[发明专利]一种用于财务报表的数字识别系统及方法

权利要求书

1.一种用于财务报表的数字识别系统，其特征在于，包括表格检测模块和数字识别模块；所述表格检测模块包括图像校正单元和表格检测单元；

所述图像校正单元，用于将所述财务报表图像进行校正，使其表格变水平；

所述表格检测单元，用于检测校正后的财务报表图像中的表格线，提取单元格图像；

所述数字识别模块，用于识别所述单元格图像中的内容。

2.一种用于财务报表的数字识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、从服务器下载财务报表图像；

S2、采用基于霍夫直线法对所述财务报表图像进行图像校正，使表格变水平；

S3、采用图像形态学检测表格线，并提取单元格图像；

S4、采用基于深度学习网络的数字识别模型依次识别所述单元格图像中的数字，最终输出整张表格的内容。

3.如权利要求2所述的数字识别方法，其特征在于，所述图像校正的方法如下：

S21、使用霍夫直线法得到所述财务报表图像中随机的50条直线，若不足50条则取所有直线；

S22、根据获取的50条直线的斜率，计算平均斜率；

S23、根据得到的平均斜率对图像进行校正，使表格变水平。

4.如权利要求2所述的数字识别方法，其特征在于，所述提取单元格图像的方法如下：

S31、对所述财务报表图像进行二值化处理；

S32、构造横、竖两种长条腐蚀核，对二值图像进行过滤，横向腐蚀核处理得到表格的横线，竖向腐蚀核处理得到表格的竖线；

S33、根据得到的横线和竖线，确定表格区域中每个单元格的位置。

5.如权利要求2所述的数字识别方法，其特征在于，所述数字识别模型的获取步骤如下：

S41、获取不同位置、不同噪声下的单元格图像；

S42、采用矩形框标记所述单元格图像内各数字的所在位置，并记录相应类别标签；

S43、使用上述数字数据集训练数字识别深度神经网络模型，获得数字识别模型。