CN104376281B - 基于移动网络的面单识别系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于移动网络的面单识别系统，属于单据处理的技术领域。其包括：面单图片获取终端、云端服务器和后台处理器，所述面单图片获取终端、云端服务器和后台处理器通过无线网络相互通信连接；所述面单图片获取终端包括拍照模块、图片处理模块、图片压缩模块和无线网络通信模块，所述图片处理模块包括用于面单图片进行处理的灰度处理模块和二值化处理模块；通过该图片处理模块实现对面单图片进行处理，提高清晰度。本技术改变了传统的需要将面单待会站点进行面单信息录入的方式，通过该系统能够在收件的同时将面单信息回传到后台处理器，及时进行录入并处理。

Description

基于移动网络的面单识别系统

技术领域

本发明涉及单据处理的技术领域，尤其是涉及物流面单自动识别、上传的系统。

背景技术

随着无纸化办公的普及与发展，很多行业都涉及到将大量前手写单据录入计算机的问题，如物流行业每天都有相当数量的客户手写的货运单信息需要录入。目前这些行业的处理方法大多是由工作人员逐张地查看单据并将单据中的手写文字人工输入至计算机中，这样不仅工作量大而且效率非常低，而且整个过程耗时很长。

随着技术的发展，出现了能够通过对面单进行拍照、上传到服务器进行处理的面单处理系统，这种技术能够明显的提高物流的信息录入，改变了物流行业的面单信息录入方式。

例如中国专利号为：201210455138.1，名为“回单上传系统”的专利申请公开了这样一种技术方案：一种回单上传系统，包括：移动终端、回单分类模块和数据服务器；所述移动终端包括摄像头，通过所述摄像头拍摄回单或者短信输入回单的方式记录回单信息，并且通过多种通信方式将所述回单信息上传至所述回单分类模块；所述回单分类模块按照所述回单信息，将回单按照递送目的地分配到不同的递送部门中，并且将所述回单信息录入到所述数据服务器中。采用该技术，通过利用现在非常流行的移动终端来配合传统的快递回单业务，使快递回单业务能够有新的变化，对回单的速度、质量和安全性、稳定性有极大地提升。

尽管该技术提出了一种新的面单信息处理方式，但是该技术也存在很多的不足之处。例如，由于不同的快递员拍出的照片光照强度不好，容易导致面单上的信息模糊；并且图片的过大，上传占用的网络流量大。另外，移动终端在在浏览高清视频文件的时候占用CPU导致该移动终端运行变慢。

发明内容

本发明为了克服现有技术的不足，提供一种基于移动网络的面单识别系统，其目的是减少上传的面单图片的网络开销和通信协议模块的冗余性，提高面单图片的分辨率和数据处理的稳定性等。

为了解决上述的技术问题，本发明的基本解决技术方案是：一种基于移动网络的面单识别系统，包括：

面单图片获取终端、云端服务器和后台处理器，所述面单图片获取终端、云端服务器和 后台处理器通过无线网络相互通信连接；

所述面单图片获取终端包括用于拍照面单图片的拍照模块、用于对面单图片进行处理的图片处理模块、用于压缩经图片处理模块处理的面单图片的图片压缩模块和用于与云端服务器进行网络通信的无线网络通信模块，所述图片处理模块包括用于面单图片进行处理的灰度处理模块和二值化处理模块。

本发明所述的基于移动网络的面单识别系统中，所述二值化处理模块包括最大类间方差阀值算法模块和最小错误阀值算法模块，所述最大类间方差阀值算法模块和最小错误阀值算法模块对面单图片进行多极化和分区化处理并按照权重得到二值化的阀值。

本发明所述的基于移动网络的面单识别系统中，所述拍照模块采用的镜头的分辨率为1280×720。

本发明所述的基于移动网络的面单识别系统中，所述云端服务器包括有云存储器和云端数据库，所述云存储器用于存储经过云端服务器解压的面单图片，所述云端数据库用于存储经过后台处理器处理后的面单信息。

本发明所述的基于移动网络的面单识别系统中，所述云端服务器包括有文件校验模块用于检测面单图片获取终端上传的面单图片的压缩文件和后台处理器上传的面单信息是否完整。

本发明所述的基于移动网络的面单识别系统中，所述面单图片获取终端还包括数据打印模块，该数据打印模块与所述无线网络通信模块连接，用于接收并打印经过后台处理器处理的面单图片信息而形成的条码。

本发明所述的基于移动网络的面单识别系统中，所述面单图片获取终端包括一DMA模块，用于对高清视频文件进行色彩转换盒尺寸转换。

本发明的有益效果是：

本发明由面单图片获取终端、云端服务器和后台处理器形成的系统，改变了传统的需要将面单待会站点进行面单信息录入的方式，通过该系统能够在收件的同时将面单信息回传到后台处理器，及时进行录入并处理。

本发明的面单图片获取终端通过灰度处理模块和二值化处理模块处理拍摄的面单图片，提高面单图片的清晰度，并且减小面单图片的大小。

本发明通过DSP模块对高清视频文件进行处理、传输，减少了对CPU的占用，提高了面单图片获取终端的运行速度。

本发明中，面单图片获取终端还包括有打印模块，能够将后台处理器反馈回来的条码打 印出来，直接粘贴在收取的物流件上，方便、快捷。

本发明中，云端服务器包括有文件校验模块用于检测面单图片获取终端上传的面单图片的压缩文件和后台处理器上传的面单信息是否完整，避免了由于网络问题或者其他原因导致文件的损坏。

附图说明

图1本发明所述的基于移动网络的面单识别系统的结构原理框图；

图2本发明所述的面单图片获取终端的结构原理图。

具体实施方式

以下将结合附图1、附图2对本发明做进一步的说明，但不应以此来限制本发明的保护范围。

对照附图1和附图2：

发明所述的基于移动网络的面单识别系统包括面单图片获取终端10、云端服务器20和后台处理器30，所述面单图片获取终端10、云端服务器20和后台处理器30通过无线网络相互通信连接；该云端服务器20包括有云存储器201和云端数据库202。

面单图片获取终端10用于对面单进行拍照得到面单图片，并且经过处理后将面单图片发送给云端服务器20并可存储于云存储器201内，后台处理器30通过HTTP网络协议或者其他的协议从云存储器201下载处理面单图片，最后后台处理器30对面单图片的信息录入并形成条码、图片索引等并保存在本地存储器以及上传到云端数据库202。

在本发明中，面单图片获取终端10包括用于拍照面单图片的拍照模块101、用于对面单图片进行处理的图片处理模块102、用于压缩经图片处理模块102处理的面单图片的图片压缩模块103、用于与云端服务器20进行网络通信的无线网络通信模块104，以及用于打印的打印模块105、用于对高清视频文件进行色彩转换盒尺寸转换的DMA模块106。

具体的，图片处理模块102包括用于面单图片进行处理的灰度处理模块1021和二值化处理模块1022；二值化处理模块1022包括最大类间方差阀值算法模块和最小错误阀值算法模块。

具体的，所述拍照模块采用的镜头的分辨率为1280×720；云端服务器20包括有文件校验模块用于检测面单图片获取终端10上传的面单图片的压缩文件和后台处理器上传的面单信息是否完整。

具体实施时：

快递员通过面单图片获取终端10正对物流面单进行拍照；拍照后得到的面单图片会经过图片处理模块102的灰度处理和二值化处理；后由图片压缩模块103对经过处理的面单图片进行压缩形成大小小于5K的压缩文件；该压缩文件经过无线网络通信模块104发送给云端服务器20，上传过程中，云端服务器20内的文件校验模块对上传的压缩文件进行完整性检验，若果文件完整云端服务器20便会更新数据库并将该压缩文件存储到云端存储器201并发送给后台处理器30，如果文件不完整，云端服务器则不会更新数据库；在后台处理器30接收到云端服务器20发送过来的压缩文件时，将对该压缩文件处理，录入面单信息并且赋予一个条码并且将处理后的数据编辑形成文件索引并上传存储在云端数据库202内。当快递员需要对收到的物流件进行现场贴上标签的时候，本系统上传的面单图片经过后台处理器30的处理后会向面单图片获取终端10回馈一个条码，然后通过打印模块105便可以打印条码并粘贴，使用非常方便。

为了更好的理解本技术方案，下面对图片处理模块102对面单图片的处理原理做如下介绍：

图片处理模块102包括灰度处理模块1021和二值化处理模块1022；二值化处理模块1022包括最大类间方差阀值算法模块01和最小错误阀值算法模块02。

最大类间方差阀值(otsu)算法模块01的处理方法为是阈值T应使目标与背景两类的类间方差最大。即一幅有depth个灰度级，根据每个灰度级t，可以将一幅面单图片分为前景和背景；前景指所有灰度级低于等于t的像素点，背景指大于t的像素点。

最小错误阀值(kittler)算法模块的处理核心为计算整幅面单图片的梯度灰度的平均值，以此平均值做为阈值。kittler算法模块是一种快速的全局阈值法处理模块。同样的图片大小kittler的处理速度比otsu要快上许多；但是当遇到单峰情况下，阈值会出现在两端(0或255)，多峰的情况下则会比较好；otsu算法对不均匀光照的图片不能产生很好的效果而kittler也只能应用在图像质量不错的环境。

因此，通过本发明中利用最大类间方差阀值算法模块和最小错误阀值算法模块对面单图片进行多极化和分区化处理并按照权重得到二值化的阀值。

具体的，在多种光线条件下的自动选择合适的阈值分区域进行二值化的算法。

首先将面单图片先进行整体灰度化获得一个整体灰度depth值，如果depth值低于预设值则光照条件弱那么需要把原始面单图片增加曝光1-2个等级；如果depth高于预设值则光照条件强需要把原始面单图片增加对比度。这是消除光线干扰的第一步。

其次在面单图片有效区域上分成4*4的16个区块每个区块选取合适的初值(保证收敛)使用迭代法计算出阈值；在把这16个阈值和全局阈值进行比较，按照每个区块的权重比进行 计算最后每个区域确定一个二值化的阈值。这样可以一定程度解决光照不均引起的面单图片的图像退化。

另一方面，为了播放高清视频文件时不至于使得面单图片获取终端10的CPU运行变慢，通过DSP模块对视频文件进行处理。为了方便理解，以下对其原理进行说明。

首先由于是拍照预览画面的流畅度可以不必要求很高，所以第一步先对帧率进行降低，从30帧降到15帧。然后创建一个grabber filter对进来的每帧数据利用DSP模块进行色彩转换和尺寸转换。最后输出到渲染层，以减少CPU的占用率。

本技术，对于物流业具有重大的意义。

特别的，针对中午12点和晚上12点是2个高峰录入时间段。原本的流程是需要把所有的面单收集回中心再经由高速扫描机扫描后统一进行录入；这样原本的流程就浪费了货品运达中心的时间，加大了峰值工作量。本技术就可以解决这个问题，当快递人员收单的同时面单有效信息已经回传给中心，那么录入人员即可开始录入，等到货物到达中心后即可开始分拣，并且可以大大减少录入人员。比如原本中午有1000张面单需要在1小时内输入完毕那么需要16个人。使用本系统就可以把录人员变成4个人4小时完成1000正面单，而这4小时就是利用上午快递员收单的时间。这样既提高了效率又减少了人员成本。

根据上述说明书的揭示和教导，本发明所属领域的技术人员还可以对上述实施方式进行变更和修改。因此，本发明并不局限于上面揭示和描述的具体实施方式，对本发明的一些修改和变更也应当落入本发明的权利要求的保护范围内。此外，尽管本说明书中使用了一些特定的术语，但这些术语只是为了方便说明，并不对本发明构成任何限制。

Claims (5)

1.一种基于移动网络的面单识别系统，其特征在于，包括：

面单图片获取终端、云端服务器和后台处理器，所述面单图片获取终端、云端服务器和后台处理器通过无线网络相互通信连接；

所述面单图片获取终端包括用于拍照面单图片的拍照模块、用于对面单图片进行处理的图片处理模块、用于压缩经图片处理模块处理的面单图片的图片压缩模块和用于与云端服务器进行网络通信的无线网络通信模块，所述图片处理模块包括用于面单图片进行处理的灰度处理模块和二值化处理模块；

还包括对高清视频文件进行处理和传输的DSP模块：第一步先对帧率进行降低，然后创建一个grabber filter对进来的每帧数据利用DSP模块进行色彩转换和尺寸转换，最后输出到渲染层，以减少CPU资源的占用率；

所述云端服务器包括有云存储器和云端数据库，所述云存储器用于存储经过云端服务器解压的面单图片，所述云端数据库用于存储经过后台处理器处理后的面单信息；在后台处理器接收到云端服务器发来的压缩文件时，将对该压缩文件处理，录入面单信息并且赋予一个条码并且将处理后数据编辑形成文件索引并上传存储在云端数据库内；

所述二值化处理模块包括最大类间方差阀值算法模块和最小错误阀值算法模块，所述最大类间方差阀值算法模块和最小错误阀值算法模块对面单图片进行多极化和分区化处理并按照权重得到二值化的阀值；

在多种光线条件下自动选择合适的阈值分区进行二值化的算法：

首先将面单图片先进行整体灰度化获得一个整体灰度depth值，如果depth值低于预设值则光照条件弱那么需要把原始面单图片增加曝光1-2个等级；如果depth值高于预设值，则光照条件强需要把原始面单图片增加对比度，这是消除光线干扰的第一步；

其次在面单图片有效区域上分成4*4的16个区块每个区块选取合适的初值(保证收敛)，使用迭代法计算出阈值；再把这16个阈值和全局阈值进行比较，按照每个区块的权重比进行计算最后每个区域确定一个二值化的阈值。

2.如权利要求1所述的基于移动网络的面单识别系统，其特征在于：所述拍照模块采用的镜头的分辨率为1280×720。

3.如权利要求2所述的基于移动网络的面单识别系统，其特征在于：所述云端服务器包括有文件校验模块用于检测面单图片获取终端上传的面单图片的压缩文件和后台处理器上传的面单信息是否完整。

4.如权利要求1所述的基于移动网络的面单识别系统，其特征在于：所述面单图片获取终端还包括数据打印模块，该数据打印模块与所述无线网络通信模块连接，用于接收并打印经过后台处理器处理的面单图片信息而形成的条码。

5.如权利要求1所述的基于移动网络的面单识别系统，其特征在于：所述面单图片获取终端包括一DMA模块，用于对高清视频文件进行色彩转换盒尺寸转换。