[发明专利]基于预处理的票据识别方法及装置

权利要求书

1.一种基于预处理的票据识别方法，其特征在于，包括：

采集待识别票据的影像数据；

将所述待识别票据的影像数据，输入至预先训练好的票据分类模型中，输出所述待识别票据的类别标识，其中，所述票据分类模型的输入数据为待识别票据的影像数据，输出数据为待识别票据的类别标识，所述类别标识包括：第一标识和第二标识，所述第一标识用于表征票据的OCR识别结果为识别成功，所述第二标识用于表征票据的OCR识别结果为识别失败；

对第一标识的待识别票据进行OCR识别。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取训练数据和测试数据，其中，所述训练数据包括：第一预设数量的第一票据和第二票据的影像数据，所述测试数据包括：第二预设数量的第一票据和第二票据的影像数据，所述第一票据为标注第一标识的票据，所述第二票据为标注第二标识的票据；

根据所述训练数据和所述测试数据，通过机器学习训练得到所述票据分类模型。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

采集多张票据的影像数据和OCR识别结果；

根据每张票据的OCR识别结果，对每张票据进行标注，其中，OCR识别成功的票据标注第一标识，OCR识别失败的票据标注第二标识。

4.如权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述票据分类模型为一个包含四个卷积层和三个全连接层的卷积神经网络模型。

5.一种基于预处理的票据识别装置，其特征在于，包括：

票据采集模块，用于采集待识别票据的影像数据；

票据标注模块，用于将所述待识别票据的影像数据，输入至预先训练好的票据分类模型中，输出所述待识别票据的类别标识，其中，所述票据分类模型的输入数据为待识别票据的影像数据，输出数据为待识别票据的类别标识，所述类别标识包括：第一标识和第二标识，所述第一标识用于表征票据的OCR识别结果为识别成功，所述第二标识用于表征票据的OCR识别结果为识别失败；

OCR识别模块，用于对第一标识的待识别票据进行OCR识别。

6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

模型训练模块，用于获取训练数据和测试数据，根据所述训练数据和所述测试数据，通过机器学习训练得到所述票据分类模型，其中，所述训练数据包括：第一预设数量的第一票据和第二票据的影像数据，所述测试数据包括：第二预设数量的第一票据和第二票据的影像数据，所述第一票据为标注第一标识的票据，所述第二票据为标注第二标识的票据。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

数据标注模块，用于采集多张票据的影像数据和OCR识别结果，以及根据每张票据的OCR识别结果，对每张票据进行标注，其中，OCR识别成功的票据标注第一标识，OCR识别失败的票据标注第二标识。

8.如权利要求5至7任一项所述的装置，其特征在于，所述票据分类模型为一个包含四个卷积层和三个全连接层的卷积神经网络模型。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4任一项所述基于预处理的票据识别方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求1至4任一项所述基于预处理的票据识别方法的计算机程序。