[發明專利]一種基于OCR的店頭文字識別方法及系統

在審

• 申請號: 202110263049.6
• 申請日: 2021-03-11
• 公開（公告）號: CN112686257A
• 公開（公告）日: 2021-04-20
• 發明（設計）人: 夏志鵬;丁明;李海榮;陳永輝
• 申請（專利權）人: 廣州市玄武無線科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06K9/36;G06K9/34
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 陳旭紅;呂金金

本發明提供一種基于OCR的店頭文字識別方法及系統，其中方法包括：獲取含有店頭文字的圖片，對所述圖片進行預處理，得到含有店頭文字的第一圖像；其中，所述預處理包括：去噪處理、角度矯正及增強處理；對所述第一圖像進行文本區域檢測，得到所述第一圖像的文本區域數量及位置信息；根據所述第一圖像的文本區域數量及位置信息進行裁剪，得到僅含有文本信息的第二圖像；對所述第二圖像中的文本信息進行文字識別，得到輸出文字信息；對所述文字信息進行篩選，輸出目標文字信息。本發明可實現圖像中店頭實時自動化檢測與店頭名稱識別，支持多方向、多版本字體的識別。本發明支持單張/批量店頭圖像處理，支持同步/異步店頭信息識別。

技術領域

本發明涉及光學字符識別技術領域，特別是涉及一種基于OCR的店頭文字識別方法及系統。

背景技術

在快消行業中，快消企業生產的商品在線下主要依靠終端門店來進行售賣，對于大型快消企業，在全國各個區域的終端門店數量與店鋪名稱的信息非常重要。

一直以來，快消企業獲取終端門店名稱的傳統做法是依靠不同區域的業務員，在進行門店拜訪巡查時手動錄入門店名稱，這樣不僅影響工作效率，且驗證獲取信息的正確性同樣需要投入人力，成本較高，很多快消企業只能采取抽樣驗證的方式進行校驗，所以，即使獲取到的信息中存在不準確的或者虛假的，也很難被查出，造成企業對市場的錯誤判斷。

發明內容

本發明提供一種基于OCR的店頭文字識別方法及系統，可以對手機、相機等電子設備拍攝的店頭信息進行識別，將識別到的店鋪名稱信息直接上傳到快消企業的業務數據系統，在保證信息準確性的同時極大地節省了人力資源。

本發明一個實施例提供一種基于OCR的店頭文字識別方法，包括：

獲取含有店頭文字的圖片，對所述圖片進行預處理，得到含有店頭文字的第一圖像；其中，所述預處理包括：去噪處理、角度矯正及增強處理；

對所述第一圖像進行文本區域檢測，得到所述第一圖像的文本區域數量及位置信息；

根據所述第一圖像的文本區域數量及位置信息進行裁剪，得到僅含有文本信息的第二圖像；

對所述第二圖像中的文本信息進行文字識別，得到輸出文字信息；

對所述文字信息進行篩選，輸出目標文字信息。

進一步地，所述對所述第一圖像進行文本區域檢測之前，還包括：

通過基于深度學習技術對店頭圖像和標注數據進行訓練得到的檢測模型對所述第一圖像進行檢測，在判斷所述第一圖像含有至少有一個店頭文字時，執行對所述第一圖像進行文本區域檢測。

進一步地，所述在判斷所述第一圖像含有至少有一個店頭文字時，具體地：

在判斷所述第一圖像含有超過一個店頭文字信息時，根據字詞數據庫進行相似度匹配，選出與目標店頭信息所屬行業最接近的一個店頭，執行對所述第一圖像進行文本區域檢測。

進一步地，所述對所述第一圖像進行文本區域檢測，得到所述第一圖像的文本區域數量及位置信息，具體地：

通過基于深度學習技術對店頭圖像和文本區域標注數據進行訓練得到的檢測模型對所述第一圖像進行文本區域檢測，得到所述第一圖像的文本區域數量及位置信息。

進一步地，所述對所述第二圖像中的文本信息進行文字識別，得到輸出文字信息，具體地：

通過基于深度學習技術對文本圖像和文本字符標注數據進行訓練得到的識別模型對所述第二圖像中的文本信息進行文字識別，得到輸出文字信息。

本發明一實施例提供一種基于OCR的店頭文字識別系統，包括：

圖片預處理模塊，用于獲取含有店頭文字的圖片，對所述圖片進行預處理，得到含有店頭文字的第一圖像；其中，所述預處理包括：去噪處理、角度矯正及增強處理；

文本區域檢測模塊，用于對所述第一圖像進行文本區域檢測，得到所述第一圖像的文本區域數量及位置信息；