[發明專利]醫療發票處理方法、裝置、設備及存儲介質在審
| 申請號: | 202111101020.4 | 申請日: | 2021-09-18 |
| 公開(公告)號: | CN113780299A | 公開(公告)日: | 2021-12-10 |
| 發明(設計)人: | 鄭利群 | 申請(專利權)人: | 深圳前海微眾銀行股份有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/34 | 分類號: | G06K9/34;G06K9/20;G06Q30/04;G16H40/20 |
| 代理公司: | 深圳市世紀恒程知識產權代理事務所 44287 | 代理人: | 付海萍 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳市前海深港合作區前*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 醫療 發票 處理 方法 裝置 設備 存儲 介質 | ||
1.一種醫療發票處理方法,其特征在于,所述醫療發票處理方法包括:
獲取待處理醫療發票,確定所述待處理醫療發票的單色文本圖片;
將所述單色文本圖片輸入至預設識別模型中,基于所述預設識別模型對所述單色文本圖片進行識別處理,得到識別結果;
其中,所述預設識別模型是基于針對目標場景的預設訓練數據,對預設基礎識別模型進行迭代訓練得到的,所述目標場景包括文字交疊場景、印章遮蓋場景、旋轉場景、模糊場景以及褶皺場景中的至少一項。
2.根據權利要求1所述的醫療發票處理方法,其特征在于,所述將所述單色文本圖片輸入至預設識別模型中,基于所述預設識別模型對所述單色文本圖片進行識別處理,得到識別結果的步驟之前,所述方法包括:
生成針對目標場景的預設訓練數據,其中,所述目標場景包括文字交疊場景、印章遮蓋場景、旋轉場景、模糊場景以及褶皺場景中的至少一項;
基于所述針對目標場景的預設訓練數據,對預設基礎識別模型進行迭代訓練,得到滿足預設訓練條件的預設識別模型。
3.根據權利要求1-2任一項所述的醫療發票處理方法,其特征在于,所述預設訓練數據包括仿真訓練數據,所述生成針對目標場景的預設訓練數據的步驟,包括:
隨機確定單色的第一文本內容;
隨機確定與所述第一文本內容顏色一致的第二文本內容,將所述第二文本內容與所述第一文本內容隨機交疊,得到初始訓練圖片;
對所述初始訓練圖片進行各場景變換處理,得到針對目標場景的仿真訓練數據。
4.根據權利要求3所述的醫療發票處理方法,其特征在于,所述對所述初始訓練圖片進行各場景變換處理,得到針對目標場景的仿真訓練數據的步驟,包括:
對所述初始訓練圖片進行旋轉變換處理,得到針對旋轉場景的第一仿真訓練數據;
和/或者對所述初始訓練圖片進行模糊變換處理,得到針對模糊場景的第二仿真訓練數據;
和/或者對所述初始訓練圖片進行褶皺變換處理,得到針對褶皺場景的第三仿真訓練數據;
和/或者對所述初始訓練圖片進行印章遮蓋變換處理,得到針對印章遮蓋場景的第四仿真訓練數據;
和/或者對所述初始訓練圖片進行文字交疊場景變換處理,得到針對文字交疊場景的第五仿真訓練數據。
5.如權利要求1所述的醫療發票處理方法,其特征在于,所述獲取待處理醫療發票,確定所述待處理醫療發票的單色文本圖片的步驟,包括:
獲取待處理醫療發票,將所述待處理醫療發票輸入至預設圖層分離模型中;
基于所述預設圖層分離模型對所述待處理醫療發票進行圖層分離處理,得到單色文本圖片;
其中,所述預設圖層分離模型是基于具有預設單色打底標簽的預設圖層訓練數據,對預設基礎檢測模型進行迭代訓練得到的。
6.如權利要求5所述的醫療發票處理方法,其特征在于,所述預設圖層分離模型包括紅色背景識別模型或者黑底文本識別模型。
7.如權利要求1所述的醫療發票處理方法,其特征在于,所述將所述單色文本圖片輸入至預設識別模型中,基于所述預設識別模型對所述單色文本圖片進行識別處理,得到識別結果的步驟之前,所述方法包括:
確定所述單色文本圖片的目標顏色;
基于所述目標顏色,從預設識別模型池中選擇對應目標識別模型作為所述預設識別模型。
8.一種醫療發票處理裝置,其特征在于,所述醫療發票處理裝置包括:
獲取模塊,用于獲取待處理醫療發票,確定所述待處理醫療發票的單色文本圖片;
識別模塊,用于將所述單色文本圖片輸入至預設識別模型中,基于所述預設識別模型對所述單色文本圖片進行識別處理,得到識別結果;
其中,所述預設識別模型是基于針對目標場景的預設訓練數據,對預設基礎識別模型進行迭代訓練得到的,所述目標場景包括文字交疊場景、印章遮蓋場景、旋轉場景、模糊場景以及褶皺場景中的至少一項。
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