[發明專利]基于人工智能的印章識別方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202010918829.5
• 申請日: 2020-09-03
• 公開（公告）號: CN112037077A
• 公開（公告）日: 2020-12-04
• 發明（設計）人: 郭喜亞
• 申請（專利權）人: 平安健康保險股份有限公司
• 主分類號: G06Q40/08
• 分類號: G06Q40/08;G06K9/00;G06K9/32;G06K9/34;G06K9/46;G06T7/62
• 代理公司: 深圳市世紀恒程知識產權代理事務所 44287
• 代理人: 關向蘭

本發明涉及人工智能領域，提供一種基于人工智能的印章識別方法、裝置、設備及存儲介質，該方法包括在接收到待識別的票據圖片時，根據預設印章檢測模型獲取票據圖片中的待識別印章圖片；獲取待識別印章圖片對應的印章類型；根據印章類型和預設矯正策略對待識別印章圖片進行矯正，獲得矯正印章圖片；通過預設印章識別模型對矯正印章圖片進行人工智能識別，獲得印章識別結果。本發明中對待識別印章圖片分類和矯正后識別，印章識別結果更接近加蓋在票據上的印章，相比于現有像素級標注和單字分割標注減少了人力工作，且矯正后進行人工智能識別，提高了對無機打名稱圖像的文字識別率。此外，本發明還涉及區塊鏈技術，待識別印章圖片可存儲于區塊鏈中。

技術領域

本發明涉及人工智能技術領域，尤其涉及一種基于人工智能的印章識別方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

隨著“互聯網+”的發展，互聯網在各領域應用及融合，衍生出新的商業模式與生態。在健康險領域，各家保險公司成立了互聯網部門，同時也誕生了眾多互聯網醫療保險公司，可以為用戶提供在線購買、線上問診預約、線下門診住院以及在線理賠的一站式服務。理賠流程從線下轉至線上，降低保險公司審核賠付金額的成本及難度，縮短了核保流程，提高了用戶滿意度。

但是，用戶在線上平臺申請理賠時，需要提交身份證明、病歷、費用清單以及票據等理賠材料，線上平臺在設計上會對用戶提供的圖像進行姓名、醫院、就診時間以及金額等信息的核實。然而，并非所有的圖像都包含機打醫院名稱，例如，北京地區的收費票據不會打印醫院名稱，這對線上平臺核實就診情況帶來了挑戰。當前業務大量涌入這種無法通過OCR(Optical Character Recognition，光學字符識別)及NLP(Natural LangungeProcessing，自然語言處理)技術識別醫院名稱的圖像，只能人工通過印章核實醫院信息，印章中的文本是曲線文本，存在文字的旋轉，即便是人工審核也需要通過旋轉圖像的操作來確定醫院名稱。針對上述情況，在核實醫院信息時，對無機打醫院名稱的圖像進行印章識別都是靠人工進行處理，這樣就增加了處理周期時間，效率低下，也增加了人力和物力投入成本。

上述內容僅用于輔助理解本發明的技術方案，并不代表承認上述內容是現有技術。

發明內容

本發明的主要目的在于提供了一種基于人工智能的印章識別方法、裝置、設備及存儲介質，旨在解決現有技術難以實現對無機打醫院名稱的圖像進行印章識別的技術問題。

為實現上述目的，本發明提供了一種基于人工智能的印章識別方法，所述方法包括以下步驟：

在接收到待識別的票據圖片時，根據預設印章檢測模型獲取所述票據圖片中的待識別印章圖片，其中，所述待識別印章圖片存儲于區塊鏈中；

獲取所述待識別印章圖片對應的印章類型；

根據所述印章類型和預設矯正策略對所述待識別印章圖片進行矯正，獲得矯正印章圖片；

通過預設印章識別模型對所述矯正印章圖片進行人工智能識別，獲得印章識別結果。

優選地，所述在接收到待識別的票據圖片時，根據預設印章檢測模型獲取所述票據圖片中的待識別印章圖片的步驟之前，還包括：

獲取采樣票據圖片，對所述采樣票據圖片進行數據增強處理，獲得數據增強后的采樣票據圖片；

將所述數據增強后的采樣票據圖片作為訓練樣本；

將所述訓練樣本輸入至預設像素文字分割模型中進行訓練，獲得訓練后的像素文字分割模型；

將所述訓練后的像素文字分割模型作為預設印章檢測模型。

優選地，所述獲取所述待識別印章圖片對應的印章類型的步驟，包括：

基于OpenCV獲取所述待識別印章圖片的預設外接矩形圖片；