[发明专利]学籍自动认证方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种学籍自动认证方法，其特征在于，包括下述步骤：

获取待识别图片，对所述待识别图片进行预处理，得到预处理图片；

提取所述预处理图片中的文本信息和验证码图片，并获取训练好的验证码分类模型，根据所述验证码分类模型对所述预处理图片中的验证码图片进行分类识别，得到所述验证码图片的验证码类别；

根据所述验证码类别匹配对应的验证码抽取模型，根据所述验证码抽取模型提取所述验证码图片中的验证码信息；

获取目标网站的网络地址，根据所述网络地址跳转至所述目标网站，基于所述验证码信息和所述文本信息登录至所述目标网站，并根据所述目标网站对所述文本信息中的学籍信息进行自动验证。

2.根据权利要求1所述的学籍自动认证方法，其特征在于，所述对所述待识别图片进行预处理，得到预处理图片的步骤包括：

获取预设的表格线识别模型，基于所述表格线识别模型识别所述待识别图片中的表格线信息；

从所述待识别图片中筛除所述表格线信息，得到所述预处理图片。

3.根据权利要求2所述的学籍自动认证方法，其特征在于，所述基于所述表格线识别模型识别所述待识别图片中的表格线信息的步骤包括：

基于所述表格线识别模型对所述待识别图片中的表格线的候选区域进行检测，得到优选候选框；

输入所述优选候选框至所述表格线识别模型中的残差网络进行特征计算，得到所述残差网络中每个卷积层的特征值，基于所述特征值构建特征金字塔；

通过所述特征金字塔和所述优选候选框进行回归检测，得到所述待识别图片中的表格线信息。

4.根据权利要求3所述的学籍自动认证方法，其特征在于，在所述通过所述特征金字塔和所述优选候选框进行回归检测，得到所述待识别图片中的表格线信息的步骤之后，还包括：

获取预设的边缘线检测算法，根据所述边缘线检测算法对所述表格线信息进行拟合，得到所述待识别图片的目标表格线信息。

5.根据权利要求1所述的学籍自动认证方法，其特征在于，所述提取所述预处理图片中的文本信息的步骤包括：

对所述预处理图片进行图像文本识别，得到粗文本；

获取存储的文本字典，基于所述文本字典对所述粗文本进行纠错和结构化，得到所述文本信息。

6.根据权利要求1所述的学籍自动认证方法，其特征在于，在所述根据所述验证码分类模型对所述预处理图片中的验证码图片进行分类识别的步骤之前还包括：

获取所述验证码图片的时间戳，根据所述时间戳确定所述验证码图片是否有效，若所述时间戳在预设有效期范围，确定所述验证码图片为有效图片；

若所述时间戳不在所述预设有效期范围，确定所述验证码图片为无效图片。

7.根据权利要求1所述的学籍自动认证方法，其特征在于，在所述获取训练好的验证码分类模型的步骤之前还包括：

采集多组网站验证码图片，对所述网站验证码图片进行分类，得到分类标签；

根据所述分类标签和所述网站验证码图片对预设的基础验证分类模型进行训练，在所述基础验证分类模型训练完成时，确定所述训练完成的基础验证分类模型为所述验证码分类模型。

8.一种学籍自动认证装置，其特征在于，包括：

预处理模块，用于获取待识别图片，对所述待识别图片进行预处理，得到预处理图片；

分类模块，用于提取所述预处理图片中的文本信息和验证码图片，并获取训练好的验证码分类模型，根据所述验证码分类模型对所述预处理图片中的验证码图片进行分类识别，得到所述验证码图片的验证码类别；

匹配模块，用于根据所述验证码类别匹配对应的验证码抽取模型，根据所述验证码抽取模型提取所述验证码图片中的验证码信息；

验证模块，用于获取目标网站的网络地址，根据所述网络地址跳转至所述目标网站，基于所述验证码信息和所述文本信息登录至所述目标网站，并根据所述目标网站对所述文本信息中的学籍信息进行自动验证。