[发明专利]快递面单品名识别方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及物流管理领域，公开了一种快递面单品名识别方法、装置、设备及存储介质。快递面单品名识别方法包括：获取预先拍摄的多张第一快递面单图像并进行标注，得到第一图像与第二图像并分别输入预置第一YOLOv2模型、预置第二YOLOv2模型中进行训练，对应得到第一检测模型、第二检测模型；获取待识别的第二快递面单图像并输入第一检测模型，输出第二快递面单图像中商品名称表格所在位置，再截取对应的表格区域图像，输入第二检测模型，输出商品名称表格内文字块所在位置；调用文字识别模型对文字块所在位置进行文字识别，输出对应的商品名称并进行展示，通过简化检验与识别流程，且只选择性识别快递面单中的商品名称，加快对快递面单品名的识别效率。

技术领域

本发明涉及物流管理领域，尤其涉及一种快递面单品名识别方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着物联网产业链的高速发展，快递运输作为各大经济模块的底层行业，不仅给经济发展带来更多的机遇，比如电商平台的鹏飞，世界工厂的框架搭建等，也跟我们的生活息息相关，给我们的生活带来了很多便利。偌大的物联网络，解决其管理难题的是一张张快递面单，将各式各样的快递分门别类，从纸上规划物流管理，决胜于千里。再往快递面单的应用上看，面单上面的重要信息如寄件人、寄件地址、收件人、收件地址等重要信息用户一般不会忘记填写，但是商品的名称，属性、各参数等，用户往往比较容易忽略，但是对快递公司来说，却也是重要的一项。

现有技术中多使用OCR技术来检查及识别快递面单上面的商品名称，虽然其识别速度和精度相对于人工检查及识别来说都有很大优势，但是仍存在不足之处，其一，OCR技术的面单识别条件比较苛刻，比如对录入的图像质量要求比较高，文本行需保持水平或竖直，不能对文本有遮挡，保持文本信息清晰等；其二，OCR技术不能做到选择性识别快递面单中的商品名称，一般是针对整版图片进行文字识别，大大增加其计算量，只用于提取无用信息；综上所述，可得到现有的识别技术对快递面单品名的识别效率低。

发明内容

本发明的主要目的在于解决目前快递面单品识别效率低的技术问题。

本发明第一方面提供了一种快递面单品名识别方法，包括：

获取预先拍摄的多张第一快递面单图像，并分别对所述各第一快递面单图像中商品名称表格所在位置、所述商品名称表格中文字块所在位置进行标注，对应得到第一图像与第二图像；

将所述第一图像作为第一训练样本图像输入预置第一YOLOv2模型中进行训练，得到用于检测快递面单中商品名称表格所在位置的第一检测模型，以及将所述第二图像作为第二训练样本图像输入预置第二YOLOv2模型中进行训练，得到用于检测商品名称表格内文字块所在位置的第二检测模型；

获取待识别的第二快递面单图像，并将所述第二快递面单图像输入所述第一检测模型进行检测，得到所述第二快递面单图像中商品名称表格所在位置；

从所述第二快递面单图像中截取商品名称表格所在位置对应的表格区域图像，并将所述表格区域图像输入所述第二检测模型进行检测，得到所述第二快递面单图像中商品名称表格内文字块所在位置；

调用预置文字识别模型对所述表格区域图像内文字块所在位置进行文字识别，输出对应的文字信息，并将所述文字信息作为所述第二快递面单图像中的商品名称进行展示。

可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述YOLOv2模型依次包括：第一Darknet-19网络、第二Darknet-19网络、Batch NonIlalization层、Passthrough层以及分类层；

其中，所述第一Darknet-19网络用于生成训练样本图像的先验框；

所述第二Darknet-19网络用于提取所述训练样本图像的目标特征图，并调整所述先验框的位置范围；

所述Batch NonIlalization层用于对所述目标特征图进行归一化处理；