[发明专利]面向快递面单的收件人手机号码、运单号的自动识别方法在审

专利信息
申请号: 201911390819.2 申请日: 2019-12-30
公开(公告)号: CN111144336A 公开(公告)日: 2020-05-12
发明(设计)人: 杨晓岚;王强 申请(专利权)人: 贵州近邻宝科技有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/34;G06K9/46;G06F16/903
代理公司: 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 代理人: 郭文浩;尹文会
地址: 550000 贵州省贵阳市*** 国省代码: 贵州;52
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 面向 快递 收件人 手机号码 运单 自动识别 方法
【权利要求书】:

1.一种面向快递面单的收件人手机号码的自动识别方法,其特征在于,该方法包括:

步骤S100,获取待识别的快递面单图像,作为第一图像;

步骤S200,对所述第一图像进行灰度处理,并提取该第一图像的前景区域中的各直线;

步骤S300,基于预设条件选取各直线中的一条作为待处理直线,计算所述待处理直线的斜率,并基于该斜率获取所述第一图像的倾斜角度;根据所述倾斜角度对所述第一图像进行旋转,将旋转后的图像作为第二图像;

步骤S400,获取所述第二图像中的文字信息,并提取该文字信息中的各手机号码;将与收件人信息的字间距小于设定距离的手机号码,作为收件人手机号码的初步筛选结果;

步骤S500,通过预构建的手机号码数据库对所述初步筛选结果进行匹配并修正,输出收件人手机号码。

2.根据权利要求1所述的面向快递面单的收件人手机号的自动识别方法,其特征在于,步骤S200中“提取该输入图像的前景区域中的各直线”,其计算方法为:将灰度处理后的输入图像进行边缘检测,检测完成后通过霍夫变换提取该图像的前景区域中的各直线。

3.根据权利要求1所述的面向快递面单的收件人手机号的自动识别方法,其特征在于,步骤S300中“基于预设条件选取各直线中的一条作为待处理直线”,其方法为:获取所述第一图像的前景区域的矩形轮廓线,将所述矩形轮廓线的长作为待处理直线或获取各直线的长度并进行排序,随机选取前N条中的一条直线作为待处理直线或随机选取各直线中的一条直线作为待处理直线;其中,N为各直线长度大于预设长度阈值的直线数量。

4.根据权利要求1所述的面向快递面单的收件人手机号的自动识别方法,其特征在于,步骤S300中“基于该斜率获取所述输入图像的倾斜角度”,其方法为:

θ=DEGREES(A)

A=atan(S)

其中,θ为倾斜角度,A为弧度值,S为斜率,a tan(·)为反正切函数,DEGREES(·)为家算计函数。

5.根据权利要求1所述的面向快递面单的收件人手机号的自动识别方法,其特征在于,步骤S400中“提取该文字信息中的各手机号码”,其方法为:通过预设的第一策略对该文字信息中设定种类的字符进行筛选,筛选后通过正则表达式提取所述文字信息中的各手机号码。

6.根据权利要求5所述的面向快递面单的收件人手机号的自动识别方法,其特征在于,“通过预设的第一策略对该文字信息中设定种类的字符进行筛选”,其方法为:

去除所述文字信息中的空格和标点符号,得到初步筛选的文字信息;

通过正则表达式对所述初步筛选的文字信息中的电话号码和非手机号码的数字进行去除,得到最终筛选的文字信息。

7.一种面向快递面单的运单号的自动识别方法,其特征在于,该方法包括:

步骤A100,基于权利要求1-6任一项所述的面向快递面单的收件人手机号的自动识别方法中步骤S100-步骤S300的方法,获取旋转后的快递面单图像,作为第二图像;

步骤A200,通过一维码识别方法获取所述第二图像中的运单号。

8.根据权利要求7所述的面向快递面单的运单号的自动识别方法,其特征在于,步骤A200之后还包括匹配修正步骤:

将步骤A200中得到的运单号与预构建的运单号数据库中保存的未完结订单进行匹配并修正,输出运单号。

9.一种面向快递面单的信息识别方法,其特征在于,分别基于权利要求1-6任一项所述的面向快递面单的收件人手机号码的自动识别方法获取收件人手机号码、基于权利要求7-8任一项所述的面向快递面单的运单号的自动识别方法获取运单号,将所述收件人手机号码和所述运单号作为识别信息进行输出。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于贵州近邻宝科技有限公司,未经贵州近邻宝科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201911390819.2/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top