【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及圖像識別，尤其涉及一種商標圖像真偽鑒別方法、裝置、電子設備及存儲介質。
技術介紹
1、在針對制售假冒卷煙違法行為開展的打假工作中，首要環節就是在不破壞檢驗樣本包裝的前提下，對商標紙進行初步的外觀感官鑒別。該工作任務量大且艱巨。對于專賣稽查員而言，準確鑒別真偽不僅考驗個人的視覺敏銳度、色彩辨別力以及持續專注的能力，還需要專業知識積累。
2、現有技術中，基于深度學習的目標檢測，代表算法有yolo系列目標檢測算法模型、resnet系列分類算法模型。國內學者魏中華、文鈺棟提出了svm神經網絡的卷煙真偽判定方法和基于yolov5的卷煙包裝真偽智能識別app系統取得了較高的鑒別準確率，但是yolo系列算法是將圖像分割成網格，每個網格可能無法準確捕捉到小物體或密集物體的所有特征，導致定位精度有限，resnet系列分類算法的計算成本高，泛化能力受限，都會影響商標圖像真偽鑒別的準確性和效率。
3、因此，急需一種商標真偽鑒別的方法，能夠通過對商標圖像進行特征提取，計算其特征與原型模板特征的相似度對商標進行真偽鑒別，提高鑒別的效率和準確性。
技術實現思路
1、有鑒于此，有必要提供一種商標真偽鑒別方法、裝置、電子設備及存儲介質，能夠對商標圖像進行特征提取，計算其特征與原型模板特征的相似度對商標進行真偽鑒別，提高鑒別的效率和準確性。
2、為了解決上述技術問題，一方面，本專利技術提供了一種商標真偽鑒別方法，包括：
3、確定目標商標圖像和原版商標圖像
4、提取所述目標商標圖像和原版商標圖像關鍵特征區域的特征向量，生成目標特征向量和原版特征向量；
5、根據所述原版商標圖像的原版特征向量及原版特征向量的均值，確定原型模板特征集；
6、根據所述目標特征向量和原型模板特征集確定目標商標圖像與原版商標圖像之間的相似度，根據所述相似度對目標商標圖像進行真偽鑒別。
7、在一種可能實現的方式中，確定目標商標圖像和原版商標圖像的關鍵特征區域，包括：
8、確定歷史原版商標圖像及其對應關鍵特征區域的位置和大小；
9、基于目標檢測算法，構建初始區域檢測模型，根據所述歷史原版商標圖像及其對應關鍵特征區域的位置和大小，對所述初始區域檢測模型進行迭代訓練，得到訓練完備的目標區域檢測模型；
10、基于所述目標區域檢測模型，識別所述目標商標圖像的關鍵特征區域，并對關鍵特征區域進行裁剪提取，生成目標關鍵特征區域；
11、基于所述目標區域檢測模型，識別所述原版商標圖像的關鍵特征區域，并對關鍵特征區域進行裁剪提取，生成原版關鍵特征區域。
12、在一種可能實現的方式中，提取所述目標商標圖像和原版商標圖像關鍵特征區域的特征向量，生成目標特征向量和原版特征向量，包括：
13、基于resnet分類算法和分類對比損失函數，構建特征提取模型；
14、將所述目標商標圖像和原版商標圖像的關鍵特征區域均進行歸一化處理，生成預期目標關鍵特征區域和預期原版關鍵特征區域；
15、基于所述特征提取模型，確定所述預期目標關鍵特征區域的特征向量，生成目標特征向量；
16、基于所述特征提取模型，確定所述預期原版關鍵特征區域的特征向量，生成原版特征向量。
17、在一種可能實現的方式中，根據所述原版商標圖像的原版特征向量及原版特征向量的均值，確定原型模板特征集，包括：
18、計算所述原版特征向量的均值，生成所述初始原型模板特征集；
19、根據所述原版特征向量和所述初始原型模板特征集，構建原版特征損失函數；
20、基于所述原版特征損失函數和初始原型模板特征集，根據所述原版特征向量，確定各關鍵特征區域的原型模板特征集。
21、在一種可能實現的方式中，根據所述目標特征向量和原型模板特征集確定目標商標圖像與原版商標圖像之間的相似度，包括：
22、為所述原型模板特征集中各原版特征向量對應的原版關鍵特征區域設定閾值，生成原版特征閾值；
23、獲取所述目標特征向量在原型模板特征集中對應的關鍵特征區域的原版特征向量，確定為目標原型模板特征向量；
24、根據所述目標關鍵特征區域的個數、原版特征閾值、目標特征向量以及目標原型模板特征向量構建商標相似度計算公式，并基于所述商標相似度計算公式確定目標商標圖像與原版商標圖像之間的相似度。
25、在一種可能實現的方式中，所述商標相似度計算公式為：
26、，
27、，
28、其中，為相似度值，m為目標關鍵特征區域的個數，為符號函數，為余弦相似度，為目標商標圖像第m個目標關鍵特征區域的特征向量，為原型模板特征集中第m個目標關鍵特征區域對應的原型模板特征向量，為第m個原版關鍵特征區域的原版特征閾值。
29、在一種可能實現的方式中，在確認目標商標圖像的關鍵特征區域之前，包括：
30、按預設的數據采集標準對目標商標圖像進行圖像采集，生成初始目標商標圖像；
31、基于梯度算法，根據所述初始目標商標圖像的邊緣梯度變化計算初始商標圖像的清晰度；
32、篩選出所述清晰度高于預設閾值的初始目標商標圖像，生成目標商標圖像。
33、第二方面，本專利技術還提供了一種商標真偽鑒別裝置，包括：
34、特征區域檢測模塊，用于確定目標商標圖像和原版商標圖像的關鍵特征區域；
35、特征向量提取模塊，用于提取所述目標商標圖像和原版商標圖像關鍵特征區域的特征向量，生成目標特征向量和原版特征向量；
36、原型模板特征集生成模塊，用于根據所述原版商標圖像的原版特征向量及原版特征向量的均值，確定原型模板特征集；
37、真偽鑒別模塊，用于根據所述目標特征向量和原型模板特征集確定目標商標圖像與原版商標圖像之間的相似度，根據所述相似度對目標商標圖像進行真偽鑒別。
38、第三方面，本專利技術還提供一種電子設備，包括存儲器和處理器，其中，所述存儲器，用于存儲程序和數據；所述處理器，與所述存儲器耦合，用于執行所述存儲器中存儲的所述程序，實現如上文所述的商標真偽鑒別方法，和/或，實現如上文所述的商標真偽鑒別。
39、第四方面，本專利技術還提供一種計算機存儲介質，用于存儲計算機可讀取的程序或指令，所述程序或指令被處理器執行時，能夠實現如上文所述的商標真偽鑒別方法。
40、本專利技術的有益效果是：首先，確定目標商標圖像和原版商標圖像的關鍵特征區域；然后，提取目標商標圖像和原版商標圖像關鍵特征區域的特征向量，生成目標特征向量和原版特征向量；然后，根據原版商標圖像的原版特征向量及原版特征向量的均值，確定原型模板特征集；最后，根據目標特征向量和原型模板特征集確定目標商標圖像與原版商標圖像之間的相似度，根據相似度對目標商標圖像進行真偽鑒別。本專利技術通過提取目標商標圖像關鍵區域本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種商標圖像真偽鑒別方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的商標圖像真偽鑒別方法，其特征在于，確定目標商標圖像和原版商標圖像的關鍵特征區域，包括：
3.根據權利要求1所述的商標圖像真偽鑒別方法，其特征在于，提取所述目標商標圖像和原版商標圖像關鍵特征區域的特征向量，生成目標特征向量和原版特征向量，包括：
4.根據權利要求3所述的商標圖像真偽鑒別方法，其特征在于，根據所述原版商標圖像的原版特征向量及原版特征向量的均值，確定原型模板特征集，包括：
5.根據權利要求1所述的商標圖像真偽鑒別方法，其特征在于，根據所述目標特征向量和原型模板特征集確定目標商標圖像與原版商標圖像之間的相似度，包括：
6.根據權利要求5所述的商標圖像真偽鑒別方法，其特征在于，所述商標相似度計算公式為：
7.根據權利要求1所述的商標圖像真偽鑒別方法，其特征在于，在確認目標商標圖像的關鍵特征區域之前，包括：
8.一種商標圖像真偽鑒別裝置，其特征在于，包括：
9.一種商標圖像真偽鑒別電子設備，其特征在于，包括處
10.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質存儲有計算機程序指令，當所述計算機程序指令被計算機執行時，使計算機執行根據權利要求1至7中任一所述的商標圖像真偽鑒別方法。
...【技術特征摘要】
1.一種商標圖像真偽鑒別方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的商標圖像真偽鑒別方法，其特征在于，確定目標商標圖像和原版商標圖像的關鍵特征區域，包括：
3.根據權利要求1所述的商標圖像真偽鑒別方法，其特征在于，提取所述目標商標圖像和原版商標圖像關鍵特征區域的特征向量，生成目標特征向量和原版特征向量，包括：
4.根據權利要求3所述的商標圖像真偽鑒別方法，其特征在于，根據所述原版商標圖像的原版特征向量及原版特征向量的均值，確定原型模板特征集，包括：
5.根據權利要求1所述的商標圖像真偽鑒別方法，其特征在于，根據所述目標特征向量和原型模板特征集確定目標商標圖像與原版商標圖像之間的相似度，包括：
【專利技術屬性】
技術研發人員：張超，張婷，汪宏毅，徐偉斌，王樹明，李金海，喬波，徐嘉，周學平，王健將，楊洋，肖少紅，林菁，宋偉，鄒華，
申請(專利權)人：中國煙草總公司湖北省公司，
類型：發明
國別省市：
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