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龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳環(huán)金科技有限公司申請(qǐng)的專利一種基于圖像識(shí)別的產(chǎn)品信息錄入方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120356066B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510846224.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/82；該發(fā)明授權(quán)一種基于圖像識(shí)別的產(chǎn)品信息錄入方法及系統(tǒng)是由何杰忠;桂益明;劉騰飛設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-24向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于圖像識(shí)別的產(chǎn)品信息錄入方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于圖像識(shí)別的產(chǎn)品信息錄入方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域；獲取初始圖像，確定初始圖像中條碼所在的區(qū)域得到目標(biāo)區(qū)域圖像；將目標(biāo)區(qū)域圖像代入改進(jìn)的YOLOv8模型得到第一增強(qiáng)圖像；將第一增強(qiáng)圖像代入模糊去除模型得到第二增強(qiáng)圖像；掃描第二增強(qiáng)圖像進(jìn)行產(chǎn)品信息錄入；通過(guò)獲取初始圖像并確定條碼目標(biāo)區(qū)域，能精準(zhǔn)聚焦掃描內(nèi)容，減少無(wú)關(guān)信息干擾；將目標(biāo)區(qū)域圖像代入改進(jìn)的YOLOv8模型和模糊去除模型，逐步增強(qiáng)圖像質(zhì)量，降低因光照、抖動(dòng)等因素導(dǎo)致的圖像模糊、噪點(diǎn)問(wèn)題，使掃描圖像更清晰，從而大幅提升產(chǎn)品信息錄入的準(zhǔn)確率，提高了產(chǎn)品信息錄入的效率。

本發(fā)明授權(quán)一種基于圖像識(shí)別的產(chǎn)品信息錄入方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于圖像識(shí)別的產(chǎn)品信息錄入方法，其特征在于，所述方法包括: 獲取初始圖像，確定所述初始圖像中條碼所在的區(qū)域得到目標(biāo)區(qū)域圖像； 將所述目標(biāo)區(qū)域圖像代入第一增強(qiáng)模型改進(jìn)的YOLOv8模型得到第一增強(qiáng)圖像； 將所述第一增強(qiáng)圖像代入模糊去除模型得到第二增強(qiáng)圖像； 掃描所述第二增強(qiáng)圖像進(jìn)行產(chǎn)品信息錄入； 所述第一增強(qiáng)模型為改進(jìn)的YOLOv8模型，原始YOLOv8模型包括骨干網(wǎng)絡(luò)、頸部網(wǎng)絡(luò)和頭部網(wǎng)絡(luò)，具體的改進(jìn)包括： 將所述骨干網(wǎng)絡(luò)中的C2f層替換為輕量融合層； 所述輕量融合層包括第一分支和第二分支；所述第一分支包括第一卷積層和MLP層；所述第二分支包括第二卷積層； 所述輕量融合層獲取輸入特征，對(duì)輸入特征進(jìn)行通道分割得到第一輸入特征和第二輸入特征； 將所述第一輸入特征代入第一分支，所述第一輸入特征依次經(jīng)過(guò)所述第一卷積層和所述MLP層得到第一輸出特征； 將所述第二輸入特征代入第二分支，所述第二輸入特征經(jīng)過(guò)所述第二卷積層得到第二輸出特征； 對(duì)所述第一輸出特征和所述第二輸出特征進(jìn)行特征融合得到所述輕量融合層的輸出特征。

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