[發明專利]一種基于深度學習的保險票據分類方法

有效

• 申請號: 201910333742.9
• 申請日: 2019-04-24
• 公開（公告）號: CN110070665B
• 公開（公告）日: 2021-05-28
• 發明（設計）人: 李榕
• 申請（專利權）人: 武漢華創欣網科技有限公司
• 主分類號: G07D11/50
• 分類號: G07D11/50;G06K9/00;G06F16/245
• 代理公司: 上海精晟知識產權代理有限公司 31253
• 代理人: 馮子玲

本發明公開了一種基于深度學習的保險票據分類方法，包括如下步驟：初始化票據庫,清空票據庫內存儲的保險票據，并建立多個子數據存儲庫，將OCR數據掃描裝置與計算機相連，建立數據傳遞通道，將保險票據放入OCR數據掃描裝置中，對保險票據進行掃描，在接到命令后，OCR數據掃描裝置將存儲器內的保險票據上傳至計算機，計算機對上傳票據進行標號處理，標號處理采用數字進行標號，對同種類別的保險票據進行重合比對，刪掉相同的保險票據，對剩下的保險票據重新排序，生成新的序號，對每一種保險票據上的特征信息進行提取，將提取的特征信息標號，生成序號編碼，存儲到數據庫內。

技術領域

本發明涉及票據分類技術領域，尤其涉及一種基于深度學習的保險票據分類方法。

背景技術

保險單的主要內容包括雙方對有關保險標的事項的說明，包括被保險人名稱，保險標的名稱及其存放地點或所處狀態、保險金額、保險期限、保險費等，雙方的權利和義務，如承擔責任和不予承擔的責任等。附注條件，指保險條款或雙方約定的其他條件以及保單變更、轉讓和注銷等事項。

在傳統票據管理中，常依賴人工對票據進行分類，因為待分類的票據往往數目巨大，所以需要花費大量的人力物力去完成，因此票據自動分類系統應運而生，以機器視覺為技術背景解決這類簡單重復的分類工作。現今的票據自動分類系統都需要首先采集較多各類票據圖像作為訓練樣本，這種分類系統需要收集大量訓練樣本和花費大量精力人工設計票據特征才能保證訓練得到的模型的分類性能，故存在一定的局限性。現有的票據分類方法中，在對票據分類后，難以從數據庫內尋找。

發明內容

本發明提出了一種基于深度學習的保險票據分類方法，以解決上述背景技術中提出的問題。

本發明提出了一種基于深度學習的保險票據分類方法，包括如下步驟：

S1:初始化票據庫,清空票據庫內存儲的保險票據，并建立多個子數據存儲庫，子數據存儲庫建立在票據庫內，對每個子數據存儲庫進行功能標注，顯示數據庫內數據的內容，方便對存儲的保險票據進行查找；

S2:將OCR數據掃描裝置與計算機相連，建立數據傳遞通道，將保險票據放入OCR數據掃描裝置中，對保險票據進行掃描，在接到命令后，OCR數據掃描裝置將存儲器內的保險票據上傳至計算機，計算機對上傳票據進行標號處理，標號處理采用數字進行標號，使得每張保險票據上存在唯一的標號，標號處理步驟為：

A、計算機將上傳的保險票據移動至編輯模塊內，對保險票據進行編輯；

B、再對上傳的保險票據進行標記信息的創建；

C、根據保險票據上傳的順序依次自動生成數字標號；

S3:對計算機內的保險票據進行掃描分類，對保險票據進行整合，便于對保險票據進行處理；

S4:對同種類別的保險票據進行重合比對，刪掉相同的保險票據，對剩下的保險票據重新排序，生成新的序號；

S5:對每一種保險票據上的特征信息進行提取，將提取的特征信息標號，生成序號編碼，存儲到數據庫內，在學習時，可從數據庫內調出，方便對保險票據的了解，特征信息編碼與原始票據編碼相對應，特征信息提取的過程為掃描系統對票據進行掃描，首先對保險票據的外形大小特征進行提取，獲得票據的基礎大小特征，然后對票據上的公章信息進行提取，獲得公章所處的位置信息，最后對票據上填寫的文字內容進行提取，得到票據的填寫方式，保險票據的查找只需要在數據庫內的檢索框中輸入保險票據的特征信息，根據輸入的特征信息，即可快速的查找到所需要的保險票據信息，查找快捷簡單。

優選的，所述S1中，子數據存儲庫放置在同一個大數據庫內，子數據存儲庫獨立依存，相互之間互不干擾，單個的子數據存儲庫可獨立工作，子數據存儲庫根據所要放置的票據信息進行命名，對存儲的數據信息進行概括，方便之后的學習中對保險票據的查找。