基于图像识别的信息采集方法、移动终端及存储介质与流程

本发明涉及物联网技术领域，尤其涉及一种基于图像识别的信息采集方法、移动终端及计算机可读存储介质。

背景技术：

物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。

物联网领域的信息传输，多采用有线或无线网络进行数字化信息的传播，通常都需要安装特定的数字转化模块和通信模块，成本很高，但某些特定对象的检测结果难以进行数字化，例如：医学领域的各类检测试纸。

述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现要素：

本发明的主要目的在于提供一种基于图像识别的信息采集方法、移动终端及计算机可读存储介质，旨在解决现有技术中有些特定对象难以进行数字化的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种基于图像识别的信息采集方法，所述方法包括以下步骤：

获取目标对象的待识别图像；

在所述目标对象的类型为检测试纸时，根据所述待识别图像中的第一预设定位标识确定所述待识别图像中的测试区和对照区；

提取所述测试区中的第一特征信息，并提取所述对照区中的第二特征信息；

根据所述第一特征信息和第二特征信息确定对应的指标数值，并将确定的指标数值作为信息采集结果。

优选地，所述提取所述测试区中的第一特征信息，并提取所述对照区中的第二特征信息，具体包括：

对所述测试区进行扫描，获得所述测试区中的第一灰度积分值，将所述第一灰度积分值作为所述第一特征信息；

对所述对照区进行扫描，获得所述对照区中的第二灰度积分值，将所述第二灰度积分值作为所述第二特征信息；

相应地，所述根据所述第一特征信息和第二特征信息确定对应的指标数值，并将确定的指标数值作为信息采集结果，具体包括：

计算所述第一特征信息和第二特征信息之间的比例值，确定计算的比例值对应的指标数值，并将确定的指标数值作为信息采集结果。

优选地，所述提取所述测试区中的第一特征信息，并提取所述对照区中的第二特征信息，具体包括：

对所述测试区进行扫描，获得所述测试区中的第一灰度积分值，将所述第一灰度积分值作为所述第一特征信息；

根据相邻像素之间的色差对所述对照区进行划分，获得所述对照区中各比色部分，获得各比色部分的第二灰度积分值，并将所述第二灰度积分值作为所述第二特征信息；

相应地，所述根据所述第一特征信息和第二特征信息确定对应的指标数值，并将确定的指标数值作为信息采集结果，具体包括：

查找与所述第一特征信息匹配的第二特征信息，确定查找的第二特征信息对应的指标数值，并将确定的指标数值作为信息采集结果。

优选地，所述在所述目标对象的类型为检测试纸时，根据所述待识别图像中的第一预设定位标识确定所述待识别图像中的测试区和对照区，具体包括：

在所述目标对象的类型为检测试纸时，根据所述待识别图像中的第一预设定位标识确定所述待识别图像中的测试区、对照区和背景区；

相应地，所述提取所述测试区中的第一特征信息，并提取所述对照区中的第二特征信息之前，所述方法还包括：

采用预设矩形对所述背景区进行扫描，获得各矩形的第三灰度积分值；

计算各矩形的第三灰度积分值之间的方差；

在所述方差未超过预设阈值时，执行所述提取所述测试区中的第一特征信息，并提取所述对照区中的第二特征信息的步骤。

优选地，所述获取目标对象的待识别图像之后，所述方法还包括：

在所述目标对象的类型为数字表盘时，根据所述待识别图像中的第二预设定位标识确定所述待识别图像中的数值区和背景区；

对所述数值区进行划分，获得所述数值区中各数字部分；

对各数字部分与背景区进行灰度对比，获得各数字部分中数码管明暗组合；

根据各数字部分中数码管明暗组合确定对应的表盘数值；

将所述表盘数值作为信息采集结果。

优选地，所述在所述目标对象的类型为数字表盘时，根据所述待识别图像中的第二预设定位标识确定所述待识别图像中的数值区和背景区，具体包括：

在所述目标对象的类型为数字表盘时，根据所述待识别图像中的第二预设定位标识确定所述待识别图像中的数值区、背景区和字符区；

相应地，所述将所述表盘数值作为信息采集结果之前，所述方法还包括：

将所述字符区与背景区进行灰度对比，获得所述字符区中各像素点的明暗信息，根据所述字符区中各像素点的明暗信息及表盘特征分布图确定对应的字符内容；

相应地，所述将所述表盘数值作为信息采集结果，具体包括：

将所述表盘数值及字符内容作为信息采集结果。

优选地，所述获取目标对象的待识别图像之后，所述方法还包括：

在所述目标对象的类型为指针式表盘时，获得所述待识别图像中的第三预设定位标识及圆心；

通过所述第三预设定位标识及圆心将所述待识别图像进行水平校正；

采用预设扇形绕所述圆心对水平校正后的待识别图像进行扫描，获得各扇形的第四灰度积分值；

将第四灰度积分值最大的扇形的中分线与水平方向之间的夹角作为指针偏转角度；

根据所述指针偏转角度确定对应的指针数值；

将所述指针数值作为信息采集结果。

优选地，所述获取目标对象的待识别图像之前，所述方法还包括：

扫描与所述目标对象绑定的图码信息，获得所述图码信息中的对象标识号及出厂信息；

对所述对象标识号及出厂信息进行验证；

在验证通过时，根据所述对象标识号及出厂信息确定所述目标对象的类型，并执行所述获取目标对象的待识别图像的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种移动终端，所述移动终端包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的信息采集程序，所述信息采集程序配置为实现所述的基于图像识别的信息采集方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有信息采集程序，所述信息采集程序被处理器执行时实现所述的基于图像识别的信息采集方法的步骤。

本发明可在目标对象的类型为检测试纸时，根据所述待识别图像中的第一预设定位标识确定所述待识别图像中的测试区和对照区，再提取所述测试区中的第一特征信息，并提取所述对照区中的第二特征信息，然后根据所述第一特征信息和第二特征信息确定对应的指标数值，并将确定的指标数值作为信息采集结果，能够在不增加成本的情况下对目标对象进行数字化。

附图说明

图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的移动终端结构示意图；

图2为本发明遥控器搜寻方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明遥控器搜寻方法第二实施例的流程示意图；

图4为本发明遥控器搜寻方法第三实施例的流程示意图；

图5为本发明遥控器搜寻方法第四实施例的流程示意图；

图6为本发明遥控器搜寻方法第五实施例的流程示意图；

图7为本发明遥控器搜寻方法第六实施例的流程示意图；

图8为本发明遥控器搜寻方法第七实施例的流程示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的移动终端的结构示意图。

如图1所示，该移动终端可以包括：处理器1001，例如cpu，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如wi-fi接口)。存储器1005可以是高速ram存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatilememory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对移动终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及信息采集程序。

在图1所示的移动终端中，网络接口1004主要用于连接服务器(所述服务器可为普通服务器，也可为云服务器，本实施例对此不加以限制)，与服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于接收用户的输入指令；所述移动终端通过处理器1001调用存储器1005中存储的信息采集程序，并执行以下操作：

获取目标对象的待识别图像；

在所述目标对象的类型为检测试纸时，根据所述待识别图像中的第一预设定位标识确定所述待识别图像中的测试区和对照区；

提取所述测试区中的第一特征信息，并提取所述对照区中的第二特征信息；

根据所述第一特征信息和第二特征信息确定对应的指标数值，并将确定的指标数值作为信息采集结果。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的信息采集程序，还执行以下操作：

对所述测试区进行扫描，获得所述测试区中的第一灰度积分值，将所述第一灰度积分值作为所述第一特征信息；

对所述对照区进行扫描，获得所述对照区中的第二灰度积分值，将所述第二灰度积分值作为所述第二特征信息；

计算所述第一特征信息和第二特征信息之间的比例值，确定计算的比例值对应的指标数值，并将确定的指标数值作为信息采集结果。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的信息采集程序，还执行以下操作：

对所述测试区进行扫描，获得所述测试区中的第一灰度积分值，将所述第一灰度积分值作为所述第一特征信息；

根据相邻像素之间的色差对所述对照区进行划分，获得所述对照区中各比色部分，获得各比色部分的第二灰度积分值，并将所述第二灰度积分值作为所述第二特征信息；

查找与所述第一特征信息匹配的第二特征信息，确定查找的第二特征信息对应的指标数值，并将确定的指标数值作为信息采集结果。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的信息采集程序，还执行以下操作：

在所述目标对象的类型为检测试纸时，根据所述待识别图像中的第一预设定位标识确定所述待识别图像中的测试区、对照区和背景区；

采用预设矩形对所述背景区进行扫描，获得各矩形的第三灰度积分值；

计算各矩形的第三灰度积分值之间的方差；

在所述方差未超过预设阈值时，执行所述提取所述测试区中的第一特征信息，并提取所述对照区中的第二特征信息的步骤。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的信息采集程序，还执行以下操作：

在所述目标对象的类型为数字表盘时，根据所述待识别图像中的第二预设定位标识确定所述待识别图像中的数值区和背景区；

对所述数值区进行划分，获得所述数值区中各数字部分；

对各数字部分与背景区进行灰度对比，获得各数字部分中数码管明暗组合；

根据各数字部分中数码管明暗组合确定对应的表盘数值；

将所述表盘数值作为信息采集结果。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的信息采集程序，还执行以下操作：

在所述目标对象的类型为数字表盘时，根据所述待识别图像中的第二预设定位标识确定所述待识别图像中的数值区、背景区和字符区；

将所述字符区与背景区进行灰度对比，获得所述字符区中各像素点的明暗信息，根据所述字符区中各像素点的明暗信息及表盘特征分布图确定对应的字符内容；

将所述表盘数值及字符内容作为信息采集结果。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的信息采集程序，还执行以下操作：

在所述目标对象的类型为指针式表盘时，获得所述待识别图像中的第三预设定位标识及圆心；

通过所述第三预设定位标识及圆心将所述待识别图像进行水平校正；

采用预设扇形绕所述圆心对水平校正后的待识别图像进行扫描，获得各扇形的第四灰度积分值；

将第四灰度积分值最大的扇形的中分线与水平方向之间的夹角作为指针偏转角度；

根据所述指针偏转角度确定对应的指针数值；

将所述指针数值作为信息采集结果。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的信息采集程序，还执行以下操作：

扫描与所述目标对象绑定的图码信息，获得所述图码信息中的对象标识号及出厂信息；

对所述对象标识号及出厂信息进行验证；

在验证通过时，根据所述对象标识号及出厂信息确定所述目标对象的类型，并执行所述获取目标对象的待识别图像的步骤。

本实施例通过上述方案，可在目标对象的类型为检测试纸时，根据所述待识别图像中的第一预设定位标识确定所述待识别图像中的测试区和对照区，再提取所述测试区中的第一特征信息，并提取所述对照区中的第二特征信息，然后根据所述第一特征信息和第二特征信息确定对应的指标数值，并将确定的指标数值作为信息采集结果，能够在不增加成本的情况下对目标对象进行数字化。

基于上述硬件结构，提出本发明基于图像识别的信息采集方法实施例。

参照图2，图2为本发明基于图像识别的信息采集方法第一实施例的流程示意图。

在第一实施例中，所述基于图像识别的信息采集方法包括以下步骤：

s10：获取目标对象的待识别图像；

应理解的是，所述移动终端为可用于移动的终端设备，例如：智能手机、平板电脑或笔记本电脑等设备，本实施例对此不加以限制。

需要说明的是，所述目标对象即为需要进行识别的对象，其通常为检测结果较难进行数字化的对象。

可理解的是，所述待识别图像即为对目标对象进行拍摄所获得的图像。

s20：在所述目标对象的类型为检测试纸时，根据所述待识别图像中的第一预设定位标识确定所述待识别图像中的测试区和对照区；

在具体实现中，所述检测试纸中通常具有测试区和对照区，为了对测试区和对照区进行区别，可在所述检测试纸上预先设置第一预设定位标识，从而便于对所述待识别图像中的测试区和对照区进行确定，所述第一预设定位标识可为定位孔、或有明显区分度的定位符等，当然，还可为其他标识，本实施例对此不加以限制。

s30：提取所述测试区中的第一特征信息，并提取所述对照区中的第二特征信息；

可理解的是，所述测试区和对照区中通常都具有特征信息，因此，可提取所述测试区中的第一特征信息，并提取所述对照区中的第二特征信息。

s40：根据所述第一特征信息和第二特征信息确定对应的指标数值，并将确定的指标数值作为信息采集结果。

本实施例可在目标对象的类型为检测试纸时，根据所述待识别图像中的第一预设定位标识确定所述待识别图像中的测试区和对照区，再提取所述测试区中的第一特征信息，并提取所述对照区中的第二特征信息，然后根据所述第一特征信息和第二特征信息确定对应的指标数值，并将确定的指标数值作为信息采集结果，能够在不增加成本的情况下对目标对象进行数字化。

进一步地，如图3所示，基于第一实施例提出本发明基于图像识别的信息采集方法第二实施例，在本实施例中，步骤s30，具体包括：

s301：对所述测试区进行扫描，获得所述测试区中的第一灰度积分值，将所述第一灰度积分值作为所述第一特征信息；

s302：对所述对照区进行扫描，获得所述对照区中的第二灰度积分值，将所述第二灰度积分值作为所述第二特征信息；

相应地，步骤s40，具体包括：

s401：计算所述第一特征信息和第二特征信息之间的比例值，确定计算的比例值对应的指标数值，并将确定的指标数值作为信息采集结果。

可理解的是，在步骤s301中，可采用预设矩形对所述测试区进行扫描，步骤s302中，可采用预设矩形对所述对照区进行扫描，当然，为便于获得灰度积分值，可预先将所述待识别图像进行灰度转换。

在具体实现中，所述检测试纸可能在检测区中具有检测结果，同时在对照区也具有一个对照信息，例如：检测试纸为验孕试纸时，在通常情况下，所述验孕试纸的检测区可能出现红线，所述对照区会一直出现红线，当然，在对照区也可能由于试纸失效而不出现红线，因此，可对所述测试区进行扫描，获得所述测试区中的第一灰度积分值，将所述第一灰度积分值作为所述第一特征信息，所述第一特征信息即可反映检测区的红线出现情况，也可对所述对照区进行扫描，获得所述对照区中的第二灰度积分值，将所述第二灰度积分值作为所述第二特征信息，所述第二特征信息即可反映对照区的红线出现情况。

由于第一特征信息可反映检测区的红线出现情况，第二特征信息可反映对照区的红线出现情况，因此，计算所述第一特征信息和第二特征信息之间的比例值即可确定检测结果，为便于确定计算的比例值对应的指标数值，可预先建立比例值与指标数值之间的对应关系，并根据对应关系来确定计算的比例值对应的指标数值，并将确定的指标数值作为信息采集结果。

在获得所述信息采集结果后，可将所述信息采集结果上传至服务器，以便于服务器对所述信息采集结果进行存储及分析。

进一步地，如图4所示，基于第一实施例提出本发明基于图像识别的信息采集方法第三实施例，在本实施例中，步骤s30，具体包括：

s303：对所述测试区进行扫描，获得所述测试区中的第一灰度积分值，将所述第一灰度积分值作为所述第一特征信息；

s304：根据相邻像素之间的色差对所述对照区进行划分，获得所述对照区中各比色部分，获得各比色部分的第二灰度积分值，并将所述第二灰度积分值作为所述第二特征信息；

相应地，步骤s40，具体包括：

s402：查找与所述第一特征信息匹配的第二特征信息，确定查找的第二特征信息对应的指标数值，并将确定的指标数值作为信息采集结果。

可理解的是，在步骤s303中，可采用预设矩形对所述测试区进行扫描，步骤s303中，可采用预设矩形对所述对照区进行扫描，当然，为便于获得灰度积分值，可预先将所述待识别图像进行灰度转换。

在具体实现中，所述检测试纸可能在检测区中具有检测结果，同时在对照区具有多个用于与检测结果进行对比的比色部分，例如：ph值检测试纸，在通常情况下，所述ph值检测试纸的检测区可能出现对应的颜色，所述对照区具有不同ph值对应的各种颜色(即比色部分)，因此，可对所述测试区进行扫描，获得所述测试区中的第一灰度积分值，将所述第一灰度积分值作为所述第一特征信息，所述第一特征信息即可反映检测区的颜色，可根据相邻像素之间的色差对所述对照区进行划分，获得所述对照区中各比色部分，获得各比色部分的第二灰度积分值，并将所述第二灰度积分值作为所述第二特征信息，也就是说，所述第二特征信息具有多个，且分别反映对应比色部分的颜色；

由于第一特征信息可反映检测区的颜色，第二特征信息具有多个，且分别反映对应比色部分的颜色，因此，可查找与所述第一特征信息匹配的第二特征信息，查找到的第二特征信息即可确定检测结果，为便于确定查找的第二特征信息对应的指标数值，可预先建立各比色部分的位置与指标数值之间的对应关系，可根据所述对应关系确定查找的第二特征信息对应的指标数值，并将确定的指标数值作为信息采集结果。

在获得所述信息采集结果后，可将所述信息采集结果上传至服务器，以便于服务器对所述信息采集结果进行存储及分析。

进一步地，如图5所示，基于第二实施例或第三实施例提出本发明基于图像识别的信息采集方法第四实施例，图5以基于第二实施例为例。

在本实施例中，步骤s20，具体包括：

s201：在所述目标对象的类型为检测试纸时，根据所述待识别图像中的第一预设定位标识确定所述待识别图像中的测试区、对照区和背景区；

步骤s30之前，所述方法还包括：

s2001：采用预设矩形对所述背景区进行扫描，获得各矩形的第三灰度积分值；

s2002：计算各矩形的第三灰度积分值之间的方差；

s2003：在所述方差未超过预设阈值时，执行所述提取所述测试区中的第一特征信息，并提取所述对照区中的第二特征信息的步骤。

在步骤s211中，可采用预设矩形对所述背景区进行左右及上下扫描，获取特定宽度(≤1mm)或长度内小矩形灰度积分值，计算各矩形的第三灰度积分值之间的方差，在所述方差超过预设阈值时，说明当前光线不均匀，会导致检测结果不准确，此时，可提示用户需要重新拍摄，当然，在所述方差未超过预设阈值时，执行步骤s30，从而进一步保证了检测结果的准确性。

进一步地，如图6所示，基于第一实施例提出本发明基于图像识别的信息采集方法第五实施例，在本实施例中，步骤s10之后，所述方法还包括：

s211：在所述目标对象的类型为数字表盘时，根据所述待识别图像中的第二预设定位标识确定所述待识别图像中的数值区和背景区；

s212：对所述数值区进行划分，获得所述数值区中各数字部分；

s213：对各数字部分与背景区进行灰度对比，获得各数字部分中数码管明暗组合；

s214：根据各数字部分中数码管明暗组合确定对应的表盘数值；

s215：将所述表盘数值作为信息采集结果。

应理解的是，所述数字表盘也属于较难数值化的对象，例如体重秤，本实施例可对所述数字表盘的表盘数值进行读取，直接扫描体重秤即可方便的记录体重、体脂等数值。

在具体实现中，所述数字表盘中通常具有数值区和背景区，为了对数值区和背景区进行区别，可在所述数字表盘上预先设置第二预设定位标识，从而便于对所述数字表盘中的数值区和背景区进行确定，所述第二预设定位标识可为定位孔、或有明显区分度的定位符等，当然，还可为其他标识，本实施例对此不加以限制。

需要说明的是，所述数字表盘通常是采用7段数码管进行数字的显示，显示数字的区域即为数值区，由于数值区中通常会显示多个数字，因此，可对所述数值区进行划分，获得所述数值区中各数字部分，对各数字部分与背景区进行灰度对比，获得各数字部分中数码管明暗组合，由于7段数码管的不同明暗组合分别对应数字“0”～“9”，因此可预先设置数字与明暗组合之间的对应关系，根据各数字部分中数码管明暗组合及所述对应关系确定对应的表盘数值。

为便于对各数字部分与背景区进行灰度对比，可预先对所述待识别图像进行灰度变换。

在获得所述信息采集结果后，可将所述信息采集结果上传至服务器，以便于服务器对所述信息采集结果进行存储及分析。

需要说明的是，所述数字表盘通常还会设置用于表征数值单位或运行状态等数据的字符，为便于对所述字符进行识别，本实施例中，步骤s21，还可具体包括：

s211：在所述目标对象的类型为数字表盘时，根据所述待识别图像中的第二预设定位标识确定所述待识别图像中的数值区、背景区和字符区；

相应地，所述s25之前，所述方法还包括：

将所述字符区与背景区进行灰度对比，获得所述字符区中各像素点的明暗信息，根据所述字符区中各像素点的明暗信息及表盘特征分布图确定对应的字符内容；

相应地，所述s25，具体包括：

将所述表盘数值及字符内容作为信息采集结果。

可理解的是，所述表盘特征分布图可设置于服务器侧，在需要进行字符内容确定时，根据所述字符区中各像素点的明暗信息及表盘特征分布图确定对应的字符内容。

进一步地，如图7所示，基于第一实施例提出本发明基于图像识别的信息采集方法第六实施例，在本实施例中，步骤s10之后，所述方法还包括：

s221：在所述目标对象的类型为指针式表盘时，获得所述待识别图像中的第三预设定位标识及圆心；

s222：通过所述第三预设定位标识及圆心将所述待识别图像进行水平校正；

s223：采用预设扇形绕所述圆心对水平校正后的待识别图像进行扫描，获得各扇形的第四灰度积分值；

s224：将第四灰度积分值最大的扇形的中分线与水平方向之间的夹角作为指针偏转角度；

s225：根据所述指针偏转角度确定对应的指针数值；

s226：将所述指针数值作为信息采集结果。

应理解的是，所述指针式表盘也属于较难数值化的对象，本实施例可对所述指针式表盘的指针数值进行读取。

可理解的是，所述第三预设定位标识可为定位孔、或有明显区分度的定位符等，当然，还可为其他标识，本实施例对此不加以限制。

在具体实现中，所述待识别图像中的数字表盘容易不符合水平方向，从而影响检测结果，为保证所述检测结果，本实施例中，可获得所述待识别图像中的第三预设定位标识及圆心，通过所述第三预设定位标识及圆心将所述待识别图像进行水平校正，采用预设扇形(所述扇形的夹角可设置为小于等于1度，半径为所述圆心至定位符之间的距离)绕所述圆心对水平校正后的待识别图像进行扫描，获得各扇形的第四灰度积分值，由于指针通常为深色，因此，指针所在的扇形的第四灰度积分值通常会最大，因此，可将第四灰度积分值最大的扇形的中分线与水平方向之间的夹角作为指针偏转角度，为便于确定与所述指针偏转角度对应的指针数值，可预先建立偏转角度与指针数值之间的对应关系，根据所述指针偏转角度以及所述对应关系确定对应的指针数值。

进一步地，如图8所示，基于第一实施例～第六实施例的任一项提出本发明基于图像识别的信息采集方法第七实施例，图8以基于第一实施例为例，在本实施例中，步骤s10之前，所述方法还包括：

s01：扫描与所述目标对象绑定的图码信息，获得所述图码信息中的对象标识号及出厂信息；

s02：对所述对象标识号及出厂信息进行验证；

s03：在验证通过时，根据所述对象标识号及出厂信息确定所述目标对象的类型，并执行所述获取目标对象的待识别图像的步骤。

在具体实现中，所述图码信息可为条形码或二维码，当然，还可为其他图码，本实施例对此不加以限制。

可理解的是，为便于对所述对象标识号及出厂信息进行验证，可预先在服务器侧存储对象标识号及出厂信息，当然，为便于用户查询，还可存储目标对象的类型和测量对象。

在验证通过时，可进行后续步骤，为了便于确定目标对象的类型，可由服务器根据所述对象标识号及出厂信息确定所述目标对象的类型，并将所述目标对象的类型反馈至移动终端。

此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有信息采集程序，所述信息采集程序被处理器执行时实现如下操作：

获取目标对象的待识别图像；

在所述目标对象的类型为检测试纸时，根据所述待识别图像中的第一预设定位标识确定所述待识别图像中的测试区和对照区；

提取所述测试区中的第一特征信息，并提取所述对照区中的第二特征信息；

根据所述第一特征信息和第二特征信息确定对应的指标数值，并将确定的指标数值作为信息采集结果。

进一步地，所述信息采集程序被处理器执行时还实现如下操作：

对所述测试区进行扫描，获得所述测试区中的第一灰度积分值，将所述第一灰度积分值作为所述第一特征信息；

对所述对照区进行扫描，获得所述对照区中的第二灰度积分值，将所述第二灰度积分值作为所述第二特征信息；

计算所述第一特征信息和第二特征信息之间的比例值，确定计算的比例值对应的指标数值，并将确定的指标数值作为信息采集结果。

进一步地，所述信息采集程序被处理器执行时还实现如下操作：

对所述测试区进行扫描，获得所述测试区中的第一灰度积分值，将所述第一灰度积分值作为所述第一特征信息；

根据相邻像素之间的色差对所述对照区进行划分，获得所述对照区中各比色部分，获得各比色部分的第二灰度积分值，并将所述第二灰度积分值作为所述第二特征信息；

查找与所述第一特征信息匹配的第二特征信息，确定查找的第二特征信息对应的指标数值，并将确定的指标数值作为信息采集结果。

进一步地，所述信息采集程序被处理器执行时还实现如下操作：

在所述目标对象的类型为检测试纸时，根据所述待识别图像中的第一预设定位标识确定所述待识别图像中的测试区、对照区和背景区；

采用预设矩形对所述背景区进行扫描，获得各矩形的第三灰度积分值；

计算各矩形的第三灰度积分值之间的方差；

在所述方差未超过预设阈值时，执行所述提取所述测试区中的第一特征信息，并提取所述对照区中的第二特征信息的步骤。

进一步地，所述信息采集程序被处理器执行时还实现如下操作：

在所述目标对象的类型为数字表盘时，根据所述待识别图像中的第二预设定位标识确定所述待识别图像中的数值区和背景区；

对所述数值区进行划分，获得所述数值区中各数字部分；

对各数字部分与背景区进行灰度对比，获得各数字部分中数码管明暗组合；

根据各数字部分中数码管明暗组合确定对应的表盘数值；

将所述表盘数值作为信息采集结果。

进一步地，所述信息采集程序被处理器执行时还实现如下操作：

在所述目标对象的类型为数字表盘时，根据所述待识别图像中的第二预设定位标识确定所述待识别图像中的数值区、背景区和字符区；

将所述字符区与背景区进行灰度对比，获得所述字符区中各像素点的明暗信息，根据所述字符区中各像素点的明暗信息及表盘特征分布图确定对应的字符内容；

将所述表盘数值及字符内容作为信息采集结果。

进一步地，所述信息采集程序被处理器执行时还实现如下操作：

在所述目标对象的类型为指针式表盘时，获得所述待识别图像中的第三预设定位标识及圆心；

通过所述第三预设定位标识及圆心将所述待识别图像进行水平校正；

采用预设扇形绕所述圆心对水平校正后的待识别图像进行扫描，获得各扇形的第四灰度积分值；

将第四灰度积分值最大的扇形的中分线与水平方向之间的夹角作为指针偏转角度；

根据所述指针偏转角度确定对应的指针数值；

将所述指针数值作为信息采集结果。

进一步地，所述信息采集程序被处理器执行时还实现如下操作：

扫描与所述目标对象绑定的图码信息，获得所述图码信息中的对象标识号及出厂信息；

对所述对象标识号及出厂信息进行验证；

在验证通过时，根据所述对象标识号及出厂信息确定所述目标对象的类型，并执行所述获取目标对象的待识别图像的步骤。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。