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本系统首先获取待辩伪的目标包装图像，并对目标包装图像进行图像分割处理，得到待辩伪标识图像，通过提取待辩伪标识图像的视觉特征，与预先配置的视觉特征库进行比对检索，确定待辩伪标识图像对应真伪结果。

本发明可以显著提高图像标识辩伪的可靠性，还可以有效降低辩伪成本和操作难度。

分割网络采用改进的TansUnet模型，我们称为ECA-TransUnet模型，ECA-TransUnet模型是在基础网络TransUnet中，融合了ECA通道注意力机制。

目前基础网络TransUnet是U型的编码器和解码器架构，编码器是由CNN-Transformer混合编码组成，具体包括卷积层、下采样、线性层、Transformer层，解码器是由卷积层和上采样组成，编码器和解码器通过跳跃连接操作进行链接。ECA-TransUnet模型中ECA通道注意力机制融入的位置为基础网络TransUnet中编码器卷积层尾部，并在解码器中将跳跃连接融合后的特征进行卷积操作后加入ECA模块。将ECA-TransUnet模型与目前的16种模型进行了比较，发现ECA-TransUnet模型对图像处理的准确性有明显优势。

保证商品流通或运输过程中的真实性和一致性非常重要，关键环节鉴别真伪、防伪造是监管部门的重要工作。目前，通常采用工艺防伪或基于电子技术的辨伪方法。具体的：（1）工艺防伪大多使用材料辨伪，如防伪膜、防伪油墨等，通过采用特定方法制作特殊材料达到对标识防伪和辨伪的目的，但成本较高；（2）基于电子技术的标识辨伪方法，如通过GPS定位技术对仪器所在地进行准确定位，并结合包装材料、规格等本身特有属性共同构建防伪码，但也存在成本较高，操作较为复杂的问题。

本系统提供了一种包装标识图像的辩伪方法和系统，可以显著提高辩伪的可靠性，还可以有效降低辩伪成本和操作难度。

刘云玲，中国农业大学信息与电气工程学院副教授，博士，博士生导师。研究高通量获取和分析方法、人工智能的农业应用，并进行软硬件结合的系统开发。2016-至今，为国家现代农业产业体系梨体系主要参加人员。2022年至今，为北京市现代农业产业技术体系主要参加人员。以第一作者或通讯作者发表SCI/EI检索论文21篇，其他论文20余篇，作为第一发明人授权发明专利5件。

刘亚雄，中国农业大学计算机科学与技术专业在读博士，研究深度学习模型的农业应用。

任天祥，中国农业大学计算机科学与技术专业在读硕士，研究特征提取方法、系统开发。

随着网络信息的不断发展，图像信息爆炸式增长，图像检索技术可以从足量图像数据集中精准匹配到领域所需求的数据，极大地促进了视觉信息时代的发展.

本系统操作简便，图像检索技术的应用可以极大的减轻工作负担、提升查验效率、且成本低、易于推广。

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