一种类二维码真伪判断方法、判断系统及相关产品与流程

本发明涉及移动机器人，具体涉及一种类二维码真伪判断方法、判断系统及相关产品。

背景技术：

1、机器人视觉定位领域，类二维码检测是经常使用到的技术，常用的类二维码为aurco码和apriltag码。实际应用中在工作场景的多个不同位置贴aurco码或apriltag码，来使机器人感知当前的位置信息，还可以在特定位置贴类二维码，来向机器人表达一些语义，比如禁行区域等.，但是现在出现的问题是，自然场景里各式各样的事物都会有，特别是一些广告牌在玻璃面的反光，还有一些led屏，会导致出现类二维码的误检测，但是机器人自身无法辨识哪些是误检测，这个时候就会给它造成一些错误讯息，例如，如果误识别为一些禁行区类二维码，可能会导致机器人误拉停。

2、如果在检测出类二维码之后，机器人能够自身判断这个类二维码是否真的类二维码，将会提升机器人的智能化程度和抗干扰能力。因此亟需研发一种用于检测机器人检测的类二维码是真还是伪的方法及装置，提高机器人检测类二维码的准确率，降低机器人工作的犯错率。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，本发明提供一种类二维码真伪判断方法、判断系统及相关产品。

2、本发明为解决技术问题所采用的技术方案如下：

3、第一方面，本发明提供一种类二维码真伪判断方法，包括：

4、收集使用类二维码的环境图片，得到图片集；

5、人工标注图片中的类二维码为真或为伪得到正例数据集和反例数据集，所述正例数据集包括人工标注具有真类二维码的图片，所述反例数据集包括人工标注具有伪类二维码的图片；

6、利用正例数据集和反例数据集训练分类神经网络得到真伪判断模型；

7、使用所述真伪判断模型判断机器人工作时获得的类二维码的真伪。

8、在一个优选的实施例中，所述图片集种包括贴了类二维码且能正确检出的环境图片和没有贴类二维码但是会误检出类二维码的环境图片。

9、在一个优选的实施例中，还包括：机器标注所述图片集中图片的类二维码为真或为伪，标注具有真类二维码的图片构成正例粗分数据集，标注具有伪类二维码的图片构成反例粗分数据集。

10、在一个优选的实施例中，所述人工标注图片中的类二维码为真或为伪具体为：人工标注正例粗分数据集和反例粗分数据集中图片的类二维码为真或为伪。

11、在一个优选的实施例中，所述机器标注所述图片集中图片的类二维码为真或为伪具体过程为：使用类二维码检测算法检测所述图片集中贴了类二维码的图片，截取类二维码并保存，得到正例粗分数据集；

12、使用类二维码检测算法，检测所述图片集中没有贴类二维码的图片，截取与类二维码相似或相同区域并保存，得到反例粗分数据集。

13、在一个优选的实施例中，所述检测所述图片集中没有贴类二维码的图片具体过程包括：根据需要的反例粗分数据集中图片的数量，设置纠错率。

14、第二方面，本发明提供一种类二维码真伪判断系统，包括：

15、收集模块，用于收集并存储图片集，所述图片集中的图片为使用类二维码的环境图片；

16、图片存储模块，用于存储正例数据集和反例数据集，所述正例数据集包括人工标注具有真类二维码的图片，所述反例数据集包括人工标注具有伪类二维码的图片；

17、训练模块，用于利用正例数据集和反例数据集训练分类神经网络得到真伪判断模型；

18、判断模块，用于使用所述真伪判断模型判断机器人工作时获得的类二维码的真伪。

19、在一个优选的实施例中，还包括标注模块，所述标注模块用于标注所述图片集中图片的类二维码为真或为伪，用于存储正例粗分数据集和反例粗分数据集，所述正例粗分数据集包括所述标注模块标注的具有真类二维码的图片，所述反例粗分数据集包括所述标注模块标注的具有伪类二维码的图片。

20、在一个优选的实施例中，所述标注模块使用类二维码检测算法进行标注。

21、第三方面，本发明提供一种计算机设备，包括：存储器及一个或多个处理器，所述存储器，用于存储一个或多个计算机程序；当所述一个或多个计算机程序被所述一个或多个处理器执行时，实现如第一方面所述的一种类二维码真伪判断方法。

22、本发明的一种类二维码真伪判断方法、判断系统及相关产品，通过收集使用类二维码的环境图片，进行人工标注，学习得到真伪判断模型，基于机器人一次判断为类二维码的图片，通过真伪判断模型二次判断类二维码的真伪。基于本发明，机器人能够自身判断获得的类二维码是否是真的类二维码，排除误检出的类二维码，就能极大的提高类二维码检测的准确率，提升了机器人的智能化程度和抗干扰能力。

技术特征：

1.一种类二维码真伪判断方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种类二维码真伪判断方法，其特征在于，所述图片集种包括贴了类二维码且能正确检出的环境图片和没有贴类二维码但是会误检出类二维码的环境图片。

3.如权利要求1所述的一种类二维码真伪判断方法，其特征在于，还包括：

4.如权利要求3所述的一种类二维码真伪判断方法，其特征在于，所述人工标注图片中的类二维码为真或为伪具体为：人工标注正例粗分数据集和反例粗分数据集中图片的类二维码为真或为伪。

5.如权利要求3所述的一种类二维码真伪判断方法，其特征在于，所述机器标注所述图片集中图片的类二维码为真或为伪具体过程为：使用类二维码检测算法检测所述图片集中贴了类二维码的图片，截取类二维码并保存，得到正例粗分数据集；

6.如权利要求5所述的一种类二维码真伪判断方法，其特征在于，所述检测所述图片集中没有贴类二维码的图片具体过程包括：根据需要的反例粗分数据集中图片的数量，设置纠错率。

7.一种类二维码真伪判断系统，其特征在于，包括：

8.如权利要求7所述的一种类二维码真伪判断系统，其特征在于，还包括标注模块，所述标注模块用于标注所述图片集中图片的类二维码为真或为伪，用于存储正例粗分数据集和反例粗分数据集，所述正例粗分数据集包括所述标注模块标注的具有真类二维码的图片，所述反例粗分数据集包括所述标注模块标注的具有伪类二维码的图片。

9.如权利要求8所述的一种类二维码真伪判断系统，其特征在于，所述标注模块使用类二维码检测算法进行标注。

10.一种计算机设备，包括：存储器及一个或多个处理器，所述存储器，用于存储一个或多个计算机程序；其特征在于，当所述一个或多个计算机程序被所述一个或多个处理器执行时，实现如权利要求1-6任意一项所述的一种类二维码真伪判断方法。

技术总结
本发明公开了一种类二维码真伪判断方法，涉及移动机器人技术领域，解决了类二维码的误检测率高的问题，所述方法包括：收集使用类二维码的环境图片，得到图片集；人工标注图片中的类二维码为真或为伪得到正例数据集和反例数据集，所述正例数据集包括人工标注具有真类二维码的图片，所述反例数据集包括人工标注具有伪类二维码的图片；利用正例数据集和反例数据集训练分类神经网络得到真伪判断模型；使用所述真伪判断模型判断机器人工作时获得的类二维码的真伪。基于本发明，机器人能够自身判断自身获得的类二维码是否是真的类二维码，极大的提高类二维码检测的准确率，提升了机器人的智能化程度和抗干扰能力。

技术研发人员：焦源
受保护的技术使用者：上海有个机器人有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15