一、需求内容及主要技术
1.总体目标
研发基于图像处理与识别技术的防伪系统，通过对产品包装、标签等图像进行采集、分析与比对，实现快速、准确的真伪识别，支持多场景应用。
2.关键技术及成熟度
a)图像采集与预处理：采用高分辨率相机、多光谱成像技术，结合自动校正、去噪和增强等算法，提高图像质量与一致性。
b)特征提取与识别算法：深度学习与传统图像处理技术相结合，针对随机防伪写入点进行多种防伪特征的识别；算法需不断迭代优化，提高准确率、减少误判。
c)数据管理与对比检测：建立统一的防伪数据库，存储产品特征向量和加密信息。
d)系统集成与应用：整合图像采集硬件、识别算法模型、数据管理平台和终端设备，实现端到端的防伪检测流程；支持PC、移动端或专用检测仪器多种使用场景。
3.技术指标与成本
a)识别准确率：目标 98%以上，支持复杂环境下的高鲁棒性。
b)识别速度：毫秒级处理，满足在线或实时检测需求。
c)成本控制：硬件端集中在高精度相机、算力平台；软件端主要投入于算法研发和数据处理平台；整体成本与防伪体系所带来的效益正相关。
二、现有基础
1.已经开展的工作
a)已完成初步算法验证：基于开源深度学习框架搭建了样机识别模型，对常见的防伪元素(随机写入点)进行了算法测试；
b)已搭建测试环境：包括初步的数据库、部分测试样本集，用于演示图像采集与识别流程。
2. 所处阶段
系统在图像识别准确率与防伪能力方面取得一定成果。接下来将重点进行多算法融合优化，通过传统算法与深度学习模型的结合，减少对GPU等高算力资源的需求，从而降低部署成本。
3.投入资金与人力
已投入一定资金用于算法研发、样本采集及硬件采购；核心团队由图像算法、机器学习、硬件工程师、软件开发等约5~10人组成；与高校及科研院所保持合作，寻求更多技术与资源支持。