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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司
摘要：本发明涉及人工智能领域，公开了一种基于深度学习的票据检测方法、装置、设备及存储介质，本发明将识别票据后提取的文字输入到STN网络中，并对文字进行细致的矫正，提高了文字识别的准确性以及票据检测的效率。本发明方法包括：获取需要检测的票据图片；将票据图片进行归一化处理，获取到归一化后的图片；根据卷积神经网络模型，将归一化后的图片进行角度矫正，获取到调整后的图片；根据预置网络模型，在调整后的图片中提取需要的文本信息，获取到带有文本信息的文本图片；根据空间变换网络STN模型，在文本图片中矫正文本信息，获取到输出图片，输出图片上带有矫正文字。
主权项：1.一种基于深度学习的票据检测方法，其特征在于，包括：获取需要检测的票据图片；将所述票据图片进行归一化处理，获取到归一化后的图片；根据卷积神经网络模型，将所述归一化后的图片进行角度矫正，获取到调整后的图片；根据预置网络模型，在所述调整后的图片中提取需要的文本信息，获取到带有所述文本信息的文本图片；根据空间变换网络STN模型，在所述文本图片中矫正所述文本信息，获取到输出图片，所述输出图片上带有矫正文字；所述根据卷积神经网络模型，将所述归一化后的图片进行角度矫正，获取到调整后的图片包括：获取所述归一化后的图片四个边缘的目标位置坐标以及目标坐标次序；获取所述目标位置坐标与预置标准坐标之间的旋转角度，所述预置标准坐标为标准票据图片四个边缘的位置坐标；获取所述目标坐标次序与预置标准次序之间的旋转方向，所述预置标准次序为从所述标准票据图片的左上角位置开始依次顺时针获取；根据所述旋转角度与所述旋转方向，对所述归一化后的图片进行旋转调整，获取到调整后的图片；所述根据卷积神经网络模型，将所述归一化后的图片进行角度矫正，获取到调整后的图片之后，所述根据预置网络模型，在所述调整后的图片中提取需要的文本信息，获取到带有所述文本信息的文本图片之前，所述方法还包括：根据均方根RMS函数计算所述调整后的图片中预置标准坐标与目标位置坐标的损失值；利用优化器对所述损失值进行优化，优化所述调整后的图片。
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百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 基于深度学习的票据检测方法、装置、设备及存储介质
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