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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种抗污损的二维码检测定位方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118470293B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410474824.6，技术领域涉及：G06V10/24；该发明授权一种抗污损的二维码检测定位方法是由周军;刘继泽;刘哲嵘设计研发完成，并于2024-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种抗污损的二维码检测定位方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种抗污损的二维码检测定位方法。是以主流目标检测神经网络模型为基础，根据嵌入式平台部署的要求进行改进，得到二维码神经网络模型；并在二维码神经网络模型中根据其污损情况以及角度信息设定分类标准，并根据设定标准更改检测头输出分类通道，使其与设定分类标准一致；在模型的推理学习中，基于预设分类标准，根据步骤4.1得到的分类结果选择对应计算模块计算出二维码角度信息；然后对二维码角度信息进行验证，得到待检测图最终的二维码位置以及角度信息输出。与现有技术相比，本发明提升变化场景中二维码检测定位精度的同时，计算量小，支持嵌入式系统上的实施运行。

本发明授权一种抗污损的二维码检测定位方法在权利要求书中公布了：1.一种抗污损的二维码检测定位方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、构建二维码图像训练数据集；训练数据集的构建包括采集二维二维码图像数据、以及对采集的二维码图像数据预处理，采集的二维码图像数据为实际场景下的二维码图像数据，包括不同码字的二维码、二维码在图像中不同位置、不同角度、不同光照和不同环境；预处理包括数据标注和数据清洗两部分；数据标注是指对每幅图像中二维码位置的框选、二维码在平面上角度标注和二维码分类类别标注；数据清洗是指将标注文件转换为统一格式，以用于后续输入训练；步骤2、搭建二维码检测神经网络模型，以目标检测神经网络模型为基础，根据嵌入式平台部署的要求进行改进，得到二维码检测神经网络模型；二维码检测神经网络模型包括特征提取模块、检测头、计算单元和训练器；步骤3、基于步骤1构建的训练数据集，训练二维码检测神经网络模型；步骤4、利用训练好的二维码检测神经网络模型对待检测图像进行推理：4.1、将待检测图像输入训练好的二维码检测神经网络模型中，使用特征提取模块提取特征并输出至检测头进行检测，得到二维码检测结果，二维码检测结果包括二维码定位框和二维码分类结果；4.2、根据步骤4.1得到的二维码定位框，从原图中裁剪出包含二维码且具有冗余空间的区域，将该区域称为裁剪区域；步骤5、基于步骤4所得区域，利用步骤4得到的二维码位置信息和二维码分类结果，使用角度回归模块和角度计算模块计算出待检测图像二维码的角度信息，从而得到待检测图像最终的二维码位置输出；基于步骤4.2所得裁剪区域，使用计算模块计算出待检测图像二维码的角度信息的步骤包括：计算模块包括角度回归模块和角度计算模块，角度回归模块包括第一角度回归模块和第二角度回归模块；其中，第一角度回归模块为四点角度回归模块，第二角度模块为hough角度回归模块；基于预设分类标准，根据步骤4.1得到的分类结果依次选择对应角度回归模块和角度计算模块进行计算；当步骤4.1得到的分类结果为0或1时，将步骤4.2获得的裁剪区域作为输入图像输入第一角度回归模块和第一角度计算模块进行计算；当步骤4.1得到的分类结果为2、3、4或5时，将步骤4.2获得裁剪区域作为输入图像输入第二角度回归模块和第一角度计算模块进行计算；当步骤4.1得到的分类结果为6时，直接根据步骤4.1得到的二维定位框输出二维码坐标信息和角度None值，并将输出的二维码坐标信息作为待检测图像最终的二维码位置。

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