[实用新型]应用于移动终端的票据自动识别系统

说明书

技术领域

本实用新型属于票据自动识别领域，尤其是涉及一种应用于移动终端的票据自动识别系统。

背景技术

现有技术中虽然有一些设备能够实现票据的识别，但由于设别设备技术的局限，无法实现快速高效的识别，而且现有的识别设备由于本身问题，无法实现携带方便，同时也不具有一定的识别后的处理功能等问题。

综上所述，制作出一设备能够实现票据的自动识别其能够便于携带或集成于其他设备中并能够进行识别后处理，便成为亟待解决的技术问题。

实用新型内容

本实用新型所要解决的技术问题是提供一种应用于移动终端的票据自动识别系统，以解决识别设备由于本身问题，无法实现携带方便，同时也不具有一定的识别后的处理功能等问题。

为解决上述技术问题，本实用新型提供了一种应用于移动终端的票据自动识别系统，该系统包括：终端处理模块和服务处理模块；其中

所述终端处理模块，设置在移动终端中，用于对拍摄后存储在该移动终端内的票据进行识别和校验，通过识别和校验产生符合要求的票据数据并保存，然后将该票据数据保存同步到服务处理模块；

所述服务处理模块，设置在服务器中，用于提取官方数据，并将官方数据与票据数据核对，判断是否与官方数据相一致。

进一步为：设置在移动终端中，用于对拍摄后存储在该移动终端内的票据使用光学字符识别技术和该移动终端内设置的票据字符库进行识别和校验，通过识别和校验产生符合要求的票据数据并保存，然后将该票据数据保存同步到服务处理模块。

进一步地，其中，所述票据字符库包括：票据的基本信息和特征信息。

进一步地，其中，所述终端处理模块，进一步为：

用于对拍摄后存储在该移动终端内的票据使用光学字符识别技术进行预处理；对经过预处理后的数据进行版面分析；对经过版面分析后的数据进行行分割；通过票据字符库对经过行分割的数据进行字符分割；对经过字符分割后的数据进行特征提取；对经过特征提取后的数据进行分类处理；对经过分类处理后的数据进行后处理，产生符合要求的票据数据并保存，然后将该票据数据保存同步到服务处理模块。

综上所述，与现有技术相比，本实用新型所述的应用于移动终端的票据自动识别系统，能够实现票据的自动识别其能够便于携带或集成于其他设备中并能够进行识别后处理。

附图说明

图1为本实用新型实施例1所述的一种应用于移动终端的票据自动识别方法流程框图。

图2为本实用新型实施例1所述的方法中步骤101中所述的识别的具体流程框图。

图3为本实用新型实施例2所述的一种应用于移动终端的票据自动识别系统的结构框图。

具体实施方式

以下结合附图对本实用新型作进一步详细说明，但不作为对本实用新型的限定。

如图1所示，为本实用新型实施例1所述的一种应用于移动终端的票据自动识别方法，该方法包括如下步骤：

步骤101，移动终端通过对拍摄后存储在其内的票据进行识别和校验，通过识别和校验产生符合要求的票据数据，并将该票据数据保存在该移动终端。

其中步骤101中所述的识别可以是在移动终端中设置票据字符库，移动终端通过使用OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术结合票据字符库判断票据本身具有的一些基本信息和特征信息。比如当彩票数据时，可以在票据字符库设置彩票数据中具有的种类信息、期号信息、时间信息、注数信息或金额信息等特征数据，还可以包括一些其他特征数据：

1）彩票图像的底色都是比较统一的颜色；

2）彩票的文本区域和名片的图像区域一般是分开的；

3）彩票中的重要文本信息，投注内容信息比一般文本信息字体大；

4）彩票中的主要字符为中文和数字，英文字符较少且为非关键性信息；

5）彩票的排版一般为从左到右横排。

在票据字符库中可以设置有常用的特征数据或字段，进行权重的分配，在进行识别时候可以优先考虑先使用常用的特征数据或字段。

在词语权重的设置算法中，第一种方法是由专家或者用户根据自己的经验与所掌握的领域知识人为的赋上权值。同时，运用统计的方法，也就是用文本的统计信息（如词频、词之间的同现频率等）来计算项的权重，采用的权重计算公式是基于向量空间模型的TF—IDF算法。对上述两个结果进行比对后，再对差异进行校正，从而提高权重分配的精度。