【摘 要】
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纸质票据在目前的日常工作和生活中被频繁使用,但是纸质票据在保管过程中容易产生损耗,人工统计票据信息的过程耗时耗力,传统的光学字符识别（Optical Character Recognition,OCR）方法则需要人工设计特征,识别速度较慢且准确率不高。随着人工智能技术的不断发展,深度学习在OCR领域得到广泛应用,通过结合深度学习的OCR技术处理票据信息可以有效提高工作效率,开发票据识别系统可以帮助
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纸质票据在目前的日常工作和生活中被频繁使用,但是纸质票据在保管过程中容易产生损耗,人工统计票据信息的过程耗时耗力,传统的光学字符识别（Optical Character Recognition,OCR）方法则需要人工设计特征,识别速度较慢且准确率不高。随着人工智能技术的不断发展,深度学习在OCR领域得到广泛应用,通过结合深度学习的OCR技术处理票据信息可以有效提高工作效率,开发票据识别系统可以帮助用户更好的管理个人票据信息。因此,研究基于深度学习的票据文本检测和识别算法以及实现票据识别系统具有重要的研究意义和实际应用价值。本文提出一种基于深度学习OCR方法对纸质票据上的文本信息进行检测和识别的方案。根据票据文本密集的特点,采用基于分割的DBNet与CRNN分别作为票据文本检测和识别阶段的基础模型,将两者结合不同的特征提取结构后分别在数据集ICDAR 2015以及自建中文出租车发票数据集上进行训练,经过对模型精度与推理速度指标的分析与对比,提出以Res Net18为特征提取结构的DBNet模型进行票据文本检测,以Mobile Net V3为特征提取结构的CRNN加CTC模型进行票据文本识别,并设计了基于文本模式匹配和关键词匹配的信息分类方法提取关键词键值对。系统实现方面,本文通过Flask框架对模型进行服务化的部署,并利用SAP平台和ABAP语言设计以及开发了票据识别系统,系统分为登录模块、选择屏幕模块、图像识别模块、数据展示模块四部分,通过调用票据识别服务帮助用户识别和管理票据信息。本文针对中文出租车发票的文本检测模型精确率达到85.68%,召回率达到93.06%,F1指标达到89.22%,FPS指标达到每秒6.66帧,文本识别模型准确率达到88.22%,模型精度与推理速度均满足性能需求。本文实现的票据识别系统利用深度学习OCR技术帮助SAP平台用户处理出租车票据信息,经过测试,系统功能与性能满足任务需求,并对同类型系统的研发具有一定的参考价值。
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