基于深度学习的工业整盘多目标智能扫码方法和系统

本发明公开一种基于深度学习的工业整盘多目标智能扫码方法和系统，其中，方法包括获取包含多个二维码的原始图像；对原始图像进行多曝光仿真处理，生成多个不同亮度等级的增强图像；将增强图像输入融合有显著性调制层与残差特征融合路径的YOLOv8‑SSD轻量神经网络模型中，提取二维码候选框；显著性调制层根据图像中局部亮度梯度与标准差调节通道注意力权重，以抑制反光干扰；对模型输出的候选框应用带有反光区域自适应权重策略的Soft‑NMS算法，保留遮挡或反光区域的有效检测结果；对每个检测框内的二维码图像进行对比度增强和纹理细节复原处理；将处理后的二维码图像送入解码模块。本发明技术方案旨在提高二维码识别的准确率和可靠性。