[发明专利]票据处理模型的训练方法及图像处理方法、图像处理设备

说明书

本申请公开了票据处理模型的训练方法及图像处理方法、图像处理设备，该票据处理模型的训练方法包括：获取训练图像；确定训练图像中的票据定位信息和第一分类信息，并利用票据定位信息和第一分类信息对训练图像进行标注；将已标注的训练图像输入至预先建立的票据处理模型，并输出图像分割后的票据图像和票据图像的第二分类信息；其中，票据处理模型包括票据定位分支和票据分类分支；根据票据定位信息和票据图像之间的差异，和第一分类信息和第二分类信息之间的差异，对票据处理模型进行改进。通过上述方式，能够同时实现对待处理图像的票据定位和类别判定，提高工作效率。

技术领域

本申请涉及图像处理领域，特别是涉及一种票据处理模型的训练方法及图像处理方法、图像处理设备。

背景技术

随着社会的发展，不同行业会产生很多种类的票据，如在金融交易中，每笔金融交易均有对应的交易信息，交易信息会以金融单据的形式保存并作为凭证；购买火车票时有实质的火车票；购物时商家开具的增值税发票。而这些票据通常是通过拍照或扫描后录入到相应系统，以作后续处理。

以银行的对账系统为例，审核人员采取人工审核票据的方式对票据进行处理，他们每天都要面临着票据分拣、审核、录入、存档的过程，存在大量的重复性工作，且效率低下。

发明内容

为了解决上述问题，本申请提供一种票据处理模型的训练方法及图像处理方法、图像处理设备，能够同时实现对待处理图像的票据定位和类别判定，提高工作效率。

本申请采用的一种技术方案是提供一种票据处理模型的训练方法，该方法包括：获取训练图像；确定训练图像中的票据定位信息和第一分类信息，并利用票据定位信息和第一分类信息对训练图像进行标注；将已标注的训练图像输入至预先建立的票据处理模型，并输出图像分割后的票据图像和票据图像的第二分类信息；其中，票据处理模型包括票据定位分支和票据分类分支；根据票据定位信息和票据图像之间的差异，和第一分类信息和第二分类信息之间的差异，对票据处理模型进行改进。

其中，将已标注的训练图像输入至预先建立的票据处理模型，并输出图像分割后的票据图像和票据图像的第二分类信息；其中，票据处理模型包括票据定位分支和票据分类分支，包括：对训练图像进行下采样，以得到目标图像；将目标图像通过票据分类分支进行处理，以得到目标图像的第二分类信息；以及将目标图像通过票据定位分支进行处理，以得到票据图像。

其中，将目标图像通过票据分类分支进行处理，以得到目标图像的第二分类信息，包括：对目标图像进行特征提取，以得到待处理特征；对待处理特征进行全局平均池化，以得到目标图像的第二分类信息。

其中，对待处理特征进行全局平均池化，以得到目标图像的第二分类信息，包括：对待处理特征进行全局平均池化，以得到待处理特征对应于多种设定类别的概率；将概率中的最大概率对应的设定类型确定为第二分类信息。

其中，将目标图像通过票据定位分支进行处理，以得到票据图像，包括：对目标图像进行上采样，以得到掩膜图像；利用掩膜图像对训练图像进行处理，以得到票据图像。

其中，利用掩膜图像对训练图像进行处理，以得到票据图像，包括：利用掩膜图像检测出训练图像中对应的像素点；获取像素点形成的最小外接四边形，以得到票据图像。

其中，根据票据定位信息和票据图像之间的差异，和第一分类信息和第二分类信息之间的差异，对票据处理模型进行改进，包括：根据票据定位信息和票据图像计算出第一损失值；根据第一分类信息和第二分类信息计算出第二损失值；根据第一损失值和第二损失值得出第三损失值；判断第三损失值是否满足设定阈值；若否，则对票据处理模型进行改进。

本申请采用的另一种技术方案是提供一种图像处理方法，该方法包括：获取待处理图像；将待处理图像输入至如上述训练方法训练出的票据处理模型，以从待处理图像中分割出票据图像，并识别出票据图像的类型。