[發明專利]票據置信值模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202110304022.7
• 申請日: 2021-03-22
• 公開（公告）號: CN112861841B
• 公開（公告）日: 2023-06-13
• 發明（設計）人: 韓光耀
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06V30/19
• 分類號: G06V30/19;G06V30/416;G06V30/42
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 韓海花

1.一種票據置信值模型的訓練方法，包括：

獲取票據樣本圖像，并獲取票據識別模型；

將所述票據樣本圖像輸入所述票據識別模型以提取預測的票據結果，其中，所述票據結果包括金額概率值、關鍵詞概率值和目標票據信息；

根據所述票據樣本圖像對應的標定票據信息判斷所述目標票據信息是否正確，并根據相應的判斷結果生成標簽值；

獲取待訓練的票據置信值模型；以及

根據所述標簽值、所述金額概率值和所述關鍵詞概率值對所述票據置信值模型進行訓練，以生成訓練之后的所述票據置信值模型。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述金額概率值包括金額識別概率值和金額檢測概率值，所述關鍵詞概率值包括關鍵詞識別概率值和所述關鍵詞檢測概率值。

3.根據權利要求1所述的方法，其中，還包括：

如果所述目標票據信息正確，則所述標簽值為“1”；

如果所述目標票據信息錯誤，則所述標簽值為“0”。

4.根據權利要求1所述的方法，其中，所述票據置信值模型包括票據置信值子模型和票據置信值矯正模型。

5.根據權利要求4所述的方法，其中，所述根據所述標簽值、所述金額概率值和所述關鍵詞概率值對所述票據置信值模型進行訓練，包括：

將所述金額概率值和所述關鍵詞概率值輸入所述票據置信值子模型以生成預測的第一目標票據置信值；

將所述第一目標票據置信值輸入所述票據置信值矯正模型以生成預測的第二目標票據置信值；

根據所述第二目標票據置信值和所述標簽值生成第一損失值，并根據所述第一損失值分別對所述票據置信值子模型和所述票據置信值矯正模型進行訓練。

6.根據權利要求4所述的方法，其中，所述根據所述標簽值、所述金額概率值和所述關鍵詞概率值對所述票據置信值模型進行訓練，包括：

將所述金額概率值和所述關鍵詞概率值輸入所述票據置信值子模型以生成預測的第一目標票據置信值，并根據所述第一目標票據置信值和所述標簽值生成第二損失值；

將所述第一目標票據置信值輸入所述票據置信值矯正模型以生成預測的第二目標票據置信值，并根據所述第二目標票據置信值和所述標簽值生成第三損失值；

根據所述第二損失值對所述票據置信值子模型進行訓練，并根據所述第三損失值對所述票據置信值矯正模型進行訓練。

7.根據權利要求4所述的方法，其中，所述根據所述標簽值、所述金額概率值和所述關鍵詞概率值對所述票據置信值模型進行訓練，包括：

將所述金額概率值和所述關鍵詞概率值輸入所述票據置信值子模型以生成預測的第一目標票據置信值，并根據所述第一目標票據置信值和所述標簽值生成第四損失值；

將所述第一目標票據置信值輸入所述票據置信值矯正模型以生成預測的第二目標票據置信值，并根據所述第二目標票據置信值和所述標簽值生成第五損失值；

根據所述第四損失值和所述第五損失值生成目標損失值，并根據所述目標損失值分別對所述票據置信值子模型和所述票據置信值矯正模型進行訓練。

8.一種票據置信值模型的訓練裝置，包括：

第一獲取模塊，用于獲取票據樣本圖像，并獲取票據識別模型；

提取模塊，用于將所述票據樣本圖像輸入所述票據識別模型以提取預測的票據結果，其中，所述票據結果包括金額概率值、關鍵詞概率值和目標票據信息；

生成模塊，根據所述票據樣本圖像對應的標定票據信息判斷所述目標票據信息是否正確，并根據相應的判斷結果生成標簽值；

第二獲取模塊，用于獲取待訓練的票據置信值模型；以及

訓練模塊，用于根據所述標簽值、所述金額概率值和所述關鍵詞概率值對所述票據置信值模型進行訓練，以生成訓練之后的所述票據置信值模型。

9.根據權利要求8所述的裝置，其中，所述金額概率值包括金額識別概率值和金額檢測概率值，所述關鍵詞概率值包括關鍵詞識別概率值和所述關鍵詞檢測概率值。