[發明專利]發票信息的識別方法、裝置、電子設備及存儲介質有效
| 申請號: | 202010009796.2 | 申請日: | 2020-01-06 |
| 公開(公告)號: | CN111209856B | 公開(公告)日: | 2023-10-17 |
| 發明(設計)人: | 張秋暉;劉巖;韓森堯;朱興杰 | 申請(專利權)人: | 泰康保險集團股份有限公司 |
| 主分類號: | G06V30/412 | 分類號: | G06V30/412;G06V30/413;G06V30/148;G06V30/164;G06V10/82;G06N3/0464 |
| 代理公司: | 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205 | 代理人: | 杜葉蕊;臧建明 |
| 地址: | 100031 北京市西*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 發票 信息 識別 方法 裝置 電子設備 存儲 介質 | ||
1.一種發票信息的識別方法,其特征在于,包括:
對待處理發票的圖像信息進行預處理,獲得發票數據;
將所述發票數據輸入訓練完畢的發票位置識別模型,輸出所述發票圖像信息中的待識別發票區域;
將所述待識別發票區域的圖像輸入至OCR識別模型,以使確定所述待識別發票區域中是否包括有預設字段,若是,則所述第一識別結果為第一類型發票,若否,則所述第一識別結果為非第一類型發票;
將所述待識別發票區域的圖像輸入至訓練完畢的發票類型識別模型,以對所述待處理的發票類型進行識別獲得所述待處理發票屬于各發票類型的第一概率,將根據各第一概率確定的所述待處理發票的發票類型作為所述第二識別結果;
根據第一識別結果和第二識別結果確定所述待處理發票的識別結果。
2.根據權利要求1所述的識別方法,其特征在于,所述訓練完畢的發票位置識別模型包括:依次連接的多個卷積池化層;
所述將所述發票數據輸入訓練完畢的發票位置識別模型,輸出所述發票圖像信息中的待識別發票區域,包括:
將所述發票數據輸入訓練完畢的發票位置識別模型,以使所述發票數據依次通過所述訓練完畢的發票位置識別模型中的各卷積池化層并輸出待識別發票區域在所述待處理發票的圖像信息中的角點坐標,以及所述發票區域的置信度;其中,所述發票區域的置信度用于表示所述角點坐標的可信程度。
3.根據權利要求1所述的識別方法,其特征在于,所述確定所述待識別發票區域中是否包括有預設字段之前,包括:
根據所述待識別發票區域對所述圖像信息進行圖像分割,獲得所述待識別發票區域對應的圖像。
4.根據權利要求1所述的識別方法,其特征在于,所述根據第一識別結果和第二識別結果確定所述待處理發票的識別結果,包括:
當所述第一識別結果為第一類型發票時,所述待處理發票的識別結果為第一類型發票;
當所述第一識別結果為非第一類型發票時,則根據第一識別結果和第二識別結果確定所述待處理發票的識別結果。
5.根據權利要求1所述的識別方法,其特征在于,當確定所述待識別發票區域中不包括有預設字段時,所述識別方法還包括:
統計待識別發票區域中的字段分布,并根據預設的字段分布和發票類型之間的概率對應表,確定所述待識別發票屬于各發票類型的第二概率;
相應的,所述根據第一識別結果和第二識別結果確定所述待處理發票的識別結果,包括:
將所述各發票類型的第一概率和第二概率相加,以根據相加結果確定所述待識別發票的識別結果。
6.根據權利要求1-5任一項所述的識別方法,其特征在于,所述預處理包括如下處理中的一種或多種:銳化處理,去噪處理,旋轉處理。
7.根據權利要求6所述的識別方法,其特征在于,銳化處理用于補償待處理發票的圖像信息的輪廓;所述去噪處理用于去除所述補償待處理發票的圖像信息的噪聲;所述旋轉處理用于以待處理發票的圖像信息中的某一像素點為中心,對所述待處理發票的圖像信息進行旋轉操作。
8.一種發票信息的識別裝置,其特征在于,包括:
預處理模塊,用于對待處理發票的圖像信息進行預處理,獲得發票數據;
處理模塊,用于將所述發票數據輸入訓練完畢的發票位置識別模型,輸出所述發票圖像信息中的待識別發票區域;
識別模塊,將所述待識別發票區域的圖像輸入至OCR識別模型,以使確定所述待識別發票區域中是否包括有預設字段,若是,則所述第一識別結果為第一類型發票,若否,則所述第一識別結果為非第一類型發票;將所述待識別發票區域的圖像輸入至訓練完畢的發票類型識別模型,以對所述待處理的發票類型進行識別獲得所述待處理發票屬于各發票類型的第一概率,將根據各第一概率確定的所述待處理發票的發票類型作為所述第二識別結果;還用于根據第一識別結果和第二識別結果確定所述待處理發票的識別結果。
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