的二维码对应的真实二维 码信息训练得到； 识别模块， 用于根据所述第一特征点和第二特征点的距离和位置， 确定所述待识别二 维码图像对应的版本信息 。 10.一种计算机设备， 包括存储器和 处理器， 所述存储器存储有计算机程序， 其特征在 于， 所述处 理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114549857 A 3