摘要
本发明公开了基于深度学习的票据OCR识别方法,本发明涉及光学字符识别技术领域,解决了没有对数据进行处理和利用,导致数据后续在分析和使用时存在不精准和误差的技术问题,本发明通过在不同条件下采集大量票据图像,丰富了数据集,使模型能够学习到更广泛的票据特征,提高了模型的泛化能力,能够更好地适应实际应用中的各种票据情况,对于实时票据识别中不能识别的情况,通过对原始图像进行分割、计算峰值信噪比等操作,与模板票据进行对比分析,能够快速定位问题所在,并找到与实时票据最相似的模板票据作为标准,进而将标准信息输入识别模型生成准确的识别结果,提高了实时票据识别的成功率和可靠性。
技术关键词
票据
OCR识别方法
峰值信噪比
建立识别模型
图像
ResNet网络
光学字符识别技术
模板
数据
定位问题
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格式
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