[发明专利]基于K-means++聚类和残差网络分类的银行卡卡号检测与识别方法在审
| 申请号： | 201811206225.7 | 申请日： | 2018-10-17 |
| 公开（公告）号： | CN109242047A | 公开（公告）日： | 2019-01-18 |
| 发明（设计）人： | 柯逍;刘诗勤;牛玉贞 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市闽*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于K‑means++聚类和残差网络分类的银行卡卡号检测与识别方法,包括以下步骤：步骤S1:采集银行卡数据集和银行卡卡号数据集，并对采集的银行卡数据集进行标注，对采集的银行卡卡号数据集进行分类；步骤S2:构建银行卡卡号定位模型，并根据得到的银行卡数据集训练银行卡卡号定位模型；步骤S3:构建银行卡卡号分类模型，并根据得到的银行卡卡号数据集训练银行卡卡号分类模型步骤S4:将待检测的银行卡图像输入训练好的银行卡卡号定位模型中，定位卡号位置，并保存卡号图像；将卡号图像输入训练好的银行卡卡号分类模型中，得到卡号识别结果。本发明能够有效地对待检测图像中的银行卡卡号进行检测与识别。 | ||
| 搜索关键词： | 银行卡卡号 银行卡数据 定位模型 分类模型 数据集 检测 图像输入 网络分类 采集 残差 构建 聚类 检测图像 定位卡 银行卡 有效地 标注 图像 保存 分类 | ||
【主权项】：
1.一种基于K‑means++聚类和残差网络分类的银行卡卡号检测与识别方法,其特征在于，包括以下步骤：步骤S1:采集银行卡数据集和银行卡卡号数据集，并对采集的银行卡数据集进行标注，对采集的银行卡卡号数据集进行分类；步骤S2:构建银行卡卡号定位模型，并根据得到的银行卡数据集训练银行卡卡号定位模型,得到训练好的银行卡卡号定位模型；步骤S3:构建银行卡卡号分类模型，并根据得到的银行卡卡号数据集训练银行卡卡号分类模型，得到训练好的银行卡卡号分类模型；步骤S4:将待检测的银行卡图像输入训练好的银行卡卡号定位模型中，定位卡号位置，并保存卡号图像；将卡号图像输入训练好的银行卡卡号分类模型中，得到卡号识别结果。
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