[发明专利]一种快速识别卡号的方法及装置、模型训练方法及装置在审
| 申请号： | 201910964463.2 | 申请日： | 2019-10-11 |
| 公开（公告）号： | CN110766026A | 公开（公告）日： | 2020-02-07 |
| 发明（设计）人： | 赵毅仁;高澍;李铁铮 | 申请（专利权）人： | 上海上湖信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 11111 北京市万慧达律师事务所 | 代理人： | 陈怡 |
| 地址： | 200000 上海市浦东新区中国(上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种快速识别卡号的方法及装置、模型训练方法及装置，通过深度卷积神经网络对待识别的卡片图像进行特征提取，获得与卡片图像相应的特征图；根据第一预设单位长度，沿卡号长度方向将特征图垂直切分成n个图片；将n个图片输入训练好的预测模型进行预测，输出待识别卡片图像的卡号数据；其中，预测模型为基于Bi‑LSTM网络结构预先训练获得，该方法相较传统的卡片OCR技术，不需要对卡号预先切割进行单个逐一识别，而是通过基于Bi‑LSTM网络结构构建的模型，通过该预测模型对全局信息进行抓取，从而基于深度卷积网络处理后获取的卡片图像的特征图，进行卡号识别，该方法支持不定长卡号的识别，不仅对卡号识别时精度较高，并且速度较快，用户体验较佳。 | ||
| 搜索关键词： | 卡片图像 预测模型 特征图 网络结构 抓取 卷积神经网络 方法支持 快速识别 模型训练 全局信息 特征提取 图片输入 网络处理 用户体验 传统的 长卡 构建 卷积 预设 卡片 切割 垂直 输出 预测 图片 | ||
【主权项】：
1.一种快速识别卡号的方法，其特征在于，所述方法至少包括如下步骤：/n对待识别的卡片图像进行特征提取，获得与所述卡片图像相应的特征图；/n根据第一预设单位长度，沿所述卡号长度方向将所述特征图垂直切分成n个图片，n>0；/n将所述n个图片输入预先训练好的预测模型进行预测，输出所述待识别卡片图像的卡号数据；/n其中，所述预测模型为基于Bi-LSTM网络结构预先训练获得。/n
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