[发明专利]一种利用深度学习技术识别火车票的方法在审
| 申请号： | 201910444764.2 | 申请日： | 2019-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN110135395A | 公开（公告）日： | 2019-08-16 |
| 发明（设计）人： | 孙宁远;王天卿;李锐 | 申请（专利权）人： | 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人： | 冯春连 |
| 地址： | 250100 山东省济南市*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开一种利用深度学习技术识别火车票的方法，涉及图像检测技术领域，包括：采集带有真实火车票的图像；标注采集图像中所有的火车票并生成XML文件，随后将所有图像划分为训练集、验证集、测试集；利用计算机视觉技术，对采集图像进行预处理和数据增广；基于Keras开源框架，以Faster‑RCNN为技术核心，搭建深度学习神经网络；将增广后数据送入深度学习神经网络进行大规模训练，直到深度学习神经网络的输出结果与标注数据具有较高的匹配度，将该深度学习神经网络作为最优网络模型输出并部署于车站验票口位置。本发明可以实现火车票的自动识别，无需人工检票。 | ||
| 搜索关键词： | 学习神经网络 火车票 采集图像 技术识别 标注 计算机视觉技术 预处理 图像检测技术 图像 技术核心 人工检票 输出结果 网络模型 自动识别 测试集 口位置 匹配度 训练集 验证集 验票 送入 采集 车站 输出 学习 部署 | ||
【主权项】：
1.一种利用深度学习技术识别火车票的方法，其特征在于,该方法的实现过程包括：S1、采集带有真实火车票的图像；S2、以VOC数据集的格式为标准，标注出S1阶段采集图像中所有的火车票并生成XML文件；S3、利用计算机视觉技术，对S1阶段采集图像进行预处理和数据增广，同时，对标注文件也做出对应变换；S4、将S2阶段标注完成的所有图像划分为训练集、验证集、测试集；S5、基于Keras开源框架，以Faster‑RCNN为技术核心，搭建深度学习神经网络；S6、将S3阶段获得的增广数据送入S5阶段搭建的深度学习神经网络进行大规模训练，直到深度学习神经网络的输出结果与S2阶段标注数据具有较高的匹配度，将该深度学习神经网络作为最优网络模型输出；S7、将最优网络模型部署于车站验票口位置，验票摄像头扫描火车票并由最优网络模型进行火车票的识别，实现自动验票。
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