CN105023166A - 一种基于纸质凭证数据自动识别的返利方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于纸质凭证数据自动识别的返利方法，将纸质凭证上的信息转化为文字或数字信息，结合返利规则自动实现返利，其特征是包括以下步骤：101.启动智能手机或平板电脑，运行预先安装的app客户端；102.app客户端调用智能手机或平板电脑的摄像头对纸质凭证进行拍摄，对拍摄的图片进行初步识别，并将图片中的商家名称、地址、电话，凭证序号、机号以及商品名称、数量、金额数据根据预定义的小票特征信息分别切割成不同的独立图片。本发明简化了现有操作，不再需要手工录入全部数据才能保存到数据库；不再需要保存大量的纸质票据，解决了凭证容易丢失和信息泄露的问题，免去了繁琐及费时的与商家系统进行集成的工作。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其是涉及一种基于纸质凭证数据自动识别的返利方法。
背景技术
随着移动互联网普及而产生的消费管理和返利等需求的出现，要求线下交易快速确认，主要由几个步骤构成：单笔交易的凭证化确认，即完成从消费者购买商品服务消费-商家提供支付-消费者支付并接收消费凭证的过程的书面化和凭证化，并提供随后的消费权益的依据或证据；其次消费者可以使用各种凭证记录，完成自身消费后获得厂家或商家承诺的各种消费返利，以最小代价消费。
实现有效消费返利的核心是消费者可以顺利获得真实消费凭证，并利用软件以及网络实现快速交易确认和返利。目前主要的真实消费凭证就是各种商家店铺终端POS打印生成的纸质凭证、商家邮寄的对账单，应用最广泛的就是商家店铺打印的纸质凭证，也就是消费返利的主要消费确认方式。
移动终端的广泛应用，利用第三方软件客户端App为消费者提供消费返利的工具随之出现。消费者利用移动终端对消费凭证(POS凭证)拍照或扫描，然后通过客户端软件自动进行数据分类和管理，同时消费者可以用手工数据录入处理，但该方法缺陷明显：1)操作繁琐，需要手工录入全部数据才能生成数据库；2)需要保存大量的纸质票据，非常容易丢失和造成信息泄露；3)如果不用商家的POS系统或账单系统需要人工管理和干预，而和商家系统作集成则相当繁琐费时。
发明内容
本发明的目的是为解决现有技术中存在的缺陷，提供一种基于纸质凭证数据自动识别的返利方法。
为实现上述目的，本发明将纸质凭证上的信息转换为数字信息并用于返利规则计算，其特征是包括以下步骤：
101.启动智能手机或平板电脑，运行预先安装的app客户端；
102.app客户端调用智能手机或平板电脑的摄像头对纸质凭证进行拍摄，对拍摄的图片进行初步识别，并将图片中的商家名称、地址、电话、凭证序号、机号、商品名称、数量、金额根据预定义的小票特征信息分别切割成不同的独立图片；
103.app客户端将步骤102中截取的各块独立图片通过OCR进行文字和数字识别，依次保存商家名称、地址、电话，凭证序号、机号、商品名称、数量、金额文字或数字信息；
104.app客户端将步骤103中得到的文字和数字信息与app客户端数据库中预先收集的常用商品名称和商家信息进行匹配，如果两组数据完全匹配，则执行步骤107；如果结果不是完全匹配，则执行步骤105；
105.app客户端将步骤103中得到的文字和数字信息与商品名称和商家信息修正库进行匹配，如果得到可接受的匹配结果，则执行步骤107；如果没有得到可接受的匹配结果，则执行步骤106。
106.由工作人员人工根据对原始图片的比较，得到正确的商家名称、地址、电话、凭证序号、机号、商品名称、数量、金额，并将正确结果与OCR识别出错结果存入商品名称和商家信息修正库，以供后面的识别参考；如果人工依然无法识别凭证，则结束流程；
107.app客户端将识别的最终结果中的商家名称、地址、电话、凭证序号、机号、商品名称、数量、金额与app客户端中返利活动的具体规则进行匹配，并进行返券、返利、抽奖及赠返实物多种促销奖励；如果不能与返利规则匹配，则结束流程。
2.所述的步骤102，通过app客户端调用智能手机或平板电脑的摄像头对纸质凭证进行拍摄，对拍摄的图片进行初步识别，并将图片中的商家名称、地址、电话、凭证序号、机号、商品名称、数量、金额根据预定义的小票特征信息分别切割成不同的独立图片，包括以下步骤：
201.app客户端调用智能手机或平板电脑的摄像头对纸质凭证进行拍摄，由于app客户端已经预先记录了不同商家购物小票信息的特征信息，所以可以根据所拍摄的图片识别出具体是哪家商家的小票，并根据预先录入的信息得到商家名称、地址、电话、凭证序号、机号、商品名称、数量、金额这些数据在小票上的相对位置；
202.根据步骤201的摄像头参数，判断对焦参数，当对焦参数达到清晰对焦的要求时，截取当前图像，执行步骤203，否则重复步骤201；
203.根据app客户端预定义的小票信息特征数据，将步骤202截取的图像中的商家名称、地址、电话、凭证序号、机号、商品名称、数量、金额所在的区域计算出来，并将商家名称、商品名称、凭证序号对应图片上的三个区域转为shop.GIF、items.GIF、seq.GIF三张独立图片；
204.判断shop.GIF、items.GIF、seq.GIF三张独立图片是否都存在，并且图片大为不为0，如果是，执行步骤103；如果否，执行步骤201，继续取得更有效的图像。
3.所述的步骤105，app客户端将步骤103中得到的文字和数字信息与商品名称和商家信息修正库进行匹配，如果得到可接受的匹配结果，则执行步骤107；如果没有得到可接受的匹配结果，则执行步骤106，具体包括以下步骤；
301.检测识别得到的商家名称、地址、电话、凭证序号、机号、商品名称、数量、金额信息中是否包含乱码或不能识别的标识，如果为是，执行步骤302，如果为否，执行步骤304；
302.结合商品名称和商家信息修正库将修正库中能匹配的乱码或不规则名称转换成正确文字和数字；商品名称和商家信息修正库包括预先收集的常用乱码与正确文字或文字的对照表、不规则名称与常规名称对照表、app客户端处理结果历史数据；
303.使用app客户端数据库中预先收集的常用商品名和商家信息库，对步骤302转换的结果进行完全比较，如果存在完全匹配的记录，则执行步骤305，如果没找到完全匹配商品，则执行步骤304；
304.去除文字或数字中的空白，将凭证中商家名称、地址、电话、凭证序号、机号、商品名称、数量、金额与app客户端数据库中预先收集的商品名称和商家信息进行相似度匹配，相似度超过一定阈值(比如75％)的执行步骤305，相似度少于这个阈值的则直接执行步骤106；
305.返回匹配结果，同时将相似度超过阈值的数据补充进商品名称和商家信息修正库，以供下次使用。
4.所述的步骤102中，商家具体包括全家、可的、7-11、快客、美宜佳、上好、好德、苏果、可的、喜士多、罗森、迪亚天天、好又多、世纪联华、华联超市、屈臣氏、上海如海、大润发、华润万家、农工商、沃尔玛、易买得、乐购、卜蜂莲花。
具体的，本发明中所述的OCR识别可采用现有技术中的公知方案，有关上述公知技术方案，本领域的技术人员均已了解，在此不再赘述。
本发明的效果是积极明显的：即简化了现有操作，不再需要手工录入全部数据才能保存到数据库；不再需要保存大量的纸质票据，解决了凭证容易丢失和信息泄露的问题；不受商家的POS系统或账单系统的管理和干预，免去了繁琐及费时的与商家系统进行集成的工作。
附图说明
图1为本发明的步骤流程图。
图2为本发明中通过智能手机或平板电脑等移动终端通过扫描将纸质凭证数字化的流程图。
图3为本发明中将纸质凭证数字化的结果进行有效性验证和修正的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。
一种基于纸质凭证数据自动识别的返利方法，其特征在于包括将纸质凭证上的信息转化为文字或数字信息，结合返利规则自动实现返利的流程。
如图1所示，所述的将纸质凭证上的信息转换为数字信息并用于返利规则计算流程包括以下步骤：
101.用户在好德便利店购买一瓶可口可乐饮料，拿到好德便利店收银小票，运行客户智能手机上预先安装的app客户端；
102.客户找到可口可乐对应的返利活动，并利用app客户端调用手机摄像头对好德收银小票进行拍摄，app客户端对拍摄的图片进行识别，将图片中的商家名称、地址、电话，凭证序号、机号以及商品名称、数量、金额数据根据预定义的小票特征信息分别切割成不同的独立图片；
103.app客户端将步骤102中截取的各块独立图片通过OCR进行文字和数字识别，根据图片文件名可以准确地依次保存为商家名称、地址、电话，凭证序号、机号以及商品名称、数量、金额这些文字或数字信息；
104.app客户端将步骤103中得到的“可口可乐”饮料信息与数据库中预先收集的常用商品名称和商家信息进行匹配，如果找到了“可口可乐”饮料的信息，则执行步骤107；如果没有找到，比如ocr解析出来的是“可口可禾”，则执行步骤105，本实施例没有找到“可口可乐”饮料的信息，执行步骤105；
105.app客户端将步骤103中得到的“可口可禾”信息与商品名称和商家信息修正库进行匹配，如果修正库中有对应“可口可禾”信息，则执行步骤107；如果没有得到可接受的结果，则执行步骤106，本实施例没有得到可接受的结果，执行步骤106。
106.由工作人员人工根据对原始图片的比较，得到正确的商家名称、地址、电话，凭证序号、机号以及商品名称、数量、金额；并将正确结果与OCR识别出错结果存入商品名称和商家信息修正库，也就是形成“可口可禾”和“可口可乐”的对应关系，以供后面的识别参考；
107.app客户端检测出收银小票中包含了“可口可乐”，与app客户端中可口可乐返利活动的具体规则匹配，给客户返利0.5元奖励。
如图2所示，所述的通过摄像头将纸质凭证拍摄并给OCR识别的流程，包括以下步骤：
201.客户通过app客户端调用智能手机或平板电脑的摄像头对收银小票进行拍摄，由于app客户端已经预先记录了好德购物小票信息的特征信息，所以可以根据所拍摄的图片识别出是好德的小票，并根据预先录入的好德小票的信息得到商家名称、地址、电话、凭证序号、机号、商品名称、数量、金额这些数据在小票上的相对位置；
202.app客户端根据步骤201的摄像头参数，判断对焦参数已经达到清晰对焦的要求，截取当前图像；
203.根据app客户端预定义的小票信息特征数据，将步骤202截取的图像中的商家名称、地址、电话、凭证序号、机号、商品名称、数量、金额所在的区域计算出来，并将商家名称、商品名称、凭证序号对应图片上的三个区域转为shop.GIF、items.GIF、seq.GIF三张独立图片；
204.App客户端判断shop.GIF、items.GIF、seq.GIF三张独立图片都存在，并且图片大为不为0，执行步骤103。
如图3所示，所述的将OCR识别结果进行校正并得到有效结果的流程，包括以下步骤：
301.检测识别得到的商家名称、地址、电话、凭证序号、机号、商品名称、数量、金额信息中是否包含乱码或不能识别的标识，如果为是，执行步骤302，如果为否，执行步骤304，本实施例中包含不能识别的标示，执行步骤302；
302.结合商品名称和商家信息修正库将修正库中能匹配的乱码或不规则名称转换成正确文字和数字；商品名称和商家信息修正库包括预先收集的常用乱码与正确文字或文字的对照表、不规则名称与常规名称对照表、app客户端处理结果历史数据；比如OCR可能将“可口可乐”识别为“可口可禾”，如果数据库中已经有了“可口可乐”和“可口可禾”的对应关系，则自动就将“可口可禾”纠正为“可口可乐”，如果没有对应关系，则识别的结果依然是“可口可禾”；
303.使用app客户端数据库中预先收集的常用商品名和商家信息库，对步骤302转换的结果进行完全比较，如果存在完全匹配的记录，比如找到了一致的“可口可乐”，则执行步骤305，如果未找到完全匹配商品，比如未找到叫“可口可禾”商品，则执行步骤304，本实施例未找到完全匹配商品；
304.去除文字或数字中的空白，将凭证中商家名称、地址、电话、凭证序号、机号、商品名称、数量、金额与app客户端数据库中预先收集的商品名称和商家信息进行相似度匹配，“可口可乐”和“可口可禾”相似度75％，相似度超过阈值(75％)，执行步骤305；
305.返回匹配结果，“可口可乐”和“可口可禾”的对应关系补充进商品名称和商家信息修正库，以供下次使用。
当然，上述说明并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的普通技术人员在本发明的实质范围内做出的变化、改型、添加或替换，也应属于本发明的保护范围。
Claims (4)
1.一种基于纸质凭证数据自动识别的返利方法，将纸质凭证上的信息转化为文字或数字信息，结合返利规则自动实现返利，其特征是包括以下步骤：
101.启动智能手机或平板电脑，运行预先安装的app客户端；
102.app客户端调用智能手机或平板电脑的摄像头对纸质凭证进行拍摄，对拍摄的图片进行初步识别，并将图片中的商家名称、地址、电话、凭证序号、机号、商品名称、数量、金额根据预定义的小票特征信息分别切割成不同的独立图片；
103.app客户端将步骤102中截取的各块独立图片通过OCR进行文字和数字识别，依次保存商家名称、地址、电话，凭证序号、机号、商品名称、数量、金额文字或数字信息；
104.app客户端将步骤103中得到的文字和数字信息与app客户端数据库中预先收集的常用商品名称和商家信息进行匹配，如果两组数据完全匹配，则执行步骤107；如果结果不是完全匹配，则执行步骤105；
105.app客户端将步骤103中得到的文字和数字信息与商品名称和商家信息修正库进行匹配，如果得到可接受的匹配结果，则执行步骤107；如果没有得到可接受的匹配结果，则执行步骤106。
106.由工作人员人工根据对原始图片的比较，得到正确的商家名称、地址、电话、凭证序号、机号、商品名称、数量、金额，并将正确结果与OCR识别出错结果存入商品名称和商家信息修正库，以供后面的识别参考；如果人工依然无法识别凭证，则结束流程；
107.app客户端将识别的最终结果中的商家名称、地址、电话、凭证序号、机号、商品名称、数量、金额与app客户端中返利活动的具体规则进行匹配，并进行返券、返利、抽奖及赠返实物多种促销奖励；如果不能与返利规则匹配，则结束流程。
2.根据权利要求1所述的一种基于纸质凭证数据自动识别的返利方法，其特征在于：所述的步骤102，通过app客户端调用智能手机或平板电脑的摄像头对纸质凭证进行拍摄，对拍摄的图片进行初步识别，并将图片中的商家名称、地址、电 话、凭证序号、机号、商品名称、数量、金额根据预定义的小票特征信息分别切割成不同的独立图片，包括以下步骤：
201.app客户端调用智能手机或平板电脑的摄像头对纸质凭证进行拍摄，由于app客户端已经预先记录了不同商家购物小票信息的特征信息，所以可以根据所拍摄的图片识别出具体是哪家商家的小票，并根据预先录入的信息得到商家名称、地址、电话、凭证序号、机号、商品名称、数量、金额这些数据在小票上的相对位置；
202.根据步骤201的摄像头参数，判断对焦参数，当对焦参数达到清晰对焦的要求时，截取当前图像，执行步骤203，否则重复步骤201；
203.根据app客户端预定义的小票信息特征数据，将步骤202截取的图像中的商家名称、地址、电话、凭证序号、机号、商品名称、数量、金额所在的区域计算出来，并将商家名称、商品名称、凭证序号对应图片上的三个区域转为shop.GIF、items.GIF、seq.GIF三张独立图片；
204.判断shop.GIF、items.GIF、seq.GIF三张独立图片是否都存在，并且图片大为不为0，如果是，执行步骤103；如果否，执行步骤201，继续取得更有效的图像。
3.根据权利要求1所述的一种基于纸质凭证数据自动识别的返利系统，其特征在于：所述的步骤105，app客户端将步骤103中得到的文字和数字信息与商品名称和商家信息修正库进行匹配，如果得到可接受的匹配结果，则执行步骤107；如果没有得到可接受的匹配结果，则执行步骤106，具体包括以下步骤；
301.检测识别得到的商家名称、地址、电话、凭证序号、机号、商品名称、数量、金额信息中是否包含乱码或不能识别的标识，如果为是，执行步骤302，如果为否，执行步骤304；
302.结合商品名称和商家信息修正库将修正库中能匹配的乱码或不规则名称转换成正确文字和数字；商品名称和商家信息修正库包括预先收集的常用乱码与正确文字或文字的对照表、不规则名称与常规名称对照表、app客户端处理结果历史数据；
303.使用app客户端数据库中预先收集的常用商品名和商家信息库，对步骤 302转换的结果进行完全比较，如果存在完全匹配的记录，则执行步骤305，如果没找到完全匹配商品，则执行步骤304；
304.去除文字或数字中的空白，将凭证中商家名称、地址、电话、凭证序号、机号、商品名称、数量、金额与app客户端数据库中预先收集的商品名称和商家信息进行相似度匹配，相似度超过一定阈值(比如75％)的执行步骤305，相似度少于这个阈值的则直接执行步骤106；
305.返回匹配结果，同时将相似度超过阈值的数据补充进商品名称和商家信息修正库，以供下次使用。
4.根据权利要求1所述的一种基于纸质凭证数据自动识别的返利系统，其特征在于：所述的步骤102中，商家具体包括全家、可的、7-11、快客、美宜佳、上好、好德、苏果、可的、喜士多、罗森、迪亚天天、好又多、世纪联华、华联超市、屈臣氏、上海如海、大润发、华润万家、农工商、沃尔玛、易买得、乐购、卜蜂莲花。
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|---|---|
| CN (1) | CN105023166A (zh) |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106485243A (zh) * | 2016-10-31 | 2017-03-08 | 用友网络科技股份有限公司 | 一种票据识别纠错方法及装置 |
| CN106934918A (zh) * | 2015-12-30 | 2017-07-07 | 航天信息股份有限公司 | 利用基本语料库辅助进行票据字符识别的方法和装置 |
| CN107122987A (zh) * | 2017-06-20 | 2017-09-01 | 深圳安巽科技有限公司 | 一种通缉令诈骗的预警系统及方法 |
| CN107424000A (zh) * | 2017-04-11 | 2017-12-01 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种数据获取方法和装置 |
| CN107507018A (zh) * | 2017-07-25 | 2017-12-22 | 广州智选网络科技有限公司 | 一种基于图像识别技术的核销方法、存储设备及移动终端 |
| CN108009546A (zh) * | 2016-10-28 | 2018-05-08 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 信息识别方法和装置 |
| CN108256523A (zh) * | 2018-01-11 | 2018-07-06 | 上海展扬通信技术有限公司 | 基于移动终端的识别方法、装置及计算机可读存储介质 |
| CN109727138A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-05-07 | 航天信息股份有限公司 | 基于置信度的凭证匹配方法及系统 |
| CN110910560A (zh) * | 2018-09-12 | 2020-03-24 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 发票信息处理方法、装置及系统 |
| CN113486793A (zh) * | 2021-07-05 | 2021-10-08 | 广州智选网络科技有限公司 | 一种基于大数据的购物反馈方法 |
| CN113888762A (zh) * | 2020-07-02 | 2022-01-04 | 云南白药集团医药电子商务有限公司 | 一种对药店小票提取特定药企商品信息的方法 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1308296A (zh) * | 1999-12-22 | 2001-08-15 | 株式会社日立制作所 | 票据处理系统 |
| US20050033643A1 (en) * | 2003-07-16 | 2005-02-10 | Mark Smith | System and method for managing paper incentive offers |
| US7240843B2 (en) * | 2003-01-22 | 2007-07-10 | Lobar Code Technologies, Inc. | Universal club card and real-time coupon validation |
| CN101079140A (zh) * | 2007-04-30 | 2007-11-28 | 信码互通（北京）科技有限公司 | 基于二维条码的商业折扣凭证管理控制系统及控制方法 |
| CN102567764A (zh) * | 2012-01-13 | 2012-07-11 | 中国工商银行股份有限公司 | 一种提高电子影像识别效率的票据凭证及系统 |
| CN103488983A (zh) * | 2013-09-13 | 2014-01-01 | 复旦大学 | 一种基于知识库的名片ocr数据修正方法和系统 |
-
2014
- 2014-04-24 CN CN201410171311.4A patent/CN105023166A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1308296A (zh) * | 1999-12-22 | 2001-08-15 | 株式会社日立制作所 | 票据处理系统 |
| US7240843B2 (en) * | 2003-01-22 | 2007-07-10 | Lobar Code Technologies, Inc. | Universal club card and real-time coupon validation |
| US20050033643A1 (en) * | 2003-07-16 | 2005-02-10 | Mark Smith | System and method for managing paper incentive offers |
| CN101079140A (zh) * | 2007-04-30 | 2007-11-28 | 信码互通（北京）科技有限公司 | 基于二维条码的商业折扣凭证管理控制系统及控制方法 |
| CN102567764A (zh) * | 2012-01-13 | 2012-07-11 | 中国工商银行股份有限公司 | 一种提高电子影像识别效率的票据凭证及系统 |
| CN103488983A (zh) * | 2013-09-13 | 2014-01-01 | 复旦大学 | 一种基于知识库的名片ocr数据修正方法和系统 |
Cited By (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106934918A (zh) * | 2015-12-30 | 2017-07-07 | 航天信息股份有限公司 | 利用基本语料库辅助进行票据字符识别的方法和装置 |
| CN108009546A (zh) * | 2016-10-28 | 2018-05-08 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 信息识别方法和装置 |
| CN106485243B (zh) * | 2016-10-31 | 2019-10-22 | 用友网络科技股份有限公司 | 一种票据识别纠错方法及装置 |
| CN106485243A (zh) * | 2016-10-31 | 2017-03-08 | 用友网络科技股份有限公司 | 一种票据识别纠错方法及装置 |
| CN107424000A (zh) * | 2017-04-11 | 2017-12-01 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种数据获取方法和装置 |
| CN107122987A (zh) * | 2017-06-20 | 2017-09-01 | 深圳安巽科技有限公司 | 一种通缉令诈骗的预警系统及方法 |
| CN107122987B (zh) * | 2017-06-20 | 2020-05-08 | 深圳安巽科技有限公司 | 一种通缉令诈骗的预警系统及方法 |
| CN107507018A (zh) * | 2017-07-25 | 2017-12-22 | 广州智选网络科技有限公司 | 一种基于图像识别技术的核销方法、存储设备及移动终端 |
| CN108256523A (zh) * | 2018-01-11 | 2018-07-06 | 上海展扬通信技术有限公司 | 基于移动终端的识别方法、装置及计算机可读存储介质 |
| CN108256523B (zh) * | 2018-01-11 | 2022-06-10 | 上海展扬通信技术有限公司 | 基于移动终端的识别方法、装置及计算机可读存储介质 |
| CN110910560A (zh) * | 2018-09-12 | 2020-03-24 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 发票信息处理方法、装置及系统 |
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| CN109727138B (zh) * | 2018-12-29 | 2021-03-30 | 航天信息股份有限公司 | 基于置信度的凭证匹配方法及系统 |
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