图书馆在架图书乱架错序检测系统设计与实现.pdf

Microcomputer Applications Vol.39,No.8,2023文章编号：1 0 0 7-7 57 X（2 0 2 3)0 8-0 0 2 6-0 3基金项目图书馆在架图书乱架错序检测系统设计与实现微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第8 期王红芳1，武薛，宣静雯1，张凯兵（1.西安工程大学，图书馆，陕西，西安7 1 0 0 48；2.西安工程大学，电子信息学院，陕西，西安7 1 0 0 48)摘要：为了解决“大流通”模式下图书乱架错序问题，利用计算机视觉技术，设计并实现一个基于图书索书号识别的在架图书错序检测系统。该系统对获取的书架图书图像进行书脊检测和索书号区域分割，使用光学字符识别技术识别索书号并进行排序分析，实现书架上乱架错序图书的快速检测和位置标记。通过对笔者所在图书馆流通室内在架图书图像进行验证，表明该系统具有较好的检测效果，可有效提高图书清点工作的效率。关键词：索书号识别；图书错序检测；书脊检测；光学字符识别中图分类号：G258.02.School of Electronics and Information,Xian Polytechnic University,Xian 710048,China)Abstract:In order to solve the problem of disorderly books on library bookshelves,this paper utilizes computer vision technolo-gy to design and implement a disorderly detection system for books on the bookshelves in libraries based on book retrieval num-ber recognition.Firstly,the spine detection and retrieval number region segmentation are carried out for the obtained book-shelves book images,and the retrieval numbers are recognized and sorted by optical character recognition technology,whichcan achieve the rapid detection and position marking of disorderly books on the bookshelves.Through the book images on thebookshelves collected from the circulation room of the authors library,it shows that the system has good detection effect andcan effectively improve the efficiency of book counting.Key words:book retrieval number recognition;disorderly detection of books;book spine detection;optical character recogni-tion等 2 提出了用不同的颜色将馆藏分布情况和不同类别图书0引言标记出来，直观地引导读者借阅，从而减少图书乱架问题。目前，高校图书馆普遍采用“大流通”开放式流通模式，杨军 3 提出了一种将索书号外化为排架号的排架方式，方便允许读者进入书库直接从书架上选取图书。相比于传统的工作人员理解和运用排架号正确快捷上架图书。当前，许多以分室管理的流通方式，“大流通”是一种集“藏、借、阅、检、图书馆通过加强定期或不定期的人工巡架减少乱架错序问管”等一体化的新型图书馆服务模式，对提高图书馆馆藏流题，但该方法耗时、费力，而且容易发生错检和漏检。通效率，满足读者对图书资源的多样化和个性化需求起到了为弥补人工巡架的不足，不少研究者提出了利用物联网非常重要的作用。技术和计算机视觉技术实现图书馆在架图书的错序检测方在实际运行过程中，“完全开架”“多馆互借”的流通方式法。杨奕等 提出了针对在架紧密排布图书图像的单本书导致严重的图书乱架错序问题，影响了图书馆的服务质量。脊分割方法。康洪雷等 5提出了利用LSD算法检测书脊边针对该问题，不少研究者提出了相应的对策。例如：吴碧霞缘，先通过投影分离出索书号区域中的字符，然后使用CNN等 1 提出了采用动态典藏制、超市理货理念、设置醒目标识网络对字符进行识别，并结合图书管理系统实现错序检测。和加强宣传教育与引导等方法解决乱架、错架问题。徐大芳文献 6 提出了一种基于HSV空间分布特征与霍夫变换结基金项目：陕西省自然科学基础研究计划重点项目（2 0 1 8 JZ6002）；西安工程大学哲学社会科学研究项目（2 0 1 9 ZXSK13）作者简介：王红芳（1 9 7 3一），女，本科，馆员，研究方向为图书馆流通服务；武薛（1 9 9 8 一），男，硕士研究生，研究方向为计算机视觉；宣静雯（1 9 9 1 一），女，硕士，馆员，研究方向为信息咨询；张凯兵（1 9 7 5一），男，博士，教授，研究方向为计算机视觉与人工智能。文献标志码：ADesign and Implementation of Disorderly Book Detectionon Library BookshelvesWANG Hongfang,WU Xue,XUAN Jingwen,ZHANG Kaibing?(1.Library,Xian Polytechnic University,Xian 710048,China;26Microcomputer Applications Vol.39,No.8,2023合对书脊边缘检测、图书索书号提取分割的算法。苏志芳等 7 提出了利用机器视觉技术和无线网络传输技术，设计并实现了一种基于嵌入式的图书乱架识别系统。李俊男 8 提出了利用深度学习的图书馆架序智能识别方法，该方法首先通过RFID机器对书架上的标签扫描获取错序信息，然后利用TensorFlow深度学习框架识别索书号，从而实现对错架书籍的精准定位。本文在研究已有图书乱架检测方法的基础上，利用Pyc-harm-Python集成开发工具、OpenCV计算机视觉库和Py-Tesseract光学字符识别库 9，设计并实现了一个图书馆在架图书错序检测系统。该系统的主要功能有：书脊分割和图书计数；索书号识别和错序检测；在架图书存储与查询。1系统设计本系统由图书串架检测和图书串架信息查询两个关键模块组成。图书串架检测模块用于图书图像采集、在架图书数量统计、图书串架检测，并将检测结果存储到后台数据库中，便于后续图书串架信息查询。图书串架信息查询模块用于查询在架图书串架情况，以便图书馆管理员对串架图书准确定位和快速整理。图书串架检测系统设计框图如图1所示。图书管理员Q图像采集图书串架信息查询串架整理信息查询图1 串架检测系统设计框图1.1数据库设计图书馆在架图书串架检测系统数据库使用SQLServer2019进行存储，采用1 个数据表BookDetection，主要存储巡检编号、检测时间、书架编号、书籍数量、原图像、检测图像、检测结果和备注信息。该表的逻辑结构如表1 所示。表1 BookDetection表逻辑结构字段含义字段名巡检编号CheckID检测时间CheckTime书架编号BookshelfID书籍数量BookNumber原图像OriginalPhoto检测图像CheckedPhoto检测结果CheckedResult备注Memo1.2串架检测模块设计首先，通过点击 LoadImage控件触发LoadImage事件，在该事件中调用OpenImage函数，读取采集的书架图像进行基金项目显示。然后，通过点击 LocateSpines控件触发LocateSpines事件，通过调用自定义的LocateSpines函数对图书书脊进行分割和计数，并将书籍数量记录在下拉框控件中。打开下拉框选择书脊序号，通过点击“ShowSpine”控件调用Show-Spine函数对已选择的书脊进行分割和显示。接着，通过点击“Recognition”控件触发Recognition事件，识别已选择书脊的索书号，并将索书号显示在文本显示控件中。在完成全部书脊上的索书号识别后，通过点击“Check”控件触发Check事件，检测是否有乱架图书。最后，通过点击“SaveToSQL”控件将图书乱架情况存储到数据库中的Book-Detection表。图书串架检测过程中事件触发顺序如图2所示。图书串架检测串架检测与分析数据类型intdatetimechar(12)intimageimagenvarchar(200)nvarchar(200)微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第8 期开始加载图像(LoadImage)书脊分割(LocateBookSpines)显示单本书脊(ShowSpine)索书号识别(CharacterRecognition)是否识别完图书馆信息DB说明主键不能空不能空不能空不能空不能空不能空备注27全部书脊？是工错序检测(Check)工数据存储(SaveToSQL)结束图2 串架检测流程1.3图书串架信息查询模块设计当图书管理员将图书串架信息录人数据库后，可根据从数据库查询到的串架信息对串架图书进行精准定位，从而方便对图书进行串架整理。首先，在应用程序中调用query函数将数据库中存储的图书串架信息加载到表格控件中，图书管理员通过双击要查询的书架所在的控件单元格触发cell-doubleclick事件，在该事件中，通过调用celldoubleclick函数将书架原图像和串架检测后的图像读取到图像显示控件上，并将串架检测结果显示在数据网格控件上，图书管理员根据检测结果对串架图书进行整理。图书串架信息查询流程如图3所示。2系统实现2.1图书串架检测模块的实现图书串架检测模块用于实现书架书籍分割、数量检测、串架检测，并将书架上图书的检测信息（如巡检编号、检测时Microcomputer Applications Vol.39,No.8,2023间、书架编号、书籍数量、书脊原图像、检测图像、检测结果等）保存到数据库中的BookDetection表中。图4是设计的基于索书号识别的图书串架检测界面。根据图4，在图书串架检测时，由图书管理人员首先加载书脊图像，然后点击 LocateSpines控件，分割单本书脊并完成书脊计数。接着从下拉框中选择书脊序号，点击“Show-Spine控件显示单本书脊，再点击“Recognition控件识别索书号，识别完所有书脊后点击“Check控件进行索书号错序检测，最后点击“SaveToSQL控件将图书串架信息保存到数据库中。图书出在卵密书接字检测系统北上红四方面军Liod tineLocate-Book-SpinerShy orlelnal tanee实现图书串架检测的关键事件代码如下。（1）在“LocateSpines按钮中，调用LocateSpines方法，将分割单本书脊并对书脊进行计数，其关键代码如下：img=cv2.imread(Name)gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)grayB=cv2.GaussianBlur(gray,(9,9),0)cla_he=cv2.createCLAHE(3,(8,8)cla_he=cla_he.apply(grayB)canny=cv2.Canny(cla_hel,10,70)K=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ RECT,(1,20)res=cv2.morphologyEx(canny,cv2.MORPH_OPEN,K)lines=cv2.HoughLinesP(res,1,np.pi/360,100,None,400,1000)lines_number=len(lines)（2）在“Recognition按钮中调用Recognition方法，识别书脊的索书号，并将索书号记录在文本显示控件中，其关键基金项目开始代码如下：HSV_Img=cv2.cvtColor(img_ spines,cv2.COLOR_查询串架信息(query)双击单元格(celldoubleclick)立显示串架信息立结束图3图书串架信息查询流程红四方面军红四方面军图4图书串架检测界面微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第8 期BGR2HSV)lhsv=np.array(0,140,100)hhsv=np.array(10,200,255)mask=cv2.inRange(HSV_Image,lowerb=lhsv,upperb=hhsv)mask=mask/255msum=np.sum(mask_copy,axis=1)x=np.argsort(msum)yl=xlen(x)-1,y2=xlen(x)-2i=1while abs(int(y1)-int(y2)y2:y2,yl=yl,y2wl=img_spines.shape1img_seg=img_spinesyl:y2,5:wl-5.copy()boxes=pytesseract.image_to_boxes(img_seg)a=boxes.splitlines()for b in a:self.textEdit.insertPlainText(bo+n)四方面军（3）在“Check按钮中，调用Check函数，检测是否有乱架图书，其实现的关键代码如下：bS=self.textEdit.toPlainText()bS1=bS.split(n)errors=ofor i in range(1,len(bS1)-1):if i=len(bS1)-2:ciexr-Textfor j in range(len(bS1 i-1):if ord(bS1 iLj)ord(bS1 i-1Jj):self.textEdit.insertPlainText(第”+str(i+1)+“本书出错”+“n)else:lens=len(bS1 i)forj in range(lens):if ord(bS1 iJLi)ord(bS1 i+1i):self.textEdit.insertPlainText(“第”+str(i+1)+“本书出错”+“n)if errors=O:self.textEdit.insertPlainText(“无错序图书！”+“n)2.2串架信息查询模块实现在图书管理员进行图书串架信息查询时，从图书串架检测页面切换到串架信息查询页面，点击“查询”按钮，触发（下转第35页）28.Microcomputer Applications Vol.39,No.8,20231 阎博，舒力，王东升，等.基于语义Web技术的电网运行数据智能检索系统的研究与实现 J.华北电力技术,2 0 1 5(9):1 1-1 7.2 何莘，王琬芜.自然语言检索中的中文分词技术研究进展及应用 J.情报科学，2 0 0 8（5）：7 8 7-7 9 1.3王适乾.电力调度控制系统中语义解析技术研究 D.济南：山东大学，2 0 1 8.4周顺先，林亚平，王耀南，等.基于二阶隐马尔可夫模型的文本信息抽取 J.电子学报，2 0 0 7，35（1 1）：2226-2231.基金项目5周俊生，戴新宇，尹存燕，等.自然语言信息抽取中的参考文献机器学习方法研究J.计算机科学，2 0 0 5，32（3）：186-189.6胡睿，张冬茉，杜蓬.基于结点语义关系的信息抽取技术 J.计算机工程，2 0 0 1,2 7（4：2 6-2 8.7伍大勇，赵世奇，刘挺，等.融合多类特征的Web查询意图识别 J.模式识别与人工智能，2 0 1 2，2 5（3）：500-505.8 姜康，冯钧，唐志贤，等.基于ElasticSearch的元数据搜索与共享平台J.计算机与现代化，2 0 1 5（2）：117-121,微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第8 期（收稿日期：2 0 2 1-1 2-0 9)(上接第2 8 页）参考文献query事件，将数据库中存储的图书串架信息加载到表格控件中。双击要查询的书架所在的控件单元格，调用celldou-bleclick函数，将书架原图像和串架检测后的图像读取到图像控件中显示，并将串架检测结果显示在数据网格控件中。图5是设计的基于索书号识别的图书串架信息查询界面。书架编号书本放量8000002422B0003.380002448000558000668000677B0006888006图5图书串架信息查询界面3总结本文使用Python编程语言和SQLServer数据库，设计了一个基于索书号识别的图书馆在架图书串架检测系统。该系统是解决图书馆在架图书串架问题的一种快捷高效的途径。该方法对提高图书馆管理水平和服务质量具有重要的实际应用价值，能为基于移动机器人的图书自动整理系统提供有效技术支撑。1 吴碧霞，张雪莲.开架服务中图书乱架与治理对策J.农业图书情报学刊，2 0 1 0，2 2（8）：1 50-1 52.2徐大芳，薛兰英.图书乱架问题的实用解决方法：色彩标签导读法J.农业图书情报学刊，2 0 0 7，1 9（1 0）：83-86.查询3#杨军.论开架图书的索书号外化为排架号：开架图书片检激图片brDd/python-2021-05-25.242021-05-2624bD:.python-24242222检测时间2#m位(2 47.7 8 2 9 _ Noe21位1 2 47.7 6 2 9 Nono2021-0-2602#m位(1 2 47.7 8 2 92021-05-31-bo:/PythonmbD:/Pythonl-bD:/pythonabDo/pythonl-bD:Pythona注NoneNone2021-05-314None202-05-314None2021-05-31-m2#期位 2 53.2 1 0 42021-06-2.位|25 3.24编2(1 2 5 3,2 1 0 4)乱架问题的根本解决路径 J.图书馆工作与研究，2017(3):77-81.4杨奕，任晓琳，高龙，等.一种对在架紧密排布图书图None像分割提取单本书脊的方法：CN111539431BP.2022-03-15.5康洪雷，牛连强，冯庸，等.基于视觉的错序在架图书检测系统 J.软件工程，2 0 1 8,2 1（4）：1 8-2 2.方建军，赵强强.图书馆在架图书的索书号图像提取与分割 J.北京联合大学学报（自然科学版），2 0 1 5，29(1):87-92.7苏苏志芳，徐德刚，袁小一.基于机器视觉的图书乱架清点系统：以中南大学图书馆为例.高校图书馆工作,2 0 2 0,40(6)：6 0-6 5.8 李俊男.基于深度学习的图书馆架序智能识别系统研究与设计 D.贵州：贵州财经大学，2 0 2 0.91Python实例：利用pytesseract库进行图片文字识别EB/OL.(2018-02-08)2021-08-01.http:/ 0 2 1-1 2-1 2）35