[发明专利]图像信息提取方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像信息提取方法，其特征在于，所述方法包括：

获取原始图像，对所述原始图像进行图像主体提取处理，得到标准图像；

利用预设的文本提取算法对所述标准图像进行文本提取，得到文字块集合；

根据所述文字块集合在所述标准图像中的排列顺序，生成所述文字块集合的原始顺序链，查找所述原始顺序链中每一个文字块的相邻文字块，其中，所述相邻文字块包括下相邻文字块和右相邻文字块；

通过遍历操作从所述文字块集合中依次选择其中一个文字块，将选择的所述文字块与对应的右相邻文字块输入至预训练的顺序重排模型，得到第一概率值，以及将选择的所述文字块与对应的下相邻文字块再次输入至所述顺序重排模型中，得到第二概率值；

在所述第一概率值大于所述第二概率值，维持所述原始顺序链，若所述第一概率值小于或者等于所述第二概率值，将所述下相邻文字块插入至选择的所述文字块和所述右相邻文字块之间，得到标准顺序链；

对所述标准顺序链中的文字块进行拼接处理，得到字符串，利用预构建的实体识别模型对所述字符串进行字段抽取，得到输出字段集，并对所述输出字段集进行格式化处理，得到目标信息集。

2.如权利要求1所述的图像信息提取方法，其特征在于，所述对所述原始图像进行图像主体提取处理，得到标准图像，包括：

利用预设的边缘检测算法对所述原始图像进行边缘检测处理，得到初始图像；

对所述初始图像进行仿射变换，得到标准图像。

3.如权利要求2所述的图像信息提取方法，其特征在于，所述利用预设的边缘检测算法对所述原始图像进行边缘检测处理，得到初始图像，包括：

对所述原始图像进行高斯滤波，得到降噪图像；

计算所述降噪图像中每个像素点的梯度值，根据所述梯度值筛选边缘像素点；

提取所述边缘像素点组成的区域，得到所述初始图像。

4.如权利要求1所述的图像信息提取方法，其特征在于，所述查找所述原始顺序链中每一个文字块的相邻文字块，包括：

获取所述文字块的中心点，计算所述中心点的纵坐标与其他文字块的中心点的纵坐标之间的中心差值，选择所述中心差值最小且在所述文字块的下方的文字块为下相邻文字块；或

计算所述文字块的左上角纵坐标与其他文字块的左上角纵坐标之间的左对齐差值，选择所述左对齐差值最小且在所述文字块的下方的文字块为下相邻文字块；或

计算所述文字块的右上角纵坐标与其他文字块的右上角纵坐标之间的右对齐差值，选择所述右对齐差值最小且在所述文字块的下方的文字块为下相邻文字块。

5.如权利要求1所述的图像信息提取方法，其特征在于，所述将选择的所述文字块和与对应的右相邻文字块输入至预训练的顺序重排模型，得到第一概率值，包括：

对选择的所述文字块和对应的右相邻文字块进行向量化处理，得到文字块向量和右相邻文字块向量；

利用所述顺序重排模型中的分类网络和预设的激活函数对所述文字块和所述右相邻文字块向量进行概率计算，得到第一概率值。

6.如权利要求1所述的图像信息提取方法，其特征在于，所述利用预构建的实体识别模型对所述字符串进行字段抽取，得到输出字段集，之前包括：

获取历史数据集，对所述历史数据集进行字段标记处理，得到训练数据集；

构建初始实体识别模型；

利用所述训练数据集对所述初始实体识别模型进行迭代训练，直到所述初始识别模型收敛，得到所述实体识别模型。

7.如权利要求1至6中任意一项所述的图像信息提取方法，其特征在于，所述对所述输出字段集进行格式化处理，得到目标信息集，包括：

对所述输出字段集进行去分隔符处理，得到标准字段集；

提取所述标准字段集的字段类型，根据所述字段类型对所述标准字段集进行相应的统一格式转换，得到目标信息集。