[发明专利]一种车辆年检保险单表格的智能检测系统及方法

说明书

技术领域

本发明涉及机动车车辆年检的人工智能判断技术领域，特别涉及一种车辆年检保险单表格的智能检测系统及方法。

背景技术

随着社会经济的不断发展和人民生活水平的持续提高，城市机动车数量迅猛增长。机动车车辆年检的工作量也随之迅速增大。传统的车辆年检保险单表格检测主要是通过人工校验，该方法人工成本较高，效率较低，且长时间重复性校验操作容易产生疲劳，疏忽等不良状态，影响校验准确率。

如何准确、快速地对年检保险单进行核对，同时避免人工核对成本高，易疲劳，易疏忽等弊端，是急需解决的技术问题。

发明内容

针对上述现有技术中存在的问题，本发明的目的是：提供一种车辆年检保险单表格的智能检测方法，其能够重构表格，并自动提取车辆年检保险单表格里的关键信息，并与服务器存档内容校对判断是否一致，以满足如今对年检工作效率和准确率的需求。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种车辆年检保险单表格的智能检测系统，其系统结构包括：表格重构模块、字符提取模块、目标检测模块和综合判定模块；其中，

所述表格重构模块对年检保险单表格图像进行预处理，并根据表格的结构特征进行修正处理，最终得到初始表格图像；

所述字符提取模块从得到的初始表格图像中定位字符位置，并提取表格内的字符信息与服务器中的存档进行比对；

所述专用章目标检测模块用于提取并判断表格中的专用章特征信息；

所述综合判定模块接收所述字符提取模块输出的结果和所述目标检测模块输出的结果，进行综合判断表格是否通过测试。

进一步，所述表格重建模块包括表格图像预处理单元、表格结构特征检测单元和表格结构特征修正单元；所述表格图像预处理单元采用自适应二值化算法和去噪预处理算法对表格图像进行预处理，并将处理结果发送至所述表格结构特征检测单元，所述表格结构特征检测单元采用仿射变换校正图像算法，重新构造图像的水平和竖直结构元素，并将获得的表格横竖线图发送至所述表格结构特征修正单元，所述表格特征修正单元根据表格的短直线间距进行大小合并，并对运算留下的干扰线加以剔除，最后将横竖线图相加，得到初始表格图。

进一步，所述字符提取模块包括字符定位单元、字符分割单元和字符判断单元；所述字符定位单元根据所述表格结构特征修正单元的输出结果定位关键字符的表格框位置信息，并将其传输至所述字符分割单元，所述字符分割单元应用字符分割模型提取字符信息，并将其发送至所述字符判断单元，所述字符判断单元将字符信息与服务器存档进行比对。

进一步，所述专用章目标检测模块包括专用章检测单元和专用章判断单元；所述专用章检测单元采用基于深度学习网络的专用章目标检测模型检测表格中的专用章特征信息，并传递给所述专用章判断单元判定。

一种车辆年检保险单表格的智能检测方法，包括如下步骤：

S1、从服务器下载车辆年检保险单的表格图片及对应的被保险人的相关字符存档信息；

S2、采用自适应二值化算法和去噪算法对所述表格图片进行预处理；

S3、将上述预处理的结果再采用仿射变换算法对表格图片进行校正处理；

S4、构造水平结构元素和竖直结构元素，并利用数学形态学的方法对校正处理后的表格图片进行水平横线和竖直直线的检测；

S5、将水平和竖直短直线进行筛选过滤与合并；

S6、将水平和竖直线图相加重建表格，并根据表格相交特征修正表格；

S7、检测并重建表格各个交点，交点都存在则记录此条标志为1，反之则记录此条标志为0，并保存相关图片；

S8、根据表格各个小框固定的相对位置定位被保险人身份证号码区域、车牌号字符串区域和车架号区域，采用基于深度学习网络的字符分割模型提取身份证号码字符串、车牌号字符串和车架号字符串，并保存，判断身份证号码字符串、车牌号字符串和车架号字符串是否与服务器存档内容一致，以上判断若存在且一致，则记录此条标志为1，反之则记录此条标志为0，并保存相关图片；

S9、根据表格各个小框固定的相对位置定位投保日期区域，采用基于深度学习网络的字符分割模型提取投保日期字符串，并保存，检测判断年检保险单表格中投保日期是否在有效期内，若在，则记录此条标志为1，反之则记录此条标志为0；

S10、采用基于深度学习网络的专用章目标检测模型检测表格中检测专用章，判断专用章目标是否存在，若存在则记录此条标志为1，若不存在则记录此条标志为0，并保存相关图片；