[發明專利]基于圖像識別的貨物簽收單數據存儲方法及裝置在審
| 申請號: | 202010147293.1 | 申請日: | 2020-03-05 |
| 公開(公告)號: | CN111353744A | 公開(公告)日: | 2020-06-30 |
| 發明(設計)人: | 沈松乾;任福平;吳昊 | 申請(專利權)人: | 深圳市赤狐軟件技術有限公司 |
| 主分類號: | G06Q10/08 | 分類號: | G06Q10/08;G06Q10/10;G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 深圳市精英專利事務所 44242 | 代理人: | 劉貽盛 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳市南山*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 圖像 識別 貨物 簽收 數據 存儲 方法 裝置 | ||
本發明公開了基于圖像識別的貨物簽收單數據存儲方法、裝置、計算機設備及存儲介質。該方法包括若接收到郵件信息,獲取其對應的發件人郵箱地址;若發件人郵箱地址滿足郵件附件提取條件,獲取郵件附件;通過圖文識別模型對其進行識別以獲取對應的簽收單信息;根據其中的快遞公司名稱,得到對應的待識別子圖片;通過卷積神經網絡模型獲取對應的圖片分類結果,以作為簽收章可信度值;由簽收單信息、郵件信息接收日期及簽收章可信度值組成與郵件信息對應的郵件提取數據并進行存儲。該方法實現了自動提取郵件信息中的郵件附件,對郵件附件進行文本識別和指定區域的圖像識別,從而快速得到對應的郵件提取數據進行歸檔存儲,提高了快遞單據的歸檔效率。
技術領域
本發明涉及圖像識別技術領域,尤其涉及一種基于圖像識別的貨物簽收單數據存儲方法、裝置、計算機設備及存儲介質。
背景技術
目前,物流倉儲企業在物流行業中扮演越來越重要的角色。物流倉儲企業其傳統的物流配送歸檔流程如下:
1)送貨員將貨物配送至收貨客戶;
2)收貨客戶在快遞單據上簽收;
3)送貨員將簽收后快遞單據送回物流倉庫;
4)物流倉庫的倉庫執行人員掃描快遞單據后,將快遞單據的圖片作為郵件附件發送至系統郵箱;
5)將掃描快遞單據得到的信息錄入系統;
6)將快遞單據的原件進行人工歸檔。
可見,快遞單據的歸檔、數據核對等工作流程都是人工處理完成,不僅效率低下,而且易出錯。
發明內容
本發明實施例提供了一種基于圖像識別的貨物簽收單數據存儲方法、裝置、計算機設備及存儲介質,旨在解決現有技術中快遞單據的歸檔、數據核對等工作流程都是人工處理完成,不僅效率低下,而且易出錯的問題。
第一方面,本發明實施例提供了一種基于圖像識別的貨物簽收單數據存儲方法,其包括:
判斷是否接收到郵件信息;
若接收到郵件信息,獲取所述郵件信息對應的發件人郵箱地址;
判斷所述發件人郵箱地址是否滿足預設的郵件附件提取條件;其中,所述郵件附件提取條件用于限定從若干個目標郵箱后綴和/或若干個目標發件人郵箱地址對應的郵件中提取郵件附件;
若所述發件人郵箱地址滿足所述郵件附件提取條件,獲取所述郵件信息中的郵件附件;
通過已存儲的圖文識別模型對所述郵件附件進行識別以獲取對應的簽收單信息;
根據所述簽收單信息中的快遞公司名稱,定位所述郵件附件對應的簽收章待識別區域,以得到待識別子圖片;
通過預先訓練的卷積神經網絡模型獲取與所述待識別子圖片對應的圖片分類結果,以作為簽收章可信度值;以及
由所述簽收單信息、郵件信息接收日期及所述簽收章可信度值組成與所述郵件信息對應的郵件提取數據,將所述郵件提取數據進行存儲。
第二方面,本發明實施例提供了一種基于圖像識別的貨物簽收單數據存儲裝置,其包括:
第一判斷單元,用于判斷是否接收到郵件信息;
發件人郵箱地址獲取單元,用于若接收到郵件信息,獲取所述郵件信息對應的發件人郵箱地址;
第二判斷單元,用于判斷所述發件人郵箱地址是否滿足預設的郵件附件提取條件;其中,所述郵件附件提取條件用于限定從若干個目標郵箱后綴和/或若干個目標發件人郵箱地址對應的郵件中提取郵件附件;
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G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .預定,例如用于門票、服務或事件的
G06Q10-04 .預測或優化,例如線性規劃、“旅行商問題”或“下料問題”
G06Q10-06 .資源、工作流、人員或項目管理,例如組織、規劃、調度或分配時間、人員或機器資源;企業規劃;組織模型
G06Q10-08 .物流,例如倉儲、裝貨、配送或運輸;存貨或庫存管理,例如訂貨、采購或平衡訂單
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