Warianty tytułu
Video based detection of binary codes on packages for automatic localization of products
Języki publikacji
Abstrakty
W artykule zaprezentowano metodę automatycznej detekcji i lokalizacji kodów binarnych powszechnie stosowanych do oznaczania produktów. Wzrastająca popularność kodów, także dwuwymiarowych np. QR, zwłaszcza w nowoczesnych urządzeniach mobilnych, powoduje z jednej strony rozwój automatycznych metod rozpoznawania kodów, a z drugiej strony stawia nowe wymagania dotyczące stosowanych metod analizy obrazów. Przy użyciu odpowiednich technik możliwe staje się całkowite wyeliminowanie dedykowanych urządzeń służących do rozpoznawania kodów kreskowych na rzecz urządzeń mobilnych wyposażonych we wbudowane kamery oraz oprogramowanie umożliwiające rozpoznawanie kodów w wielu standardach. Tego typu podejście jest szczególnie użyteczne w automatyzacji inwentaryzacji zasobów magazynowych, sklepowych, wyposażenia wnętrz itp., także w sytuacjach obecności wielu kodów na analizowanym obrazie.
The paper presents a method for automatic detection and localization of binary codes commonly used to mark products. The increasing popularity of codes, including two-dimensional e.g. QR, especially in modern mobile devices, causes on the one hand, the development of automated methods for code recognition, and on the other hand, poses new requirements for image analysis methods. Using appropriate techniques, it is possible to completely eliminate dedicated devices for barcode recognition replacing them by mobile devices equipped with built-in cameras and software for binary code recognition in many standards. This approach is particularly useful in automated inventory of warehouses, stores, home furnishings, etc. as well as in cases where multiple codes are present in the analyzed image.
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
5871--5878, CD 2
Opis fizyczny
Bibliogr. 6 poz., rys.
Twórcy
autor
- Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie, Wydział Elektryczny, Studenckie Koło Naukowe Teleinformatyki „Apacz 500”; 70-313 Szczecin, ul. Gen. Władysława Sikorskiego 37, sa27286@zut.edu.pl
autor
- Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie, Wydział Elektryczny, Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej; 70-313 Szczecin, ul. Gen. Władysława Sikorskiego 37;, piotr.lech@zut.edu.pl
autor
- Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie, Wydział Elektryczny, Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej; 70-313 Szczecin, ul. Gen. Władysława Sikorskiego 37;, krzysztof.okarma@zut.edu.pl
Bibliografia
- 1. Bodnár P., Nyúl L.G., A Novel Method for Barcode Localization in Image Domain. Lecture Notes in Computer Science 2013, vol. 7950 – Image Analysis and Recognition ICIAR 2013, pp. 189–196.
- 2. Brown J., ZBar bar code reader. http://zbar.sourceforge.net/
- 3. Canny J., A Computational Approach To Edge Detection. IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence 1986, Vol. 8, pp. 679–714
- 4. Mikulski J., Using Telematics in Transport. Transport Systems Telematics (TST 2010), Communications in Computer and Information Science vol. 104, Springer Berlin Heidelberg 2010, pp. 175–182.
- 5. Narayana G.R., James V., Barcode Recognition from Video by Combining Image Processing and Xilinx. Procedia Engineering 2012, vol. 38 – International Conference on Modelling Optimization and Computing, pp. 2140–2146.
- 6. Shams R., Sadeghi P., Bar Code Recognition in Highly Distorted and Low Resolution Images. Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing ICASSP 2007, vol. 1, pp. 737–740.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-a36ff0b2-828c-41e9-9971-14ef5ef220fc