[发明专利]一种发票分块检测方法在审
| 申请号： | 201910051813.6 | 申请日： | 2019-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN109858414A | 公开（公告）日： | 2019-06-07 |
| 发明（设计）人： | 桂冠;孟洋;孙颖异;李懋阳;杨洁 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 董建林;范青青 |
| 地址： | 210003 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种发票分块检测方法，所述方法包括以下步骤：采集待检测发票图像；将待检测发票图像输入至已训练好的深度学习模型中，回归得到发票图像的块区域和对应的分类类别；根据分类类别从块区域中提取目标块区域，输出被检测发票图像及对应的目标块区域图像，本发明结合Yolov3深度学习算法、K‑means聚类方式、采用全卷积与residual结构相结合的Darknet‑53网络结构对特征值进行提取，实现了对发票块区域精准定位和提取，本发明对图片的智能定位产生深远影响和重要意义，也为发票的进一步文字识别提高了准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 发票 块区域 检测 图像 目标块区域 分类类别 分块 精准定位 聚类方式 深远影响 图像输入 网络结构 文字识别 学习算法 智能定位 重要意义 卷积 采集 输出 回归 学习 图片 | ||
【主权项】：
1.一种发票分块检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：采集待检测发票图像；将待检测发票图像输入至已训练好的深度学习模型中，回归得到发票图像的块区域和对应的分类类别；根据分类类别从块区域中提取目标块区域，输出被检测发票图像及对应的目标块区域图像。
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