[发明专利]用于票据图像分类的方法、装置、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种用于票据图像分类的方法，包括：

获取待分类票据图像；

利用多线程技术同时对所述待分类票据图像进行预设的图像分类操作、光学字符识别OCR识别操作、手写识别操作，对应得到图像分类结果、OCR识别结果和手写识别结果；其中，所述手别识别操作基于由多个子模型结合投票机制构建出的手写识别模型完成，每个所述子模型基于不同的手写票据特征构建得到；

根据所述图像分类结果、所述OCR识别结果和所述手写识别结果中的至少一项确定所述待分类票据图像的实际类别。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，对所述待分类票据图像进行预设的手写识别操作，得到手写识别结果，包括：

从所述待分类票据图像中提取得到笔迹特征、机打格式特征、涂抹特征；

将所述笔迹特征、所述机打格式特征、所述涂抹特征分别对应输入所述手写识别模型的笔迹识别子模型、机打格式识别子模型和所述涂抹识别子模型，对应得到笔迹识别结果、机打格式识别结果、涂抹识别结果；

通过至少一个预设的投票模型对所述笔迹识别结果、所述机打格式识别结果和所述涂抹识别结果进行手写票据投票，并将得到的投票结果作为所述手写识别结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述投票模型包括以下至少一项：随机森林模型、LightGBM决策树模型、XGBOOTST决策树模型；

对应的，当所述投票模型的数量大于1时，还包括：

对不同的投票模型的手写票据投票结果进行加权处理。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，对所述待分类票据图像进行预设的图像分类操作，得到图像分类结果，包括：

将所述待分类票据图像输入预设的图像分类模型；

利用所述图像分类模型中的残差网络进行特征提取，得到实际特征；

利用所述图像分类模型中的语义表示子模型对所述实际特征进行语义表示处理，得到语义表示特征；

利用所述图像分类模型中的多元分类网络处理所述语义表示特征，并将得到的处理结果作为所述图像分类结果。

5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其中，根据所述图像分类结果、所述OCR识别结果和所述手写识别结果中的至少一项确定所述待分类票据图像的实际类别，包括：

当所述OCR识别结果为无文本内容时，确定所述待分类票据图像为非票据图像；

当所述OCR识别结果为有文本内容、所述手写识别结果为存在手写特征时，确定所述待分类票据图像为手写票据；

当所述OCR识别结果为有文本内容、所述手写识别结果为不存在手写特征时，确定所述待分类票据图像为机打票据，并将所述图像分类结果作为所述机打票据的真实类别。

6.根据权利要求5所述的方法，还包括：

利用预设的专家知识库确定所述机打票据是否为增值税发票；

若所述机打票据为所述增值税发票，则确定将所述图像分类结果作为所述增值税发票的真实类别。

7.一种用于票据图像分类的装置，包括：

待分类票据图像获取单元，被配置成获取待分类票据图像；

并行识别单元，被配置成利用多线程技术同时对所述待分类票据图像进行预设的图像分类操作、光学字符识别OCR识别操作、手写识别操作，对应得到图像分类结果、OCR识别结果和手写识别结果；其中，所述手别识别操作基于由多个子模型结合投票机制构建出的手写识别模型完成，每个所述子模型基于不同的手写票据特征构建得到；

实际类别确定单元，被配置成根据所述图像分类结果、所述OCR识别结果和所述手写识别结果中的至少一项确定所述待分类票据图像的实际类别。