[发明专利]发票识别方法、装置、计算机设备和存储介质有效
| 申请号： | 201810079187.7 | 申请日： | 2018-01-26 |
| 公开（公告）号： | CN108345880B | 公开（公告）日： | 2021-07-27 |
| 发明（设计）人： | 胡志成;蒋菲;陈桓;张良杰 | 申请（专利权）人： | 金蝶软件（中国）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/20 | 分类号： | G06K9/20;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人： | 谢曲曲 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种发票识别方法、系统、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取发票图像，对发票图像进行分割得到多个目标区域；对多个目标区域的多个字符区域进行分割得到多个字符图像；将每个字符图像输入已训练好的深度学习神经网络模型中进行识别，得到对应的每个字符图像的第一字符识别结果和与第一字符识别结果对应的识别概率；根据第一字符识别结果对应的识别概率获取二次识别字符图像，将二次识别字符图像输入支持向量机模型，得到对应的第二字符识别结果；根据第一字符识别结果和第二字符识别结果得到与发票图像对应的发票识别结果。采用本方法能够得到的更为准确的字符识别结果，从而提高发票的识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 发票 识别 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种发票识别方法，所述方法包括：获取发票图像，对所述发票图像进行分割得到多个目标区域；对多个所述目标区域的多个字符区域进行分割得到多个字符图像；将每个所述字符图像输入已训练好的深度学习神经网络模型中进行识别，得到对应的每个所述字符图像的第一字符识别结果和与所述第一字符识别结果对应的识别概率；根据所述第一字符识别结果对应的识别概率获取二次识别字符图像，将所述二次识别字符图像输入支持向量机模型，得到对应的第二字符识别结果；根据所述第一字符识别结果和所述第二字符识别结果得到与所述发票图像对应的发票识别结果。
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