技术摘要：
本发明实施例公开一种基于AI的二维码识别方法、装置、设备和介质。该方法包括：检测待检测图片得到二维码在所述待检测图片中的位置信息；根据所述位置信息生成二维码图片；对所述二维码图片进行图片质量增强并识别得到二维码识别结果。本发明实施例中通过对二维码图片  全部
背景技术：
人工智能(Artificial  Intelligence，AI)亦称智械、机器智能，是研究、开发用于 模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。指由人制造出 来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技 术。 目前，二维码被广泛应用在各行各业，在很多场景下，用户需要对纸面上的二维码 进行拍照，然后再对照片上的二维码进行扫描识别。由于在拍照时，可能受到纸面磨损、纸 面缺失、纸面颜色、拍照当时的光的亮度以及拍照技术等多方面影响，使得所拍到的图片不 够清晰，因此，很难对不够清晰的图片上的二维码进行识别，导致对二维码的识别率较低。
技术实现要素：
本发明提供了一种基于AI的二维码识别方法、装置、设备和介质，以提高二维码的 识别率。具体的技术方案如下。 第一方面，本发明实施例提供一种基于AI的二维码识别方法，所述方法包括： S1、检测待检测图片得到二维码在所述待检测图片中的位置信息； S2、根据所述位置信息生成二维码图片； S3、对所述二维码图片进行图片质量增强并识别得到二维码识别结果。 可选的，所述步骤S1具体包括： S11、采用检测模型对待检测图片进行二维码检测，得到各个二维码在所述待检测 图片中的位置信息。 可选的，所述步骤S11具体包括： S111、基于预先建立的二维码检测模型对待检测图片进行二维码检测，得到各个 二维码在所述待检测图片中的位置信息； 其中，所述二维码检测模型为：基于多张带有二维码的位置信息的二维码样本图 片作为模型训练数据，对初始网络模型进行训练得到的网络模型，其中，所述二维码检测模 型用于使得二维码样本图片与对应的二维码的位置信息相关联，所述二维码样本图片由对 多个包含二维码的原始图片进行旋转、尺寸变换和/或图片质量变换得到的，且各个包含二 维码的原始图片中的二维码的位置各不相同。 可选的，所述步骤S2具体包括： S21、根据所述位置信息，确定所述二维码在所述待检测图片中的目标区域； S22、生成包含所述目标区域的二维码图片。 可选的，所述步骤S3具体包括： 4 CN 111723802 A 说　明　书 2/11 页 S31、从多个预设图片质量增强方式中选择一方式对所述二维码图片进行图片质 量增强； S32、将完成图片质量增强的图片作为当前图片，采用二维码识别算法对所述当前 图片进行识别； S33、判断是否得到识别结果； S34、如果是，将得到的识别结果作为二维码识别结果。 可选的，上述方法在所述步骤S33之后还包括： S35、如果否，从剩余的预设图片质量增强方式中选择一方式对所述当前图片进行 图片质量增强，返回执行步骤S32。 可选的，所述步骤S31中的所述多个预设图片质量增强方式包括以下方式中的至 少两种： 对所述二维码图片进行图片旋转和图片缩放、调节所述二维码图片的颜色直观特 性、对所述二维码图片进行形态学上的开操作、提取所述二维码图片的前景图和对所述二 维码图片进行去扭曲。 可选的，所述对所述二维码图片进行图片旋转和图片缩放，具体包括： 将所述二维码图片中的二维码相互平行的两个边旋转至水平方向，相互平行的另 两个边旋转转至竖直方向； 将旋转后的所述二维码图片的大小缩放到预设大小。 可选的，所述调节所述二维码图片的颜色直观特性，具体包括： 根据所述二维码图片的颜色直观特性确定调整值； 根据调整值对所述二维码图片的颜色直观特性进行调节，其中，所述二维码图片 的颜色直观特性包括色调、亮度和饱和度。 第二方面，本发明实施例提供一种基于AI的二维码识别装置，所述装置包括： 二维码检测模块，被配置为检测待检测图片得到二维码在所述待检测图片中的位 置信息； 二维码图片生成模块，被配置为根据所述位置信息生成二维码图片； 二维码识别模块，被配置为对所述二维码图片进行图片质量增强并识别得到二维 码识别结果。 第三方面，本发明实施例提供一种计算设备，所述设备包括： 存储有可执行程序代码的存储器； 与存储器耦合的处理器； 其中，处理器调用存储器中存储的可执行程序代码，执行如上述第一方面所述的 基于AI的二维码识别方法。 第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序， 该程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的基于AI的二维码识别方法。 由上述内容可知，本发明实施例中，为了对二维码进行识别，需要检测待检测图片 得到二维码在待检测图片中的位置信息，然后根据位置信息生成二维码图片，进而对二维 码图片进行图片质量增强并识别得到二维码识别结果。本发明实施例中通过对二维码图片 进行图片质量增强的方式提高二维码图片的清晰度，以便于后续在进行二维码识别时可以 5 CN 111723802 A 说　明　书 3/11 页 得到二维码识别结果，提高了二维码的识别率。当然，实施本发明的任一产品或方法并不一 定需要同时达到以上所述的所有优点。 本发明实施例的创新点包括： 1、本发明实施例中，为了对二维码进行识别，需要检测待检测图片得到二维码在 待检测图片中的位置信息，然后根据位置信息生成二维码图片，进而对二维码图片进行图 片质量增强并识别得到二维码识别结果。本发明实施例中通过对二维码图片进行图片质量 增强的方式提高二维码图片的清晰度，以便于后续在进行二维码识别时可以得到二维码识 别结果，提高了二维码的识别率。 2、本发明实施例提供的基于AI的二维码识别方法整个过程由计算机执行，全程无 需人工参与，因而提高了二维码识别的效率。 3、由于本发明实施例中通过对二维码图片进行图片质量增强的方式提高了二维 码图片的清晰度，使得某些不够清晰的图片中的二维码也可以被识别出得到二维码识别结 果，因此，客户在对二维码进行拍照时无需刻意拍出清晰的照片，使得客户受到拍摄的限制 较小，提高了客户的满意度。 4、由于在建立二维码检测模型时所采用的二维码样本图片是由对多个包含二维 码的原始图片进行旋转、尺寸变换和/或图片质量变换得到的，且各个包含二维码的原始图 片中的二维码的位置各不相同，因此，使得本发明实施例中的二维码样本图片尽可能的涵 盖了二维码在图片中的不同位置的各种情况，使得基于此二维码样本图片作为模型训练数 据对初始网络模型进行训练得到的二维码检测模型更能够准确的定位待检测图片中的二 维码的位置，提高了检测的准确率。 附图说明 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发 明的一些实施例。对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根 据这些附图获得其他的附图。 图1为本实施例提供的二维码识别的流程示意图； 图2是本发明实施例提供的一种基于AI的二维码识别方法的流程示意图； 图3为基于位置信息确定待检测图片中的目标区域的原理示意图； 图4是本发明实施例提供的一种基于AI的二维码识别装置的结构示意图； 图5是本发明实施例提供的一种计算设备的结构示意图。