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申请/专利权人：中国平安人寿保险股份有限公司

摘要：本申请实施例提供了一种文本信息提取方法、提取系统、电子设备及存储介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取待提取的目标图像；利用预训练的文本擦除模型对目标图像进行印章擦除，得到去除目标图像上印章的第一图像；利用预训练的文本检测模型对第一图像进行文本行检测，得到至少一组文本行坐标信息；利用预训练的文本识别模型和每组文本行坐标信息对第一图像进行文本识别，得到多个目标文本信息。本申请实施例能够实现对带印章图像的文本检测和识别，提高了对带印章图像的信息提取的准确率。

主权项：1.一种文本信息提取方法，其特征在于，用于提取保险业务中影像资料的文本信息，其中所述影像资料包括投保单、核保资料、理赔文件的至少一种，所述方法包括：获取待提取的目标图像；利用预训练的文本擦除模型对所述目标图像进行印章擦除，得到去除所述目标图像上印章的第一图像；其中，构建所述文本擦除模型的过程具体包括：基于EraseNet算法构建端到端的第一文本擦除模型；利用Mobilenet-v3网络结构优化所述第一文本擦除模型，得到初始文本擦除模型，且所述初始文本擦除模型的模型结构小于所述第一文本擦除模型的模型结构；根据第一训练样本集对所述初始文本擦除模型进行模型训练，得到所述文本擦除模型；利用预训练的文本检测模型对所述第一图像进行文本行检测，得到至少一组文本行坐标信息；其中，预训练的所述文本检测模型通过如下方法训练得到：构建第二训练样本集，所述第二训练样本集包括多个第二训练样本，每个第二训练样本包括初始训练图像和检测后样本图像；基于DBNet算法构建初始文本检测模型；将多个所述初始训练图像输入所述初始文本检测模型进行模型训练，得到第三图像；根据所述第三图像和所述检测后样本图像确定第二损失值；根据所述第三图像和所述检测后样本图像对所述初始文本检测模型的模型参数进行调整，并基于所述第二训练样本集继续训练调整后的模型，直至所述第二损失值满足预设训练结束条件，以得到所述文本检测模型；其中，所述基于DBNet算法构建初始文本检测模型，包括：基于DBNet算法构建第一文本检测模型，所述DBNet算法利用五层的FPN网络结构进行特征提取；利用Resnet-50网络结构优化所述第一文本检测模型，得到初始文本检测模型；利用预训练的文本识别模型和每组文本行坐标信息对所述第一图像进行文本识别，得到多个目标文本信息；其中，所述利用预训练的文本识别模型和每组文本行坐标信息对所述第一图像进行文本识别，得到多个目标文本信息，包括：根据每组文本行坐标信息对所述第一图像进行文本图像截取，得到文本行图像；对所述文本行图像进行灰度图像转换，以更新所述文本行图像，且更新后的所述文本行图像为单通道图像；利用预训练的文本识别模型对每个所述文本行图像进行文本识别，得到多个目标文本信息。

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百度查询： 中国平安人寿保险股份有限公司 一种文本信息提取方法、提取系统、电子设备及存储介质