【摘 要】
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随着经济和信息技术的高速发展,企业之间的贸易增多,企业关于财务方面的高效管理越来越重要,尤其是发票信息识别和存储管理的问题。随着发票数量增多,传统OCR识别方法出现识别效率低、易于出错的问题,本文设计和开发一个基于深度学习的发票识别系统,该系统以发票文字检测和文字识别为核心,并结合现有的图像预处理技术,提高发票的识别效率。本文的主要工作内容如下:(1)针对噪声和因光照不佳导致图像的对比度较低、图像
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随着经济和信息技术的高速发展,企业之间的贸易增多,企业关于财务方面的高效管理越来越重要,尤其是发票信息识别和存储管理的问题。随着发票数量增多,传统OCR识别方法出现识别效率低、易于出错的问题,本文设计和开发一个基于深度学习的发票识别系统,该系统以发票文字检测和文字识别为核心,并结合现有的图像预处理技术,提高发票的识别效率。本文的主要工作内容如下:(1)针对噪声和因光照不佳导致图像的对比度较低、图像缺少、倾斜问题,本文通过图像灰度化、图像二值化和图像倾斜矫正的图像预处理的方法来解决以上问题。(2)提出了基于YOLOv3+CRNN模型下的目标检测与发票识别方法。通过标注发票数据集,分别对YOLOv3检测模型和CRNN识别模型进行训练。然后将两个训练好的模型进行结合,得到一个端到端的发票识别模型,对该模型进行实验验证,发票识别率达98%以上。(3)采用端到端的发票识别模型,开发了基于深度学习的发票检测和识别系统。先对该系统进行需求分析和设计,系统由图像采集模块、图像预处理模块、发票字符检测模块、发票字符识别模块和数据整理模块组成,在发票字符检测和识别两个模块使用函数调用训练好的YOLOv3和CRNN模型,实现了系统模块的功能。本文分析了传统OCR技术和深度学习OCR技术应用场景中解决的问题,通过实验对比结果证明,基于深度学习的算法能够快速,准确地识别发票内容信息,减少了企业的人力和时间成本的消耗。
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