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龍圖騰網(wǎng)獲悉溫州豪格防偽科技有限公司申請的專利一種基于人工智能的雙層防偽標簽系統(tǒng)及方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119992072B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-20發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510446487.4，技術領域涉及：G06V10/25；該發(fā)明授權(quán)一種基于人工智能的雙層防偽標簽系統(tǒng)及方法是由張獻藏;張偉豪;朱耀釵;夏茂弘設計研發(fā)完成，并于2025-04-10向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于人工智能的雙層防偽標簽系統(tǒng)及方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及防偽技術領域，具體的是一種基于人工智能的雙層防偽標簽系統(tǒng)及方法，包括：圖像獲取模塊、色塊分析模塊、顆粒分布模塊和防偽識別模塊；根據(jù)用戶需求采集包含防偽標簽的初始防偽圖像，將初始防偽圖像拆分為色塊邊框圖像、顆粒分布圖像和二維碼圖像；對色塊邊框圖像進行分析，得到色塊邊框圖像的邊緣特征，將色塊邊框圖像的邊緣特征與二維碼圖像進行特征匹配，得到邊緣匹配特征；對顆粒分布圖像中的金屬顆粒分布進行匹配分析，獲取金屬顆粒的顆粒分布狀態(tài)；將顆粒分布狀態(tài)與二維碼圖像進行特征匹配，得到顆粒狀態(tài)向量；基于邊緣匹配特征和顆粒狀態(tài)向量，驗證初始防偽圖像；提高了防偽標簽的識別精度和可靠性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于人工智能的雙層防偽標簽系統(tǒng)及方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于人工智能的雙層防偽標簽系統(tǒng)，其特征在于，包括：圖像獲取模塊，用于根據(jù)用戶需求采集包含防偽標簽的初始防偽圖像，將初始防偽圖像拆分為色塊邊框圖像、顆粒分布圖像和二維碼圖像；色塊分析模塊，用于對色塊邊框圖像進行分析，確定色塊邊框圖像中各子圖像的邊緣特征，將各子圖像的邊緣特征進行組合得到色塊邊框圖像的邊緣特征，將色塊邊框圖像的邊緣特征與二維碼圖像進行特征匹配，得到色塊邊框圖像的邊緣匹配特征；顆粒分布模塊，用于對顆粒分布圖像中的金屬顆粒分布進行匹配分析，獲取金屬顆粒的顆粒分布狀態(tài)；將顆粒分布狀態(tài)與二維碼圖像進行特征匹配，得到顆粒狀態(tài)向量；顆粒分布狀態(tài)與二維碼圖像進行特征匹配的實現(xiàn)方式包括：基于顆粒分布狀態(tài)中各金屬顆粒的距離，將顆粒分布狀態(tài)與二維碼圖像對應的數(shù)據(jù)進行關聯(lián)，生成顆粒分布狀態(tài)的關系數(shù)據(jù)集；從關系數(shù)據(jù)集獲取顆粒分布狀態(tài)的位置索引，將位置索引進行組合，得到各位置組合索引；使用各位置組合索引，對顆粒分布狀態(tài)進行分類，計算每個分類下位置索引的平均偏差距離和平均偏差角度；根據(jù)每個分類下位置索引的平均偏差距離和平均偏差角度，對每個分類設置位置編碼；按照每個分類對應的維度，將位置編碼組合為顆粒分布向量；防偽識別模塊，用于基于邊緣匹配特征和顆粒狀態(tài)向量，驗證初始防偽圖像，確定在不同用戶需求下初始防偽圖像的識別方式，完成防偽圖像識別。

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