[發(fā)明專利]一種基于深度學(xué)習(xí)框架的財務(wù)報表自動識別方法

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202010571056.8
• 申請日: 2020-06-22
• 公開（公告）號: CN111814598A
• 公開（公告）日: 2020-10-23
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 楊玉東;張麗影;任昊;劉春影;楊茜
• 申請（專利權(quán)）人: 吉林省通聯(lián)信用服務(wù)有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32
• 代理公司: 長春眾邦菁華知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 22214
• 代理人: 于曉慶

一種基于深度學(xué)習(xí)框架的財務(wù)報表自動識別方法，涉及計算機(jī)視覺識別領(lǐng)域，解決了人工識別存在的成本過高、易疲勞、易疏忽、效率低、準(zhǔn)確率低的問題。本發(fā)明包括：接收財務(wù)報表圖像；霍夫直線法進(jìn)行圖像校正，調(diào)整表格至水平狀態(tài)；OCR文本自動識別：采用基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別模型依次識別財務(wù)報表圖像中的文本所在位置和具體內(nèi)容，提取出整張表格的信息；基于圖像形態(tài)學(xué)檢測表格線，并提取單元格位置坐標(biāo)；生成Excel文件。本發(fā)明能夠自動識別財務(wù)報表中的文本位置、文本內(nèi)容以及報表中的表格線，最終輸出與原財務(wù)報表圖像邏輯結(jié)構(gòu)和文本內(nèi)容相一致的Excel文件，以達(dá)到降低財務(wù)報表識別成本、提高識別工作效率和準(zhǔn)確率的目的。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計算機(jī)視覺識別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于深度學(xué)習(xí)框架的財務(wù)報表自動識別方法。

背景技術(shù)

隨著社會經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，企業(yè)的發(fā)展規(guī)模不斷擴(kuò)大，導(dǎo)致其融資需求隨之增加，而財務(wù)報表數(shù)據(jù)能夠直接、客觀地反映企業(yè)的經(jīng)營能力、盈利能力、償債能力以及成長能力，在企業(yè)向銀行遞交融資申請時，被作為重要的資格審核依據(jù)。因此，促使銀行對財務(wù)報表的識別需求也越來越大。目前，現(xiàn)有的財務(wù)報表識別主要是通過人工方式進(jìn)行，人工識別方法所耗時間成本、人力成本均相對較高，效率低下，且人工識別的長時間重復(fù)性操作容易造成疲勞，進(jìn)而引發(fā)誤差、疏忽、漏項等問題，致使財務(wù)報表識別結(jié)果的準(zhǔn)確率偏低。

如何準(zhǔn)確、高效地識別財務(wù)報表，同時避免人工識別成本過高、易疲勞、易疏忽等弊端，是目前亟待解決的技術(shù)問題。

發(fā)明內(nèi)容

為解決目前人工識別財務(wù)報表存在的成本過高、易疲勞、易疏忽、效率低、準(zhǔn)確率低的問題，本發(fā)明提出一種基于深度學(xué)習(xí)框架的財務(wù)報表自動識別方法，其能夠自動識別財務(wù)報表中的文本位置、文本內(nèi)容以及報表中的表格線，最終輸出與原財務(wù)報表圖像邏輯結(jié)構(gòu)和文本內(nèi)容相一致的Excel文件，以達(dá)到降低財務(wù)報表識別成本、提高識別工作效率和準(zhǔn)確率的目的。

本發(fā)明為解決技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案如下：

本發(fā)明的一種基于深度學(xué)習(xí)框架的財務(wù)報表自動識別方法，包括以下步驟：

S1、接收財務(wù)報表圖像；

S2、基于霍夫直線法對財務(wù)報表圖像進(jìn)行圖像校正，調(diào)整表格至水平狀態(tài)；

S3、OCR文本自動識別：采用基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別模型依次識別財務(wù)報表圖像中的文本所在位置和具體內(nèi)容，提取出整張表格的信息；

S4、基于圖像形態(tài)學(xué)檢測表格線，并提取單元格位置坐標(biāo)；

S5、生成并輸出Excel文件。

進(jìn)一步的，步驟S1具體包括以下步驟：

S11、準(zhǔn)備財務(wù)報表文件；

S12、使用Python工具中的OpenCV2算法庫接收財務(wù)報表圖像，并統(tǒng)一轉(zhuǎn)化為png格式文件。

進(jìn)一步的，步驟S2具體包括以下步驟：

S21、準(zhǔn)備訓(xùn)練集數(shù)據(jù)；

S22、基于霍夫直線法，使用Python工具中的OpenCV2算法庫獲取財務(wù)報表圖像中傾斜角度小于45度的直線；

S23、根據(jù)獲取的直線斜率，計算出平均斜率；

S24、根據(jù)平均斜率對財務(wù)報表圖像進(jìn)行校正，調(diào)整表格至水平狀態(tài)；

S25、基于測試集數(shù)據(jù)檢驗有效校正率，有效校正率為99.6％。

進(jìn)一步的，步驟S3具體包括以下步驟：

S31、準(zhǔn)備訓(xùn)練集數(shù)據(jù)；

S32、獲取不同位置、不同噪聲下的單元格圖像；