(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210241939.1 (22)申请日 2022.03.11 (71)申请人 上海钧正网络科技有限公司 地址 201199 上海市闵行区秀文路898号1 号楼 (72)发明人 杨磊　刘斌　曹登峰　 (74)专利代理 机构 北京三友知识产权代理有限 公司 11127 专利代理师 童磊　徐焕 (51)Int.Cl. G06V 30/148(2022.01) G06V 10/44(2022.01) (54)发明名称 共享设备的设备标识的确定方法和服 务器 (57)摘要 本说明书提供了共享设备的设备标识的确 定方法和服务器。 在获取包含有目标共享设备的 目标图片之后， 可以先从该目标图片中分别分割 出包含有标识码的第一子图片和包含有标识字 符序列的第二子图片； 接着通过分别处理第一子 图片和第二子图片， 得到对应的第一标识字符序 列和第二标识字符序列； 再根据第一标识字符序 列和第二标识字符序列， 确定出目标共享设备的 设备标识。 从而能够较为准确、 高效地识别确定 出图片中共享设备的设备标识， 减少识别误差， 提高识别精度。 权利要求书3页 说明书19页 附图7页 CN 114792419 A 2022.07.26 CN 114792419 A 1.一种共享设备的设备 标识的确定方法， 其特 征在于， 包括： 获取包含有目标共享设备的目标图片； 从所述目标图片中分割出第一子 图片和第二子 图片； 其中， 所述第一子 图片包含有布 设于目标共享设备的标识码； 所述第二子图片包 含有目标共享设备的标识字符序列； 处理第一子图片， 得到第一标识字符序列； 处 理第二子图片， 得到第二标识字符序列； 根据所述第一标识字符序列和所述第二标识字符序列， 确定目标共享设备的设备标 识。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据 所述第一标识字符序列和所述第 二标 识字符序列， 确定目标共享设备的设备 标识， 包括： 比较所述第一标识字符序列和所述第二标识字符序列； 在确定所述第 一标识字符序列和所述第 二标识字符序列相同的情况下， 将所述第 一标 识字符序列或第二标识字符序列， 确定为目标共享设备的设备 标识； 所述方法还 包括： 根据目标共享设备的设备 标识， 对目标共享设备进行维护和管理。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述标识码包括二维码， 所述标识字符序 列包括数字 字符序列。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 从所述目标图片中分割出第 一子图片和第 二子图片， 包括： 利用目标检测模型处理目标图片， 得到包含有标识码的图像区域的第一坐标信息， 以 及包含有标识字符序列的图像区域的第二 坐标信息； 根据所述第一坐标信 息， 从目标图片中分割出第 一子图片； 根据 所述第二坐标信 息， 从 目标图片中分割出第二子图片。 5.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 处理第 一子图片， 得到第 一标识字符序列， 包括： 对第一子图片中的标识码进行解析处 理； 在解析处 理成功的情况 下， 得到与标识码对应的第一标识字符序列； 所述方法还 包括： 在解析处 理失败的情况 下， 对第一子图片进行矫 正处理， 得到矫 正后的图片； 对矫正后的图片中的标识码进行解析处 理， 得到与标识码对应的第一标识字符序列。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特 征在于， 对第一子图片进行矫 正处理， 包括： 基于边缘检测算法检测第一子图片的边 缘轮廓， 得到边 缘检测结果； 根据边缘检测结果， 确定出第一子图片中的标识码的关键点区域； 根据标识码的关键点区域， 从第一子图片中分割出包 含有标识码的局部图片； 对所述局部图片中的像素点进行位置变换， 得到第一 矫正后的局部图片。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 对所述局部图片中的像素点进行位置变 换， 得到第一 矫正后的局部图片， 包括： 根据所述关键点区域的中心坐标， 确定出相对应的虚拟点区域的中心坐标； 根据所述关键点区域的中心坐标和虚拟点区域的中心坐标， 确定位置变换矩阵； 利用所述位置变换矩阵， 对局部图片中所述关键点 区域的中心和所述虚拟点 区域的中权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114792419 A 2心所围成的区域内的像素点进行位置变换， 得到第一 矫正后的局部图片。 8.根据权利要求7所述的方法， 其特征在于， 在利用所述位置变换矩阵， 对局部 图片中 所述关键点区域的中心和所述虚拟点区域的中心所围成的区域内的像素点进 行位置变换， 得到第一 矫正后的局部图片之后， 所述方法还 包括： 对所述第一矫正后的局部 图片进行第二矫正处理， 得到第二矫正后的局部 图片， 作为 所述矫正后的图片； 其中， 所述第二矫正处理包括以下至少之一： 颜色和光线矫正、 gamma矫 正、 基于HDR的色彩补偿矫 正。 9.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 处理第 二子图片， 得到第 二标识字符序列， 包括： 利用字符识别模型处 理第二子图片， 得到第二标识字符序列。 10.根据权利要求9所述的方法， 其特征在于， 利用字符识别模型处理第 二子图片， 得到 第二标识字符序列， 包括： 利用字符识别模型从第 二子图片中提取出相应的图像特征， 并根据图像特征输出第 一 字符序列； 检测第一字符序列中是否存在颠倒标识符； 在确定第一字符序列中存在颠倒标识符的情况下， 对第 一字符序列进行预设的修正处 理， 得到对应的第二字符序列， 作为所述第二标识字符序列。 11.根据权利要求10所述的方法， 其特征在于， 对第一字符序列进行预设的修正处理， 得到对应的第二字符序列， 包括： 根据预设的颠倒字符映射关系， 对第一字符序列中的字符分别进行映射处理， 得到处 理后的第一字符序列； 对所述处 理后的第一字符序列进行反序排列， 得到对应的第二字符序列。 12.根据权利要求9所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 采集样本图像； 根据样本 图像中字符的字符类型以及颠倒状态， 对样本 图像进行标注， 得到标注后的 样本图像； 利用标注后的样本图像进行模型训练， 得到所述字符识别模型。 13.一种标识字符序列的获取 方法， 其特 征在于， 包括： 基于边缘检测算法检测第 一目标图片的边缘轮廓， 得到边缘检测结果； 其中， 所述第一 目标图片至少包 含有标识码； 根据边缘检测结果， 从第一目标图片中分割出包 含有标识码的局部图片； 对所述局部图片中的像素点进行位置变换， 得到矫 正后的局部图片； 对矫正后的图片中的标识码进行解析处 理， 得到与标识码对应的标识字符序列。 14.一种标识字符序列的获取 方法， 其特 征在于， 包括： 从第二目标图片中提取出相应的图像特征， 并根据图像特征确定第一字符序列； 其中， 所述第二目标图片至少包 含有标识字符序列； 检测第一字符序列中是否存在颠倒标识符； 在确定第一字符序列中存在颠倒标识符的情况下， 对第 一字符序列进行预设的修正处 理， 得到对应的第二字符序列， 作为标识字符序列。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114792419 A 3