[发明专利]基于卷积神经网络的机场工作单信息识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于卷积神经网络的机场工作单信息识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1，通过摄像头或扫描仪采集未填写信息的工作单图像，通过图像矫正和重新截取，得到工作单的表格区模板和非表格区域模板，并记录下截取参数；

S2，对工作单的表格区模板进行处理，获取其表格框线；并对提取的表格框线进行人为校正得到完整表格框线，对完整表格框线进行识别得到完整表格结构信息，通过信息将表格图片按单元格进行切分得到切分信息；

S3，对工作单的非表格区域模板的部分进行人为框选，作为工作单的非表格有效区域的切分信息；

S4，使用S2、S3得到的切分信息对工作单表格模板和工作单非表格有效区域模板进行切分效果检验，并对切分结果进行索引标注，建立数据字段与单元格区域的索引关系；

S5，通过扫描仪或摄像头采集待识别工作单图片传入Jetson Nano嵌入式设备，并对待识别手写工作单进行透视矫正和重新截取，得到工作单表格图像和工作单非表格有效区域图像；

S6，设计判别规则，对提取到的工作单图像进行完整性判别，若判别出表格不完整，则给出提示信息，对该工作单进行重新识别；

S7，对S5得到的工作单表格图像和工作单非表格有效区域，根据模板图片及一些先验规则进行非手写信息消除；再根据S2、S3得到的切分信息进行切分，并根据S4得到的索引关系建立字段和手写信息的映射关系；

S8，根据映射关系逐一取出与数据字段对应的含单个手写元素的图片块；并通过卷积神经网络对其进行识别，并根据索引信息组装表格信息字典存入数据库。

2.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的机场工作单信息识别方法，其特征在于，S1中，通过透视变换对采集到的图像进行图像矫正，具体为：透视变换通过将表格区域的位置恢复从而得到透视变换矩阵及透视变换后新的表格区域，根据该区域对透视变换后的图像进行截取得到表格区域模板，同时，工作单的非表格区域与表格区域存在一定位置和比例关系，通过该关系完成对工作单的非表格区域进行模板提取。

3.一种基于卷积神经网络的机场工作单信息识别系统，其特征在于，包括：

图像采集部；

获取图像采集部的数据，并对数据进行处理的信息处理部；其中：

通过图像采集部采集未填写信息的工作单图像并发送给信息处理部，信息处理部通过图像矫正和重新截取，得到工作单的表格区模板和非表格区域模板，并记录下截取参数；

信息处理部对工作单的表格区模板进行处理，获取其表格框线；并对提取的表格框线进行人为校正得到完整表格框线，对完整表格框线进行识别得到完整表格结构信息，通过信息将表格图片按单元格进行切分得到切分信息；

通过信息处理部对工作单的非表格区域模板的部分进行人为框选，作为工作单的非表格有效区域的切分信息；

信息处理部使用上述切分信息对工作单表格模板和工作单非表格有效区域模板进行切分效果检验，并对切分结果进行索引标注，建立数据字段与单元格区域的索引关系；

通过图像采集部采集待识别工作单图片传入Jetson Nano嵌入式设备，并对待识别手写工作单进行透视矫正和重新截取，得到工作单表格图像和工作单非表格有效区域图像；

通过信息处理部设计判别规则，对提取到的工作单图像进行完整性判别，若判别出表格不完整，则给出提示信息，对该工作单进行重新识别；

通过信息处理部对上述工作单表格图像和工作单非表格有效区域，根据模板图片及一些先验规则进行非手写信息消除；再根据上述切分信息进行切分，并根据上述索引关系建立字段和手写信息的映射关系；

信息处理部根据映射关系逐一取出与数据字段对应的含单个手写元素的图片块；并通过卷积神经网络对其进行识别，并根据索引信息组装表格信息字典存入数据库。

4.根据权利要求3所述的基于卷积神经网络的机场工作单信息识别系统，其特征在于，所述图像采集部包括摄像头或扫描仪。

5.一种实现权利要求1或2所述基于卷积神经网络的机场工作单信息识别方法的信息数据处理终端。

6.一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1或2所述的基于卷积神经网络的机场工作单信息识别方法。