[发明专利]文档图像分析与识别方法及系统

权利要求书

1.一种文档图像分析与识别方法，其特征在于，包括：

步骤1，文档图像分析与识别系统的消息通信端接收用户操作端发送的任务发起消息，所述文档图像分析与识别系统启动文档图像分析与识别处理任务；

步骤2，获取待处理文档图像，将所述待处理文档图像输入至所述文档图像分析与识别系统中，并获取所述待处理文档的基本信息；

步骤3，对待处理文档图像进行页面分割，采用消息队列方式同时生成待处理文档图像中所有页面图像的分割任务，并将分割任务通过机器引擎管理端发送至执行任务的机器引擎终端，将机器引擎终端预处理后得到的初始页面分割结果转发至人工标注终端，将经过人工标注员人工校对后的最终页面分割结果返回至所述文档图像分析与识别系统的流程控制端，用于更新页面分割结果；

步骤4，页面分割处理完成后得到表格解析处理的初始信息，采用消息队列方法同时生成待处理文档图像的所有表格解析任务，将表格解析任务通过机器引擎管理端发送至执行任务的机器引擎终端，将机器引擎终端预处理后得到的初始表格解析结果转发至人工标注终端，将经过人工标注员人工校对后的最终表格解析结果返回至所述文档图像分析与识别系统的流程控制端，用于更新表格解析结果；

步骤5，页面分割处理和表格解析处理完成后均得到文本检测的初始信息，采用消息队列方式同时生成待处理文档图像的所有文本检测任务，将文本检测任务通过机器引擎管理端发送至执行任务的机器引擎终端，将机器引擎终端预处理后得到的初始文本检测结果转发至人工标注终端，将经过人工标注员人工校对后的最终文本检测结果返回至所述文档图像分析与识别系统的流程控制端，用于更新文本检测结果；

步骤6，文本检测完成后得到文本识别的初始信息，采用消息队列方式生成待处理文档图像的所有文本识别任务，将文本识别任务通过机器引擎管理端发送至执行任务的机器引擎终端，将机器引擎终端预处理后得到的初始文本识别结果转发至人工标注终端，将经过人工标注员人工校对后的最终文本识别结果返回至所述文档图像分析与识别系统的流程控制端，用于更新文本识别结果；

步骤7，当待处理文档图像的页面分割、表格解析、文本检测及文本识别任务均已完成，所述文档图像分析与识别系统整合不同层次的标注结果，并导出电子文档文件。

2.根据权利要求1所述的文档图像分析与识别方法，其特征在于，

获取待处理文档图像包括通过扫描或拍照方式获得待处理文档的页面图像，并记录待处理文档的基本信息，所述基本信息包括名称、作者、刊印出版机构和刊印出版日期。

3.根据权利要求1所述的文档图像分析与识别方法，其特征在于，

其中，所述机器引擎终端中运行基于深度神经网络的文档图像分析与识别模型，依据当前的文档图像分析与识别处理步骤来确定所需调用的模型输出，并将处理结果返回至机器引擎管理端。

4.根据权利要求3所述的文档图像分析与识别方法，其特征在于，

其中，所述基于深度神经网络的文档图像分析与识别模型包括输入层、特征提取网络、多任务预测网络和多任务输出层；所述输入层连接至所述特征提取网络，所述特征提取网络连接至所述多任务预测网络，所述多任务预测网络连接至所述多任务输出层；

其中，所述输入层接受输入的页面图像，输入的页面图像为当前要处理的文档中的页面图像；所述特征提取网络为叠加的多层卷积神经网络；所述多任务预测网络为针对不同预测任务而分别构建的相应任务专属的多层预测网络；所述多任务输出层输出不同预测网络的输出结果。