[发明专利]表格结构还原方法、装置、设备、系统和可读存储介质

权利要求书

1.一种表格结构还原方法，其特征在于，包括：

获取目标图像，所述目标图像显示有待还原表格；

提取所述目标图像的特征图；

根据所述特征图，识别所述目标图像中每个像素点相对于表格结构的相对位置关系，所述表格结构包括行检测框和列检测框中的至少一项；

根据所述相对位置关系还原所述待还原表格的表格结构；

其中，所述根据所述特征图，识别所述目标图像中每个像素点相对于表格结构的相对位置关系，包括：

根据所述特征图，识别所述目标图像中每个像素点是否位于所述表格结构内，是否位于所述表格结构内的设定位置以及与所述表格结构顶点的距离；

其中，所述提取所述目标图像的特征图，包括：

通过基于深度学习的表格结构识别模型中的特征提取层，提取所述目标图像的特征图；

所述根据所述特征图，识别所述目标图像中每个像素点相对于表格结构的相对位置关系，包括：

通过所述表格结构识别模型中的输出层，根据所述特征图，识别所述目标图像中每个像素点相对于表格结构的相对位置关系；

其中，所述根据所述相对位置关系还原所述待还原表格的表格结构，包括：

将相互邻接的位于所述表格结构内的像素点进行合并，得到表格结构区域；

从所述表格结构区域中，选取位于所述设定位置的像素点集合；

根据所述像素点集合中各像素点距离所述表格结构顶点的距离，计算所述表格结构顶点的位置信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征提取层包括：多个特征图提取单元和多个融合单元；

所述通过基于深度学习的表格结构识别模型中的特征提取层，提取所述目标图像的特征图，包括：

通过所述多个特征图提取单元逐层提取所述目标图像的特征图，得到多层特征图；

通过所述多个融合单元对各层级的特征图按照由高层至低层的顺序逐层进行融合，得到所述目标图像的特征图。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述输出层包括多个并行的全卷积层；

所述通过所述表格结构识别模型中的输出层，根据所述特征图，识别所述目标图像中每个像素点相对于表格结构的相对位置关系，包括：

通过所述表格结构识别模型中的多个全卷积层，分别对所述特征图进行全卷积，得到所述特征图中的每个特征点映射的所述目标图像中的像素点位于所述表格结构内的置信度，位于所述表格结构内的设定位置的置信度以及与所述表格结构顶点的距离。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取目标图像之后，还包括：

将所述目标图像添加至训练样本集，所述训练样本集包括多张显示有待还原表格的图像；

获取所述训练样本集中每张图像的标注，所述标注包括每个像素点相对于表格结构的相对位置关系；

采用所述训练样本集和所述标注，对所述表格结构识别模型进行训练。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述像素点集合中各像素点距离所述表格结构顶点的距离，计算所述表格结构顶点的位置信息，包括：

对所述像素点集合中各像素点距离表格结构顶点的距离进行加权平均，得到所述各像素点距离所述表格结构顶点的平均距离；

根据所述平均距离计算所述表格结构顶点的位置信息。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述相对位置关系还原所述待还原表格的表格结构之后，还包括：

对所述目标图像进行字符识别，得到所述待还原表格中的字符和所述字符的位置信息；

根据所述字符的位置信息和还原得到的所述表格结构，计算所述字符在所述表格结构中的位置信息；

根据所述字符在所述表格结构中的位置信息，将所述字符写入所述表格结构中。