[发明专利]基于深度学习的印章识别方法、系统及存储介质

说明书

本发明公开了基于深度学习的印章识别方法、系统及存储介质，属于机器视觉技术领域，本发明要解决的技术问题为印章识别场景少、印章扇形文字矫正效果差及文字识别准确率低，技术方案为：获取待识别图像，使用目标检测模型检测待识别图像中印章，获取待识别图像中印章对应的坐标信息及印章类型；根据待识别图像中印章对应的坐标信息，裁剪出待识别印章图像；使用图像旋转角度分类模型识别待识别印章图像的旋转角度，根据旋转角度将待识别印章图像矫正；使用文字检测模型检测矫正后的待识别印章图像中的文字，获取文字的坐标信息，根据文字坐标信息裁剪处待识别文字图像；根据获得的印章类型，使用文字识别模型识别待识别文字图像获取印章识别结果。

技术领域

本发明涉及机器视觉技术领域，具体地说是一种基于深度学习的印章识别方法、系统及存储介质。

背景技术

目前对于政企事项中的合同、票据等文件的审核，由稽核人员通过人工审核的方式完成，审核内容主要涉及检查是否在合同中使用合同专用章，用章规范是否正确；印章主体文字是否与合同中企业名称保持一致；合同内容是否与审批一致等。现阶段政务服务审批系统无法自动验证合同专用章的信息以及规范性，无法准确定位印章的位置与类别信息。

针对政务服务审批等系统面临的问题，印章识别对于实现系统对印章核验环节的自动化与智能化，提高工作人员工作效率，降低审核时间，提升用户满意度具有重要意义。

目前现有方案大多针对圆形印章进行识别，场景大多为票据或者合同文件，存在识别场景少、文字识别准确率低等问题。对于印章中扇形文字一般采用直接使用文字识别模型识别或者先进行极坐标变换然后再使用文字识别模型识别的方案，但是针对椭圆印章进行极坐标变换效果一般，转换后的图像文字出现缺失、扭曲等现象，导致文字识别效果较差。

发明内容

本发明的技术任务是提供一种基于深度学习的印章识别方法、系统及存储介质，来解决印章识别场景少、印章扇形文字矫正效果差及文字识别准确率低的问题。

本发明的技术任务是按以下方式实现的，一种基于深度学习的印章识别方法，该方法具体如下：

获取待识别图像，使用目标检测模型检测待识别图像中印章，获取待识别图像中印章对应的坐标信息及印章类型；其中，待识别图像包括圆形印章、椭圆形印章、矩形印章及正方形印章；

根据待识别图像中印章对应的坐标信息，裁剪出待识别印章图像；

使用图像旋转角度分类模型识别待识别印章图像的旋转角度，根据旋转角度将待识别印章图像矫正；

使用文字检测模型检测矫正后的待识别印章图像中的文字，获取文字的坐标信息，根据文字坐标信息裁剪处待识别文字图像；

根据获得的印章类型，使用文字识别模型识别待识别文字图像获取印章识别结果。

作为优选，根据获得的印章类型，使用文字识别模型识别待识别文字图像获取印章识别结果具体如下：

判断印章类型是圆形或椭圆形印章还是矩形或正方形印章：

若是圆形或椭圆形印章，则判断待识别文字图像是否为扇形文字图像：

若是扇形文字图像，则对扇形文字图像进行矫正，具体为：

采用角点检测算法和薄板函数模型将扇形文字图像展平呈水平文字图像，再使用文字识别模型识别展平后的文字图像获得扇形文字图像中的文字内容；

若非扇形文字图像，则使用文字识别模型识别非扇形文字图像获得非扇形文字图像中的文字内容；

若是矩形或正方形印章，则直接使用文字识别模型识别文字图像的矩形或正方形印章中的文字内容。

更优地，所述角点检测算法具体如下：