探讨--图形识别算法开发

需求：
一维、二维标签扫描场景作弊识别。

标签的识别算法已搞定，现在要增防作弊功能。

标签安装在部件表面固定位置，存在作弊的工作场景，将标签卸下，拿在手上进行扫描，来逃避对设备的监管。

想要扫描设备上增加防作弊功能，可以识别到标签是不是安装部件的表面，而不是拿在手上或者其它的位置。

扫描设备是自己开发的扫描器，CPU stm32。
-------------- 更详细的内容来了------------------------
主要用于工业气瓶溯源跟踪，比如氢、氧、氮瓶。有一种作弊法叫口袋码，就是将合格的瓶标签取下，采集数据时，拿在手上扫。想识别出这种作弊行为。

扫描器是自己开发的，看有没有这个算法集成到扫描器里，而不是拍照再送后台识别。

固定位置的话算法是可以实现的

前后几张照片弄个仿射变换对照一下就行了

但是人家要是用脱胶块临时粘贴上去事后无损撕下

算法还是无法判断的 iOS

简单，做个流水线，用罩子罩起来，部件放在流水线，运动到罩子中间开始扫描。

要么联网刷新，要么加个射频LBS咯

从一维/二维码的实现原理来看几乎没有在扫描设备上直接跑深度学习模型的可能，为什么不考虑对扫描得到的数据从频率/时间/位置上排查作弊的可能？ iOS fly ~

巡更标签吧？

这东西没有用二维码的吧。。。作弊无解。。。一般都是RFID吧

摩拜他们不都做了嘛

用蓝牙检查，或者获取当前 gps 信息，偏移过大拒绝

这个RFID固化在设备里才安全。纯图像的话都可以作弊。

加个低像素摄像头，在触发扫描的同时随机拍照留档，然后做个页面找人定期看一眼就行了，逮着就罚款

回复5#FQX


这个现在有实现，可以在后台对出现频率、地点进行识别，有异常进行预警。
但从业内来讲，如果能在自己的设备上实现，有助于推广。

象氢气，现在要管，因为制冰要用到。

回复12#freerock

夹子可破

博士，问一下像这个能不能装进单片机里

做接口啊，只需要传照片回去就行了

这种简单神经网络是可以进stm32的

不过这个步骤我不会，但是确定技术方案可行 iOS

可以靠唯一性编码解决这事无非是一步一步增加造假成本，然后逼迫用户去真实使用

这玩意还得靠政府