[发明专利]一种基于手写文字识别的物流标签信息检测方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于手写文字识别的物流标签信息检测方法及系统，该方法包括：捕捉并提取出标签面单上包含手写汉字信息区域的标签图像；裁剪，去除标签信息区域图像边缘背景；校正倾角；预处理；构建二次判别函数分类器MQDF和深度置信网络DBN的融合模型；利用融合模型对汉字字符逐一进行分类识别，获取每个汉字分类信息，并将分类好的汉字进行合并，获取连续文字表达信息；按每个单独信息区域划分将对应信息导入到标签信息管理系统中。该系统包括：依次连接的限定图像区域采集模块、标签信息区域检测模块、标签信息区域提取与处理模块、手写汉字预处理与特征提取模块以及手写汉字信息识别模块。本发明缩短了提取时间，提高了分拣效率。

技术领域

本发明涉及图像模式识别技术领域，特别涉及一种基于手写文字识别的物流标签信息检测方法及系统。

背景技术

手写汉字识别是图像模式识别领域中的热点研究课题，对于计算机信息处理发展具有重要的意义，近年来基于深度学习的手写汉字识别在效率和准确性上得到了突破性进展。

目前市面上仍处于电子标签面单和普通手写标签面单共存的状况，普通手写标签面单并没有完全被电子标签面单所取代。某些大型快递分拣企业开始利用条码扫描系统结合电子标签面单实现了自动化分拣，提高了工作效率。由于经济条件原因，许多中小型物流分拣企业未能使用条码扫描系统和电子面单，只能依靠人工对普通手写快递面单进行分拣操作，低下的分拣效率及高昂的人员培训成本使得中小型企业逐渐失去了行业竞争力。

发明内容

本发明针对上述现有技术中存在的问题，提出一种基于手写文字识别的物流标签信息检测方法及系统，可以在较短时间内提取到快递单面上的手写汉字信息，能明显提高小中型分拣企业在普通手写标签快递分拣中的效率。

为解决上述技术问题，本发明是通过如下技术方案实现的：

本发明提供一种基于手写文字识别的物流标签信息检测方法，其包括以下：

S11：当贴有普通手写标签面单的快递随传送带经过限定图像采集区域时，捕捉并提取出标签面单上包含手写汉字信息区域的标签图像；

S12：对提取到的标签图像进行裁剪，去除标签信息区域图像边缘背景；

所述S12具体包括：

S121：测量出模板标签图像信息区域最外侧矩形四个顶点位置坐标，同时按各信息区域的划分测量出每个内侧矩形顶点位置点坐标；

S122：利用特征检测算法将视频流中待检测标签与模板标签的特征点进行检测匹配，求出两幅图像之间的仿射变换矩阵；

S123：根据得到的仿射变换矩阵的逆矩阵求出模板标签上外侧矩形区域四个顶点位置坐标在待检测标签上对应的四个顶点坐标，得到具有一定倾斜角度的矩形待检测区域，对其进行剪裁；

S13：根据已求出的四个顶点坐标计算待检测标签的倾角及中心位置坐标，并以中心位置为中心转动倾角以校正倾角；

S14：对倾角校正后的待检测标签的标签信息区域图像做二值化与平滑处理，并利用得到的仿射变换矩阵H求出标签内侧矩形各顶点位置，按顶点位置进行剪裁获得分块标签，然后利用基于投影的切分算法提取出每个分块标签上的汉字字符，对汉字字符进行规整化处理，提取其特征，并对特征进行降维处理；

S15：构建修改的二次判别函数分类器MQDF和深度置信网络DBN的融合模型，融合模型的工作过程包括：训练、识别以及融合；

所述S15具体包括：

S151：训练阶段，利用手写汉字数据库中的汉字对MQDF和DBN同时训练，其中MQDF提取汉字梯度特征，DBN提取汉字层次特征；