本发明涉及标识解析技术领域，具体涉及一种基于5g通信技术的免扫码标识解析方法及系统。
背景技术：
互联网时代，解析体系成为了互联网的中枢神经系统，繁荣了整个互联网的生态；进入万物互联的物联网时代，在战略上需要提前考虑和布局标识解析体系建设，构建万物互联的物联网生态。
现有的技术中，在获取物品的具体信息时，通常扫描物体上已标识的二维码或条码从而获取物品的编码信息。但是，在实际的生产运输过程中可能出现物品二维码或条码损坏的情况，此时会出现无法读取物体信息的情况。
随着5g技术的发展，无线通信时的数据传输速度得到了极大的提升，因此本发明公开了一种基于5g通信技术的免扫码标识解析方法及系统，利用了5g技术的高传输速度，直接采集物品图像信息并与服务器进行无线通信，服务器再利用获取的图像进行分析，从而调用对应的表示编码信息，实现了直接通过物品图像进行标识编码信息的获取。
技术实现要素：
针对上述现有技术的不足，本发明公开了一种基于5g通信技术的免扫码标识解析方法及系统，利用了5g技术的高传输速度，直接采集物品图像信息并与服务器进行无线通信，服务器再利用获取的图像进行分析，从而调用对应的表示编码信息，实现了直接通过物品图像进行标识编码信息的获取。
本发明采用了如下的技术方案：
一种基于5g通信技术的免扫码标识解析方法，包括：
s1、图像采集装置获取物品的待解析图像并利用5g通信技术发送所述待解析图像至服务器；
s2、服务器解析所述待解析图像从而获取对应的标识编码信息；
s3、服务器利用5g通信技术发送所述标识编码信息至信息显示装置；
s4、信息显示装置显示所述标识编码信息。
优选地，步骤s2包括：
s201、判断所述待解析图像中是否包括标识编码图像；
s202、当所述待解析图像中包括标识编码图像时，识别所述标识编码图像并获取对应的标识编码信息；
s203、当所述待解析图像中未包括标识编码图像时，将所述待解析图像与已存储的物料图像进行对比匹配，将匹配成功的物料图像的标识编码信息作为所述待解析图像的标识编码信息。
优选地，步骤s203包括：
s2031、当所述待解析图像中未包括标识编码图像时，提取所述待解析图像的特征信息；
s2032、基于所述特征信息进行特征分类输出所述待解析图像的分类信息；
s2033、调用分类信息对应的物料图像；
s2034、将所述待解析图像与调用的物料图像进行匹配；
s2035、将匹配成功的物料图像的标识编码信息作为所述待解析图像的标识编码信息。
优选地，采用特征分类模型对所述特征信息进行分类，所述特征分类模型的训练方法包括：
s301、获取图像集以及图像集对应的分类标签集，按照预设比例随机将图像集以及分类标签集划分为训练集及测试集；
s302、提取训练集中的图像的特征信息，利用训练集中的图像的特征信息及对应的分类标签对初始化后的bp神经网络进行训练，更新迭代预设次数后结束；
s303、提取测试集中的图像的特征信息，并输入迭代结束后的bp神经网络，输出分类结果；
s304、将分类结果与测试集对应的分类标签进行匹配判断分类准确率，当分类准确率大于或等于预设分类准确阈值时，完成所述特征分类模型的训练，否则重新按照预设比例随机将图像集以及分类标签集划分为训练集及测试集后执行步骤s302。
优选地，所述标识编码信息包括标识编码代码及所述标识编码对应的标识编码解读信息。
一种基于5g通信技术的免扫码标识解析系统，包括服务器以及分别与服务器利用5g进行无线通信的图像采集装置及信息显示装置，其中：
图像采集装置用于获取物品的待解析图像并发送所述待解析图像至服务器；
服务器用于解析所述待解析图像从而获取对应的标识编码信息；
服务器还用于发送所述标识编码信息至信息显示装置；
信息显示装置用于显示所述标识编码信息。
优选地，所述服务器包括判断模块、标识编码信息获取模块及匹配模块，其中：
判断模块用于判断所述待解析图像中是否包括标识编码图像；
标识编码信息获取模块用于在所述待解析图像中包括标识编码图像时，识别所述标识编码图像并获取对应的标识编码信息；
匹配模块用于在所述待解析图像中未包括标识编码图像时，将所述待解析图像与已存储的物料图像进行对比匹配，此时标识编码信息获取模块还用于将匹配成功的物料图像的标识编码信息作为所述待解析图像的标识编码信息。
优选地，匹配模块包括特征提取单元、分类单元、图像调用单元、匹配单元，其中：
特征提取单元用于在所述待解析图像中未包括标识编码图像时，提取所述待解析图像的特征信息；
分类单元用于基于所述特征信息进行特征分类输出所述待解析图像的分类信息；
图像调用单元用于调用分类信息对应的物料图像；
匹配单元用于将所述待解析图像与调用的物料图像进行匹配；
标识编码信息获取模块用于将匹配成功的物料图像的标识编码信息作为所述待解析图像的标识编码信息。
优选地，分类单元采用特征分类模型对所述特征信息进行分类，所述特征分类模型的训练方法包括：
s301、获取图像集以及图像集对应的分类标签集，按照预设比例随机将图像集以及分类标签集划分为训练集及测试集；
s302、提取训练集中的图像的特征信息，利用训练集中的图像的特征信息及对应的分类标签对初始化后的bp神经网络进行训练，更新迭代预设次数后结束；
s303、提取测试集中的图像的特征信息，并输入迭代结束后的bp神经网络，输出分类结果；
s304、将分类结果与测试集对应的分类标签进行匹配判断分类准确率，当分类准确率大于或等于预设分类准确阈值时，完成所述特征分类模型的训练，否则重新按照预设比例随机将图像集以及分类标签集划分为训练集及测试集后执行步骤s302。
优选地，所述标识编码信息包括标识编码代码及所述标识编码对应的标识编码解读信息。
综上所述，本发明公开了一种基于5g通信技术的免扫码标识解析方法，包括：图像采集装置获取物品的待解析图像并利用5g通信技术发送所述待解析图像至服务器；服务器解析所述待解析图像从而获取对应的标识编码信息；服务器利用5g通信技术发送所述标识编码信息至信息显示装置；信息显示装置显示所述标识编码信息。本发明利用了5g技术的高传输速度，直接采集物品图像信息并与服务器进行无线通信，服务器再利用获取的图像进行分析，从而调用对应的表示编码信息，实现了直接通过物品图像进行标识编码信息的获取。本发明还公开了所述解析方法对应的解析系统。
附图说明
为了使发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述，其中：
图1是本发明公开的一种基于5g通信技术的免扫码标识解析方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步的详细说明。
如图1所示，本发明公开了一种基于5g通信技术的免扫码标识解析方法，包括：
s1、图像采集装置获取物品的待解析图像并利用5g通信技术发送所述待解析图像至服务器；
s2、服务器解析所述待解析图像从而获取对应的标识编码信息；
s3、服务器利用5g通信技术发送所述标识编码信息至信息显示装置；
s4、信息显示装置显示所述标识编码信息。
在本发明中，图像采集装置与信息显示装置可集成设计也可分别独立设计，图像采集装置可根据实际需要选择不同规格及分辨率的摄像头。
在现有技术中，由于受到无线通信数据传输速度的影响，通常采用二维码或条码的方式进行编码的标识，这种方式是因为二维码及条码具有统一的规则结构并且数据量较小，有利于信息的无线传递。然而，大多数的二维码和条码都是通过纸质标识贴装在物品上，这种纸质标识在使用过程中容易出现破损或被污染，从而造成无法正常的读取信息，因此，本发明利用了5g技术的高传输速度，直接采集物品图像信息并与服务器进行无线通信，服务器再利用获取的图像进行分析，从而调用对应的表示编码信息，实现了直接通过物品图像进行标识编码信息的获取。
具体实施时，步骤s2包括：
s201、判断所述待解析图像中是否包括标识编码图像；
s202、当所述待解析图像中包括标识编码图像时，识别所述标识编码图像并获取对应的标识编码信息；
s203、当所述待解析图像中未包括标识编码图像时，将所述待解析图像与已存储的物料图像进行对比匹配，将匹配成功的物料图像的标识编码信息作为所述待解析图像的标识编码信息。
在本发明中，获取了图像之后，首先对图像进行预处理，即判断图像中是否已经包括了清晰可见的标识编码图像（二维码及条码图像等），若已经包括标识编码图像，则直接读取标识编码图像对应的标识编码信息即可，这样可以避免后续的计算，提高了标识编码信息的获取效率。
具体实施时，步骤s203包括：
s2031、当所述待解析图像中未包括标识编码图像时，提取所述待解析图像的特征信息；
s2032、基于所述特征信息进行特征分类输出所述待解析图像的分类信息；
s2033、调用分类信息对应的物料图像；
s2034、将所述待解析图像与调用的物料图像进行匹配；
s2035、将匹配成功的物料图像的标识编码信息作为所述待解析图像的标识编码信息。
由于服务器中存储了大量的物料图像，若将待解析图像与所有图像进行匹配，这计算量大，匹配时间过长，因此，在本发明中，可利用神经网络技术，提取待解析图像的特征后对所述待解析图像进行分类，在调用对应类别的物料图像来进行匹配，这样可以极大地减少需要匹配的物料图像数量，从而加快匹配速度，提高匹配效率。
具体实施时，采用特征分类模型对所述特征信息进行分类，所述特征分类模型的训练方法包括：
s301、获取图像集以及图像集对应的分类标签集，按照预设比例随机将图像集以及分类标签集划分为训练集及测试集；
s302、提取训练集中的图像的特征信息，利用训练集中的图像的特征信息及对应的分类标签对初始化后的bp神经网络进行训练，更新迭代预设次数后结束；
s303、提取测试集中的图像的特征信息，并输入迭代结束后的bp神经网络，输出分类结果；
s304、将分类结果与测试集对应的分类标签进行匹配判断分类准确率，当分类准确率大于或等于预设分类准确阈值时，完成所述特征分类模型的训练，否则重新按照预设比例随机将图像集以及分类标签集划分为训练集及测试集后执行步骤s302。
本发明中，可训练bp神经网络，当其分类准确率达到要求后，将其作为特征分类模型。
具体实施时，所述标识编码信息包括标识编码代码及所述标识编码对应的标识编码解读信息。
为了应对各种不同需求，便于工作人员的解读，本发明中，标识编码信息既包括了原始的标识编码代码，还对标识编码代码中的各个代码段进行了解释，从而得到了对应的标识编码解读信息。
本发明还公开了一种基于5g通信技术的免扫码标识解析系统，包括服务器以及分别与服务器利用5g进行无线通信的图像采集装置及信息显示装置，其中：
图像采集装置用于获取物品的待解析图像并发送所述待解析图像至服务器；
服务器用于解析所述待解析图像从而获取对应的标识编码信息；
服务器还用于发送所述标识编码信息至信息显示装置；
信息显示装置用于显示所述标识编码信息。
具体实施时，所述服务器包括判断模块、标识编码信息获取模块及匹配模块，其中：
判断模块用于判断所述待解析图像中是否包括标识编码图像；
标识编码信息获取模块用于在所述待解析图像中包括标识编码图像时，识别所述标识编码图像并获取对应的标识编码信息；
匹配模块用于在所述待解析图像中未包括标识编码图像时，将所述待解析图像与已存储的物料图像进行对比匹配，此时标识编码信息获取模块还用于将匹配成功的物料图像的标识编码信息作为所述待解析图像的标识编码信息。
具体实施时，匹配模块包括特征提取单元、分类单元、图像调用单元、匹配单元，其中：
特征提取单元用于在所述待解析图像中未包括标识编码图像时，提取所述待解析图像的特征信息；
分类单元用于基于所述特征信息进行特征分类输出所述待解析图像的分类信息；
图像调用单元用于调用分类信息对应的物料图像；
匹配单元用于将所述待解析图像与调用的物料图像进行匹配；
标识编码信息获取模块用于将匹配成功的物料图像的标识编码信息作为所述待解析图像的标识编码信息。
具体实施时，分类单元采用特征分类模型对所述特征信息进行分类，所述特征分类模型的训练方法包括：
s301、获取图像集以及图像集对应的分类标签集，按照预设比例随机将图像集以及分类标签集划分为训练集及测试集；
s302、提取训练集中的图像的特征信息，利用训练集中的图像的特征信息及对应的分类标签对初始化后的bp神经网络进行训练，更新迭代预设次数后结束；
s303、提取测试集中的图像的特征信息，并输入迭代结束后的bp神经网络，输出分类结果；
s304、将分类结果与测试集对应的分类标签进行匹配判断分类准确率，当分类准确率大于或等于预设分类准确阈值时，完成所述特征分类模型的训练，否则重新按照预设比例随机将图像集以及分类标签集划分为训练集及测试集后执行步骤s302。
具体实施时，所述标识编码信息包括标识编码代码及所述标识编码对应的标识编码解读信息。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过参照本发明的优选实施例已经对本发明进行了描述，但本领域的普通技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围。
1.一种基于5g通信技术的免扫码标识解析方法，其特征在于，包括：
s1、图像采集装置获取物品的待解析图像并利用5g通信技术发送所述待解析图像至服务器；
s2、服务器解析所述待解析图像从而获取对应的标识编码信息；
s3、服务器利用5g通信技术发送所述标识编码信息至信息显示装置；
s4、信息显示装置显示所述标识编码信息。
2.如权利要求1所述的基于5g通信技术的免扫码标识解析方法，其特征在于，步骤s2包括：
s201、判断所述待解析图像中是否包括标识编码图像；
s202、当所述待解析图像中包括标识编码图像时，识别所述标识编码图像并获取对应的标识编码信息；
s203、当所述待解析图像中未包括标识编码图像时，将所述待解析图像与已存储的物料图像进行对比匹配，将匹配成功的物料图像的标识编码信息作为所述待解析图像的标识编码信息。
3.如权利要求2所述的基于5g通信技术的免扫码标识解析方法，其特征在于，步骤s203包括：
s2031、当所述待解析图像中未包括标识编码图像时，提取所述待解析图像的特征信息；
s2032、基于所述特征信息进行特征分类输出所述待解析图像的分类信息；
s2033、调用分类信息对应的物料图像；
s2034、将所述待解析图像与调用的物料图像进行匹配；
s2035、将匹配成功的物料图像的标识编码信息作为所述待解析图像的标识编码信息。
4.如权利要求3所述的基于5g通信技术的免扫码标识解析方法，其特征在于，采用特征分类模型对所述特征信息进行分类，所述特征分类模型的训练方法包括：
s301、获取图像集以及图像集对应的分类标签集，按照预设比例随机将图像集以及分类标签集划分为训练集及测试集；
s302、提取训练集中的图像的特征信息，利用训练集中的图像的特征信息及对应的分类标签对初始化后的bp神经网络进行训练，更新迭代预设次数后结束；
s303、提取测试集中的图像的特征信息，并输入迭代结束后的bp神经网络，输出分类结果；
s304、将分类结果与测试集对应的分类标签进行匹配判断分类准确率，当分类准确率大于或等于预设分类准确阈值时，完成所述特征分类模型的训练，否则重新按照预设比例随机将图像集以及分类标签集划分为训练集及测试集后执行步骤s302。
5.如权利要求1-4任一项所述的基于5g通信技术的免扫码标识解析方法，其特征在于，所述标识编码信息包括标识编码代码及所述标识编码对应的标识编码解读信息。
6.一种基于5g通信技术的免扫码标识解析系统，其特征在于，包括服务器以及分别与服务器利用5g进行无线通信的图像采集装置及信息显示装置，其中：
图像采集装置用于获取物品的待解析图像并发送所述待解析图像至服务器；
服务器用于解析所述待解析图像从而获取对应的标识编码信息；
服务器还用于发送所述标识编码信息至信息显示装置；
信息显示装置用于显示所述标识编码信息。
7.如权利要求6所述的基于5g通信技术的免扫码标识解析系统，其特征在于，所述服务器包括判断模块、标识编码信息获取模块及匹配模块，其中：
判断模块用于判断所述待解析图像中是否包括标识编码图像；
标识编码信息获取模块用于在所述待解析图像中包括标识编码图像时，识别所述标识编码图像并获取对应的标识编码信息；
匹配模块用于在所述待解析图像中未包括标识编码图像时，将所述待解析图像与已存储的物料图像进行对比匹配，此时标识编码信息获取模块还用于将匹配成功的物料图像的标识编码信息作为所述待解析图像的标识编码信息。
8.如权利要求7所述的基于5g通信技术的免扫码标识解析系统，其特征在于，匹配模块包括特征提取单元、分类单元、图像调用单元、匹配单元，其中：
特征提取单元用于在所述待解析图像中未包括标识编码图像时，提取所述待解析图像的特征信息；
分类单元用于基于所述特征信息进行特征分类输出所述待解析图像的分类信息；
图像调用单元用于调用分类信息对应的物料图像；
匹配单元用于将所述待解析图像与调用的物料图像进行匹配；
标识编码信息获取模块用于将匹配成功的物料图像的标识编码信息作为所述待解析图像的标识编码信息。
9.如权利要求8所述的基于5g通信技术的免扫码标识解析系统，其特征在于，分类单元采用特征分类模型对所述特征信息进行分类，所述特征分类模型的训练方法包括：
s301、获取图像集以及图像集对应的分类标签集，按照预设比例随机将图像集以及分类标签集划分为训练集及测试集；
s302、提取训练集中的图像的特征信息，利用训练集中的图像的特征信息及对应的分类标签对初始化后的bp神经网络进行训练，更新迭代预设次数后结束；
s303、提取测试集中的图像的特征信息，并输入迭代结束后的bp神经网络，输出分类结果；
s304、将分类结果与测试集对应的分类标签进行匹配判断分类准确率，当分类准确率大于或等于预设分类准确阈值时，完成所述特征分类模型的训练，否则重新按照预设比例随机将图像集以及分类标签集划分为训练集及测试集后执行步骤s302。
10.如权利要求6-9任一项所述的基于5g通信技术的免扫码标识解析系统，其特征在于，所述标识编码信息包括标识编码代码及所述标识编码对应的标识编码解读信息。
技术总结