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申请/专利权人：摩派空间(天津)有限公司

摘要：本发明涉及一种基于深度学习的快递信息提取及其分布式表征方法，该方法包括以下步骤：数据准备，通过数据增强和预处理获取训练所需的快递面单数据集；模型构建，使用YOLOv5目标检测网络训练快递面单区域和文本区域识别模型；快递面单识别，裁剪出快递面单区域；面单有效信息，获取目标文本区域坐标；PaddleOCR文本识别，筛选并识别文本信息；文本筛选，对识别的文本信息进行分类并数字化；分布式表征，将地址、电话和姓名信息分别转换为数字编码；快递匹配，通过比对数字编码，将快递特征信息与客户数据库中的特征信息进行匹配，绑定相应客户。该方法提高了快递信息处理及其配送的效率和准确性，降低了人工操作的错误率。

主权项：1.一种基于深度学习的快递信息提取及其分布式表征方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1.获取训练所需的快递面单数据集，通过数据增强的方法丰富训练集，对数据集进行预处理并完成数据标注；S2.使用YOLOv5目标检测网络训练一种针对快递面单区域识别的网络，预测面单位置和旋转角度；进行检测模型推理，根据检测到的位置和角度，对面单进行旋转目标检测，输出面单图像和面单旋转角度，将裁切好的面单方向转正，得到完整的面单区域；S3.使用YOLOv5目标检测网络训练一种检测目标文本位置的模型，预测目标文本位置；进行检测模型推理，根据检测到的位置，计算出文本区域坐标，得到YOLO目标信息框；S4.使用PaddleOCR光学字符识别技术，识别快递面单信息，得到PaddleOCR文字框，基于YOLOv5的目标识别结果和PaddleOCR光学字符识别技术的文字识别结果，计算PaddleOCR文字框坐标与YOLO目标信息框坐标的重合度筛选文本信息；S5.建立信息数字化分布式表征方法对所得文本信息进行分类，并存储在Excel表格中；S6.根据所述信息数字化分布式表征方法建立完整的客户数据库，数据库中每个客户的特征信息包括姓名、地址、电话号码，并以数字的方式存储；S7.按照信息数字化分布式表征方法，将识别到的含有文字姓名地址电话号码的快递特征信息转换为数字特征信息，进而将快递特征信息编成一串有序代码；当某种快递面单特征信息未识别到时，编码将该信息用单字节字符0标识；S8.根据信息数字化分布式表征方法得到的快递特征信息是一串按照既定顺序排列的数字编码，与数据库中客户特征信息对应的数字编码比对，依次匹配数字地址编码，数字电话编码和数字姓名编码，若均能匹配正确，将此快递绑定给这位客户；若未能正确匹配，则将信息录入客户数据库。

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