利用SegNet的非标准DM码的区域提取

简介

位置与背景鲁棒的区域提取技术一直以来都是DM码识别技术中的关键核心。目前,已有的二维码区域提取主要是利用卷积神经网络或者BP神经网络等方法来实现的,其共同特点是基于神经网络,且有较高的准确率,但这些方法仍存在以下缺点(1)训练过程复杂繁琐;(2)训练后仍需对图片进行特征变换或者图片重组才能达到对其进行定位识别的目的。针对该问题,提出了一种基于语义分割技术的DM码条码区域提取方法先采用基于深度学习的SegNet网络从图片中分割出包含二维码的最小区域,再对得到的区域进行二维码定位与解析,并进行了实验验证。实验结果表明,与已有的基于神经网络定位二维码区域的方法相比,利用SegNet的定位方法更为简洁高效,能够将准确率提高到99.5%,且具有更高的鲁棒性。