[发明专利]不动产权证书字符识别方法、装置、设备及存储介质在审

专利信息
申请号: 202110033295.2 申请日: 2021-01-11
公开(公告)号: CN112733850A 公开(公告)日: 2021-04-30
发明(设计)人: 唐坚强;周慧明 申请(专利权)人: 武汉天恒信息技术有限公司
主分类号: G06K9/32 分类号: G06K9/32;G06K9/38;G06K9/40;G06K9/46;G06K9/62
代理公司: 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 代理人: 张毅
地址: 430000 湖北省武汉市武汉东湖新技术开发区东一产业*** 国省代码: 湖北;42
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 不动 产权 证书 字符 识别 方法 装置 设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种不动产权证书字符识别方法,其特征在于,包括步骤:

获取待处理不动产权证书图像,提取所述待处理不动产权证书图像中的各单个字符图像;

获取训练文件,将所述训练文件输入训练器进行训练,获得训练好的训练器;

将各所述单个字符图像输入所述训练好的训练器中进行识别,获得各对应的字符预测值;

将各所述字符预测值按顺序拼接,获得证书编号。

2.根据权利要求1所述的不动产权证书字符识别方法,其特征在于,所述提取所述待处理不动产权证书图像中的各单个字符图像,包括:

对所述待处理不动产权证书图像进行降噪处理,获得降噪后的图像;

对所述降噪后的图像进行轮廓检测,获得降噪后的图像的所有轮廓;

提取所有所述轮廓中符合要求的证书编号区域;

提取所述证书编号区域中的各单个字符图像。

3.根据权利要求2所述的不动产权证书字符识别方法,其特征在于,所述对所述待处理不动产权证书图像进行降噪处理,获得降噪后的图像,包括:

通过中值滤波和高斯滤波对所述待处理不动产权证书图像进行模糊处理,获得模糊图像;

将所述模糊图像转换为灰度图像,对所述灰度图像进行灰度均值化,获得均值化图像;

对所述均值化图像进行二值化处理,获得降噪后的图像。

4.根据权利要求2所述的不动产权证书字符识别方法,其特征在于,所述提取所有所述轮廓中符合要求的证书编号区域,包括:

构建所有所述轮廓的矩形框;

通过所述矩形框的中心点坐标、大小和倾斜度过滤掉不符合要求的所述矩形框,获得证书编号区域;

若所述证书编号区域提取失败则重新对所述降噪后的图像进行轮廓检测和证书编号区域的提取。

5.根据权利要求2所述的不动产权证书字符识别方法,其特征在于,所述提取所述证书编号区域中的各单个字符图像,包括:

对所述所述证书编号区域进行二值化处理,获得二值化后的证书编号图像;

对所述二值化后的证书编号图像进行轮廓检测,通过构建多个矩形框分别提取各单个字符区域;若未能提取所有的所述单个字符区域,则重复该步骤;

提取各所述单个字符区域中对应的各单个字符图像。

6.根据权利要求1所述的不动产权证书字符识别方法,其特征在于,所述获取训练文件,将所述训练文件输入训练器进行训练,获得训练好的训练器,包括:

获取训练素材,剔除所述训练素材中辨识度不高的图像,获得处理后数据;

将所述处理后数据放至对应的分类文件夹中,获得分类数据;

计算所述分类数据中各图像的HOG特征值,将所有所述HOG特征值作为训练数据;

通过SVM函数生成训练器,将所述训练数据和所述分类数据作为训练文件,输入所述训练器进行迭代计算,计算完成后获得训练好的训练器。

7.根据权利要求6所述的不动产权证书字符识别方法,其特征在于,所述计算所述分类数据中各图像的HOG特征值包括步骤:

将所述分类数据中各图像进行二值化操作,获得对应的二值化图像;

计算各所述二值化图像的梯度,获得对应的梯度方向的直方图;

将各所述梯度方向的直方图进行重叠块直方图归一化,获得各图像的HOG特征值。

8.一种不动产权证书字符识别装置,其特征在于,所述一种不动产权证书字符识别装置包括:

字符提取模块,用于获取待处理不动产权证书图像,提取所述待处理不动产权证书图像中的各单个字符图像;

训练模块,用于获取训练文件,将所述训练文件输入训练器进行训练,获得训练好的训练器;

字符预测模块,用于将各所述单个字符图像输入所述训练好的训练器中进行识别,获得各对应的字符预测值;

字符拼接模块,用于将各所述字符预测值按顺序拼接,获得证书编号。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于武汉天恒信息技术有限公司,未经武汉天恒信息技术有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110033295.2/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top