[发明专利]一种动车票识别方法、装置、计算机装置及计算机可读存储介质

说明书

本发明适用于互联网技术领域，提供了一种动车票识别方法、装置、计算机装置及计算机可读存储介质，该方法包括：对N张动车票图像进行区域标注，生成标注标签，对标注标签进行格式转换；将N张动车票图像及转换后的标注标签输入YOLO网络模型，得到检测模型；获取标准动车票模板，将所述标准动车票模板上的关键信息进行遮挡，得到遮挡区域；将待检测动车票图像映射至与标准动车票模板的尺寸一致；根据标准动车票模板的遮挡区域对待检测动车票图像进行分割，得到动车票关键词条图像；通过关键信息识别模型识别动车票关键词条图像，得到动车票面信息。本发明提供的动车票识别方法，可提高动车票识别的准确度。

技术领域

本发明属于图像处理领域，尤其涉及一种动车票识别方法、装置、计算机装置及计算机可读存储介质。

背景技术

在传统的财务报销过程中，财务部门将公司每个月产生的增值税专用发票、增值税普通发票、动车票等票据进行分类整理，然后人工将票据信息录入到计算机。现有情况中，由于公司人员出差等原因，公司有许多动车票需要录入，会耗费大量的人工，票据信息录入的效率很低。由此可知，现有技术中动车票的票据信息录入过程中存在人工耗费大、操作效率低的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种动车票识别方法，旨在解决现有技术中动车票的票据信息录入过程中存在人工耗费大、操作效率低的问题。

本发明是这样实现的，一种动车票识别方法，包括：

对预先获取的N张动车票图像进行区域标注，生成相应标注标签，按照YOLO网络模型使用的数据格式将每一张动车票图像的标注标签进行转换，得到转换格式后的标注标签，将所述N张动车票图像及所述转换格式后的标注标签输入YOLO网络模型进行训练，得到检测模型；

获取标准动车票模板，获取所述标注动车票模板的关键中心点位置，将所述标准动车票模板上的关键信息进行遮挡，得到遮挡区域；所述关键中心点位置包括起始站的站字中心位置，终点站的站字中心位置，人民币符号中心位置和身份证号中4个星型符号的中心位置；

通过所述检测模型对待检测动车票图像进行关键信息定位，得到所述待检测动车票图像的关键中心点位置，根据所述待检测动车票图像的关键中心点位置与所述标准动车票模板的关键中心点位置的对应关系，将所述待检测动车票图像映射至与所述标准动车票模板的尺寸一致；

根据所述标准动车票模板的遮挡区域对所述待检测动车票图像进行分割，得到动车票关键词条图像；基于CRNN模型训练得到关键信息识别模型，并将所述动车票关键词条图像输入该模型中，得到动车票面信息。

可选的，所述对预先获取的N张动车票图像进行区域标注，生成相应标注标签，按照YOLO网络模型使用的数据格式将每一张动车票图像的标注标签进行转换，得到转换格式后的标注标签，包括以下过程：

通过LabelImg工具对预先获取的N张动车票图像进行区域标注，生成相应标注标签，所述标注标签包括区域类别号、区域中心位置、区域宽度及区域高度；

将所述标注标签的数据格式转换为YOLO网络模型使用的数据格式，转换后的标注标签包括动车票图像文件名、区域起始位置和区域终点位置。

可选的，所述获取标准动车票模板，包括以下过程：

将预先获取的动车票图像进行摆正及裁剪操作，去除所述动车票图像中除动车票以外区域，将处理后的动车票图像记为标准动车票图像。

可选的，通过所述检测模型对待检测动车票图像进行关键信息定位，得到所述待检测动车票图像的关键中心点位置，根据所述待检测动车票图像的关键中心点位置与所述标准动车票模板的关键中心点位置的对应关系，将所述待检测动车票图像映射至与所述标准动车票模板的尺寸一致，包括以下过程：