[發明專利]票據處理模型的訓練方法及圖像處理方法、圖像處理設備

在審

• 申請號: 202010532037.4
• 申請日: 2020-06-11
• 公開（公告）號: CN111814833A
• 公開（公告）日: 2020-10-23
• 發明（設計）人: 趙詩云;陳媛媛
• 申請（專利權）人: 浙江大華技術股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 深圳市威世博知識產權代理事務所(普通合伙) 44280
• 代理人: 黎堅怡

本申請公開了票據處理模型的訓練方法及圖像處理方法、圖像處理設備，該票據處理模型的訓練方法包括：獲取訓練圖像；確定訓練圖像中的票據定位信息和第一分類信息，并利用票據定位信息和第一分類信息對訓練圖像進行標注；將已標注的訓練圖像輸入至預先建立的票據處理模型，并輸出圖像分割后的票據圖像和票據圖像的第二分類信息；其中，票據處理模型包括票據定位分支和票據分類分支；根據票據定位信息和票據圖像之間的差異，和第一分類信息和第二分類信息之間的差異，對票據處理模型進行改進。通過上述方式，能夠同時實現對待處理圖像的票據定位和類別判定，提高工作效率。

技術領域

本申請涉及圖像處理領域，特別是涉及一種票據處理模型的訓練方法及圖像處理方法、圖像處理設備。

背景技術

隨著社會的發展，不同行業會產生很多種類的票據，如在金融交易中，每筆金融交易均有對應的交易信息，交易信息會以金融單據的形式保存并作為憑證；購買火車票時有實質的火車票；購物時商家開具的增值稅發票。而這些票據通常是通過拍照或掃描后錄入到相應系統，以作后續處理。

以銀行的對賬系統為例，審核人員采取人工審核票據的方式對票據進行處理，他們每天都要面臨著票據分揀、審核、錄入、存檔的過程，存在大量的重復性工作，且效率低下。

發明內容

為了解決上述問題，本申請提供一種票據處理模型的訓練方法及圖像處理方法、圖像處理設備，能夠同時實現對待處理圖像的票據定位和類別判定，提高工作效率。

本申請采用的一種技術方案是提供一種票據處理模型的訓練方法，該方法包括：獲取訓練圖像；確定訓練圖像中的票據定位信息和第一分類信息，并利用票據定位信息和第一分類信息對訓練圖像進行標注；將已標注的訓練圖像輸入至預先建立的票據處理模型，并輸出圖像分割后的票據圖像和票據圖像的第二分類信息；其中，票據處理模型包括票據定位分支和票據分類分支；根據票據定位信息和票據圖像之間的差異，和第一分類信息和第二分類信息之間的差異，對票據處理模型進行改進。

其中，將已標注的訓練圖像輸入至預先建立的票據處理模型，并輸出圖像分割后的票據圖像和票據圖像的第二分類信息；其中，票據處理模型包括票據定位分支和票據分類分支，包括：對訓練圖像進行下采樣，以得到目標圖像；將目標圖像通過票據分類分支進行處理，以得到目標圖像的第二分類信息；以及將目標圖像通過票據定位分支進行處理，以得到票據圖像。

其中，將目標圖像通過票據分類分支進行處理，以得到目標圖像的第二分類信息，包括：對目標圖像進行特征提取，以得到待處理特征；對待處理特征進行全局平均池化，以得到目標圖像的第二分類信息。

其中，對待處理特征進行全局平均池化，以得到目標圖像的第二分類信息，包括：對待處理特征進行全局平均池化，以得到待處理特征對應于多種設定類別的概率；將概率中的最大概率對應的設定類型確定為第二分類信息。

其中，將目標圖像通過票據定位分支進行處理，以得到票據圖像，包括：對目標圖像進行上采樣，以得到掩膜圖像；利用掩膜圖像對訓練圖像進行處理，以得到票據圖像。

其中，利用掩膜圖像對訓練圖像進行處理，以得到票據圖像，包括：利用掩膜圖像檢測出訓練圖像中對應的像素點；獲取像素點形成的最小外接四邊形，以得到票據圖像。

其中，根據票據定位信息和票據圖像之間的差異，和第一分類信息和第二分類信息之間的差異，對票據處理模型進行改進，包括：根據票據定位信息和票據圖像計算出第一損失值；根據第一分類信息和第二分類信息計算出第二損失值；根據第一損失值和第二損失值得出第三損失值；判斷第三損失值是否滿足設定閾值；若否，則對票據處理模型進行改進。

本申請采用的另一種技術方案是提供一種圖像處理方法，該方法包括：獲取待處理圖像；將待處理圖像輸入至如上述訓練方法訓練出的票據處理模型，以從待處理圖像中分割出票據圖像，并識別出票據圖像的類型。