[发明专利]一种基于深度学习的发票批量自动识别系统有效
| 申请号： | 201811285202.X | 申请日： | 2018-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN109657665B | 公开（公告）日： | 2023-01-20 |
| 发明（设计）人： | 江熠铧;张学习;吴观河;孙志平;方博楷;张扬;罗健炜 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06V30/10 | 分类号： | G06V30/10;G06V30/18;G06N3/0464;G06N3/08;G07D7/202 |
| 代理公司： | 广东广信君达律师事务所 44329 | 代理人： | 杨晓松 |
| 地址： | 510062 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的发票批量自动识别系统，包括：发票图像获取模块，用于获取发票的扫描图并进行格式转换，得到发票图像进行保存；然后对发票图像进行摆正处理和归一化处理；预处理与定位模块，用于对归一化后的发票图像进行倾斜校正和数字区域定位；字符切割模块，用于对所述的数字区域中的字符进行切割，得到切割后的字符图像；字符识别模块，用于通过CNN卷积神经网络对切割后的字符图像进行字符识别；输出模块，用于将识别出的字符记录到Excel表格的对应位置，并对字符进行准确性判定与人工更正。本发明能快速、高效地完成发票上主要信息的识别，克服了以往只能靠人工对发票进行管理而存在的速度慢、效率低、出错率高的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 发票 批量 自动识别 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的发票批量自动识别系统，其特征在于，包括：发票图像获取模块，用于获取发票的扫描图并进行格式转换，得到发票图像进行保存；然后对发票图像进行摆正处理和归一化处理；预处理与定位模块，用于对归一化后的发票图像进行倾斜校正和数字区域定位；字符切割模块，用于对所述的数字区域中的字符进行切割，得到切割后的字符图像；字符识别模块，用于通过CNN卷积神经网络对切割后的字符图像进行字符识别；输出模块，用于将识别出的字符记录到Excel表格的对应位置，并对字符进行准确性判定与人工更正。
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