一、研究背景及内容

随着移动互联网的发展和智能手机的普及，二维码逐渐被应用于各种重要领域，然而二维码存在着信息被篡改、信息泄漏等安全隐患。本项目所研究的二维随机码具有印制过程中的不可复制性和随机特性，及先有图后有码的数据加载属性，可以规避二维码编码规则泄露或被破解后带来的安全问题，特别适合应用于产品全生命周期的信息追溯的实现，具有非常明显防伪造优势。

1.研究印刷随机码生成方法；

2.配置搭建印刷图像在线采集系统并实时获取可变码；

3.研究基于深度学习的随机码图像检索核心算法；

4.研究手机端APP关键技术；

5.搭建基于印刷随机码的商品防伪溯源系统平台，实现海量数据下的快速图像检索。

二、技术优势

先有图后有码，确保信息安全。印刷随机码具有随机性和独一性（不可复制）等优势，数据编制规则掌握在自己手中，难于破解，起到数据防伪的作用；

无限图像资源确保提供最小包装的唯一身份。基于图像检索技术来识别预存信息，相较于传统基于二维码的产品溯源技术而言，随机码技术的追溯范围更广、更加可控、不可篡改，有利于实现产品追溯的可靠性。

去中心化的数据赋予和集中的信息存储。数据全流程赋予以获得产品全生命周期的关键信息，集中的数据信息应用管理可实现精准决策。

三、技术路线

1.研究基于深度学习的随机码图像检索核心算法

基于深度学习的图像检索框架：通过建立模型让模型直接学习图片的特征，这样大大降低了因人工提取图片特征而产生的误差。

2研究手机端APP关键技术

Android客户端通过调用手机相机模块，采用自动扫描方式进行图像抓拍。通过在扫描图像中检索图像边缘信息，来自动抓拍待检索的随机码。在扫描抓拍过程中无需额外的定标点。

3搭建基于印刷随机码的烟包防伪溯源系统平台

基于印刷随机码的商品防伪溯源系统通过Android客户端自动扫描检测随机码，当相机检测到随机码时自动拍照并上传服务器端。服务器端调用基于深度学习的随机码检索系统，当检索到随机码时返回储存于数据库中的验证信息,完成整体验证流程。