[发明专利]识别保险单号码的方法及装置

摘要

本发明涉及一种识别保险单号码的方法及装置，所述识别保险单号码的方法包括：在接收到保险单图片后，识别所述保险单图片对应的保险类型，基于预定的保险类型与保险单号码在所述保险单图片中的位置关系提取所述保险单号码在所述保险单图片中对应的目标行字符区域；调用预先训练生成的第一识别模型对所述目标行字符区域进行字符识别，以识别出所述目标行字符区域中包含的保险单号码，并将识别出保险单号码与所述保险单图片进行关联存储。本发明整个操作过程几乎不需要人工参与，能够快速地从大量的保险单图片中获取保险单号码，大大减少工作量，提高工作效率。

主权项

1.一种识别保险单号码的方法，其特征在于，所述识别保险单号码的方法包括：S1，在接收到保险单图片后，识别所述保险单图片对应的保险类型，基于预定的保险类型与保险单号码在所述保险单图片中的位置关系提取所述保险单号码在所述保险单图片中对应的目标行字符区域，识别过程为：通过对保险单图的大小、颜色及内容布局进行综合识别，以判断该保险单图片所属的保险类型，或者通过识别该保险图片的内容信息来判断其所属的保险类型；S2，调用预先训练生成的第一识别模型对所述目标行字符区域进行字符识别，以识别出所述目标行字符区域中包含的保险单号码，并将识别出保险单号码与所述保险单图片进行关联存储；其中，所述第一识别模型为时间递归神经网络模型，所述步骤S2之前还包括：S21，获取预设数量的保险单号码样本图片，提取第二预设比例的保险单号码样本图片作为训练集，并将预设数量的保险单号码样本图片中剩余的保险单号码样本图片作为测试集；S22，将所述训练集中的保险单号码样本图片输入至时间递归神经网络模型进行模型训练，每隔预设时间利用所述测试集中的保险单号码样本图片对所训练的时间递归神经网络模型进行测试，以评估所训练的时间递归神经网络模型的识别效果；S23，在每次测试后，计算所训练的时间递归神经网络模型的识别误差，若所述识别误差收敛，则训练完成，否则调整所述时间递归神经网络模型的模型参数，以重新进行训练及测试；其中，该识别误差为所识别得到的保险单号码与该保险单号码样本图片的命名所采用的保险单号码的编辑距离。