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基于深度学习和数字图像处理算法,设计并实现了一套准确的票据文字自动识别系统。首先,对采集到的票据图像进行倾斜校正。然后,提出基于FasterR-CNN的单字检测方法,针对中文文字排列特点优化了RPN,设置合理的字符建议区域。使用RoIAlign替换RoIPool避免两次量化操作,保留了更准确的文字空间位置信息。对定位出的单字,按一定的规则合并为字符串字段。最后,应用本文提出的CNN+BiSRU+CTC网络对定位到的字符串图像进行行识别。相较于流行的CNN+BiLSTM+CTC模型,本文模型在不损失精