[发明专利]一种财税处理方法和处理系统

权利要求书

1.一种财税处理方法，包括：

步骤1：对接收的财税票据的图像信息进行识别并利用基于深度神经网络的识别模型从财税票据的图像信息提取财税票据的关键文本信息，包括以下子步骤：

利用所述基于深度神经网络的识别模型对票据的图像信息的文字区域进行切分框选，获得文本区域；

对所述文本区域进行文字识别，获得文本内容；

根据所述文本内容提取票据的所述关键文本信息；

步骤2：基于所述关键文本信息和电子底账库的比对获得的财税票据的全量的文本信息；

步骤3：通过将全量的文本信息与预配置的查验策略进行匹配获得财税票据的审核信息，其中，所述查验策略表征财税票据合规性的检查项与有效性等级的映射关系，所述审核信息中设置财税票据的有效性等级。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下子步骤获得所述文本区域：

将需要进行文字区域切分的图像信息输入到所述基于深度神经网络的识别模型，输出一组矩形锚，其中，该组矩形锚具有不同的位置、大小、朝向以及偏转角度；

对于该组矩形锚，基于位置、角度的相近程度和距离信息组合为不同的文本框，进而获得所述文本区域。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述查验策略配置为当财税票据的发票章不存在、发票抬头有错误的情况下，将有效性等级设置为识别不成功；当开票日期或地点不在期望范围内、或者差旅费金额超标、或者存在重复报销单据的情况下，将有效性等级设置为识别成功并为用户提供解释接口；当开票方在黑名单中的情况下，将有效性等级设置为识别成功并标注提醒信息。

4.一种财税处理系统，其特征在于，包括图像获取模块、识别模块和配置管理模块，其中，所述图像获取模块用于接收财税票据的图像信息并发送至所述识别模块；所述识别模块用于对财税票据的图像信息进行识别并利用基于深度神经网络的识别模型从财税票据的图像信息提取财税票据的关键文本信息，包括：利用所述基于深度神经网络的识别模型对票据的图像信息的文字区域进行切分框选，获得文本区域；对所述文本区域进行文字识别，获得文本内容；根据所述文本内容提取票据的所述关键文本信息；基于所述关键文本信息和电子底账库的比对获得的财税票据的全量的文本信息；以及将全量的文本信息与预配置的查验策略进行匹配获得财税票据的审核信息，其中，所述审核信息中设置财税票据的有效性等级；所述配置管理模块用于存储预配置的查验策略，其中，所述查验策略表征财税票据的检查项与有效性等级的映射关系。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述系统还包括公共查验服务平台、纸票归档管理模块和对外接口模块，其中，所述公共查验服务平台用于集成电子底账库，为所述识别模块提供数据查询；所述纸票归档管理模块用于建立纸质财税票据的物理位置和财税票据的电子信息之间的关联；所述对外接口模块用于为外部系统提供财税票据的信息查询。

6.一种电子设备，包括基于权利要求4至5任一项所述的财税处理系统。

7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，该程序被处理器执行时实现根据权利要求1至3中任一项所述方法的步骤。