CN107545391A - 一种基于图像识别的物流单据智能分析与自动存储方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于图像识别的物流单据智能分析与自动存储方法，包括识别装置，所述识别装置包括：扫描拍摄模块，图形分割模块，图片处理模块，智能识别模块，智能分析模块，显示模块，人工纠错模块，智能记忆模块，文字库，存储模块，该方法能够自动识别图片中的文字信息，对文字信息做进一步的对比和判断，并且将信息结果保存起来，并可通过人工修改后经过自我学习丰富自己的文字库从而提高以后识别的效率和准确性。
Description
技术领域
本发明涉及图像识别处理领域，具体涉及一种基于图像识别的物流单据智能分析与自动存储方法。
背景技术：
文字识别现如今已经成为一种非常常见的输入方式，但是该种识别方式多数都是对打印出来的字体识别率高，对于模糊的字体，手写体，尤其是手写的行书就不能做到很好的识别，经常出错，而且识别错误后无法进行学习，提高识别效率。
如中国专利申请号：201611254376.0公开了一种涉及图像识别处理领域，特别涉及图像文字识别系统；包含图像文字切分模块，特征图片生成模块，存储模块，归一化处理模块和图像文字识别模块；所述图像文字切分模块将待处理图像切分成各个仅包含单个字符的子图片存储于存储模块中；所述特征图片生成模块，根据用户选择的待识别图像文字的字体，制作出对应的字符特征图片存储于所述存储模块中；所述归一化处理模块提取存储于存储模块中的特征图片和待识别子图片，根据对应的类型，进行归一化处理，并将处理后的图片信息存储于存储模块中；所述图像文字识别模块，提取存储模块中的子图片，采用异或算法计算子图片与特征图片的符合程度，进而实现子图片字符内容的识别，并将识别结果输入，该种识别系统需要将文字以图片的形式保存下来，当再次识别的时候需要重新调用图片再一次识别不仅占用的存储空间大，而且分析时的时间也长。
中国专利申请号：201611166407.7公开了一种图片文字识别方法，该图片文字识别方法如下：将用户框选的图片上的文本区域以当前图片形式读取；对框选文本区域中的各个图元文字分别进行选取；将框选文本区域中的第一个图元文字与各种常规字体对应的字模库中的各个字模文字作对比，找到相似度最近的字模文字；并记录该相似度最高的字模文字所在的字模库，定义为标准字模库，此后，将所述框选文本区域中第一个图元文字后面的各图元文字只与所述标准字模库中的各字模文字作比较，在标准字模库中分别找到相似度最高的字模文字，并以可编辑文字的形式输出。该方法可以准确而高效地识别图片中的文字信息，该种图片文字识别方法，只能通过字库调用的方式识别图片文字，而且识别的都是打印的字体无法对手写体，字迹模糊的字体进行分析和识别。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于图像识别的物流单据智能分析与自动存储方法，以解决现有技术中导致的上述多项缺陷。
一种基于图像识别的物流单据智能分析与自动存储方法，包括识别装置，所述识别装置包括：
扫描拍摄模块：用于对运单进行扫描拍摄的高清摄像头，将运单上的信息拍摄下来保存；
图形分割模块：根据运单上的版块将运单图片分割为若干块进行分块识别，有助于提高识别的效率；
图片处理模块：将分割后的图片灰度、亮度进行处理有利于提高识别的准确性；
智能识别模块：基于OCR技术的智能识别方法，能够对图片的有效区域进行识别，有效区域包括运单号区、收发件人姓名区以及收件人签名区，识别内容包括阿拉伯数字、大小写字母、机打字体和手写字体；
智能分析模块：对图片上的文字进行分析对比，首先分析运单号是否正确，如果不正确则认为该运单为无效运单；如果正确则分析收件人签名是否与收件人的名字相符，如果不符则将该运单信息保存然后报错，交给工作人员处理；如果收件人签名一栏没有填写消息则认为该运单未完成收件，将运单信息保存后交给工作人员处理；同时对于手写体、模糊不清的文字，根据上下文的对比进行一定的分析；
显示模块：用于将识别后的信息显示出来，给工作人员确认；
人工纠错模块：用于人为的对无法识别的文字或者识别错误的文字进行确认以及纠正；
智能记忆模块：对纠错后的图片进行再一次的分析和对比，自动学习加强识别的能力，提高识别的效率；
文字库：存储各种文字的不同字体的写法，包括手写体，当进行过人工纠错时就会对文字库进行一次更新，有利于提高识别的速度；
存储模块：将运单信息完整的保存下来，方便以后查询。
优选的，所述运单的信息根据所要填写的信息情况将信息分为寄件人版块、收件人版块、货物信息版块和其它信息版块。
优选的，所述运单上的寄件人版块、收件人版块、货物信息版块和其它信息版块的四角上设有对应的识别的符号，所述符号可以是圆形、三角形和正方形。
优选的，所述智能分析模块能够到文字库中调用相应的信息对文字进行对比，能够提高识别的效率和准确性。
优选的，所述文字库能够对字形进行模仿记忆，方便以后的调用识别。
优选的，所述存储模块将原始的运单照片和生成的新运单存储在一起，并且根据日期、运单的状态进行重新命名，方便以后查找。
本发明的优点在于：该种运单图形识别智能优化方法，能够将运单划分为若干版块，并分别对版块上的内容进行识别，并将识别后的信息显示出来给操作人员检查，操作人员能够对不符合的信息进行纠错更改，纠错后智能记忆模块会对纠正的错误进行记忆并且将字体临摹后存储到对应的文字库中以备后期调用，完成识别后再将每个版块组合起来形成新的电子形式的订单进行存储。
附图说明
图1为本发明的结构示意图。
图2为本发明实施例2中运单的示意图。
图3为本发明的结构总框图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
实施例1
如图1和图3所示，一种基于图像识别的物流单据智能分析与自动存储方法，包括识别装置，所述识别装置包括：
扫描拍摄模块：用于对运单进行扫描拍摄的高清摄像头，将运单上的信息拍摄下来保存；
图形分割模块：根据运单上的版块将运单图片分割为若干块进行分块识别，有助于提高识别的效率；
图片处理模块：将分割后的图片灰度、亮度进行处理有利于提高识别的准确性；
智能识别模块：基于OCR技术的智能识别方法，能够对图片的有效区域进行识别，有效区域包括运单号区、收发件人姓名区以及收件人签名区，识别内容包括阿拉伯数字、大小写字母、机打字体和手写字体；
智能分析模块：对图片上的文字进行分析对比，首先分析运单号是否正确，如果不正确则认为该运单为无效运单；如果正确则分析收件人签名是否与收件人的名字相符，如果不符则将该运单信息保存然后报错，交给工作人员处理；如果收件人签名一栏没有填写消息则认为该运单未完成收件，将运单信息保存后交给工作人员处理；同时对于手写体、模糊不清的文字，根据上下文的对比进行一定的分析；
显示模块：用于将识别后的信息显示出来，给工作人员确认；
人工纠错模块：用于人为的对无法识别的文字或者识别错误的文字进行确认以及纠正，尤其是手写体比较模糊或者手写的非常潦草的时候，智能分析模块也无法百分之百的确定其书写的内容，这时候就需要工作人员根据经验判断书写的内容是否准确；
智能记忆模块：对纠错后的图片进行再一次的分析和对比，自动学习加强识别的能力，提高识别的效率，为下一次识别做好准备；
文字库：存储各种文字的不同字体的写法，包括手写体，当进行过人工纠错时就会对文字库进行一次更新，有利于提高识别的速度，当智能分析模块分析识别的时候会将内容与文字库里的内容做对比；
存储模块：将运单信息完整的保存下来，方便以后查询，按照原运单的排布规则将运单信息全部填写保存。
值得注意的是，所述运单的信息根据所要填写的信息情况将信息分为寄件人版块、收件人版块、货物信息版块和其它信息版块，有利于智能识别模块的识别，提高识别的效率。
在本实施例中，所述智能分析模块能够到文字库中调用相应的信息对文字进行对比，能够提高识别的效率和准确性。
在本实施例中，所述文字库能够对字形进行模仿记忆，方便以后的调用识别。
此外，所述存储模块将原始的运单照片和生成的新运单存储在一起，并且根据日期、运单的状态进行重新命名，方便以后查找。
实施例2
如图1至图3所示，一种基于图像识别的物流单据智能分析与自动存储方法，包括识别装置，所述识别装置包括：
扫描拍摄模块：用于对运单进行扫描拍摄的高清摄像头，将运单上的信息拍摄下来保存；
图形分割模块：根据运单上的版块将运单图片分割为若干块进行分块识别，有助于提高识别的效率；
图片处理模块：将分割后的图片灰度、亮度进行处理有利于提高识别的准确性；
智能识别模块：基于OCR技术的智能识别方法，能够对图片的有效区域进行识别，有效区域包括运单号区、收发件人姓名区以及收件人签名区，识别内容包括阿拉伯数字、大小写字母、机打字体和手写字体；
智能分析模块：对图片上的文字进行分析对比，首先分析运单号是否正确，如果不正确则认为该运单为无效运单；如果正确则分析收件人签名是否与收件人的名字相符，如果不符则将该运单信息保存然后报错，交给工作人员处理；如果收件人签名一栏没有填写消息则认为该运单未完成收件，将运单信息保存后交给工作人员处理；同时对于手写体、模糊不清的文字，根据上下文的对比进行一定的分析；
显示模块：用于将识别后的信息显示出来，给工作人员确认；
人工纠错模块：用于人为的对无法识别的文字或者识别错误的文字进行确认以及纠正，尤其是手写体比较模糊或者手写的非常潦草的时候，智能分析模块也无法百分之百的确定其书写的内容，这时候就需要工作人员根据经验判断书写的内容是否准确；
智能记忆模块：对纠错后的图片进行再一次的分析和对比，自动学习加强识别的能力，提高识别的效率，为下一次识别做好准备；
文字库：存储各种文字的不同字体的写法，包括手写体，当进行过人工纠错时就会对文字库进行一次更新，有利于提高识别的速度，当智能分析模块分析识别的时候会将内容与文字库里的内容做对比；
存储模块：将运单信息完整的保存下来，方便以后查询，按照原运单的排布规则将运单信息全部填写保存。
值得注意的是，所述运单的信息根据所要填写的信息情况将信息分为寄件人版块、收件人版块、货物信息版块和其它信息版块，有利于智能识别模块的识别，提高识别的效率。
在本实施例中，所述运单上的寄件人版块、收件人版块、货物信息版块和其它信息版块的四角上设有对应的识别的符号，所述符号可以是圆形、三角形、正方形和六边形，有利于智能识别模块根据对应的图形找到对应的模块进行识别，同时也有利于图形分割模块的分块。
在本实施例中，所述智能分析模块能够到文字库中调用相应的信息对文字进行对比，能够提高识别的效率和准确性。
在本实施例中，所述文字库能够对字形进行模仿记忆，方便以后的调用识别。
此外，所述存储模块将原始的运单照片和生成的新运单存储在一起，并且根据日期、运单的状态进行重新命名，方便以后查找。
基于上述，该种运单图形识别智能优化方法，所述识别装置包括：智能识别模块：基于OCR技术的智能识别方法，能够对图片的有效区域进行识别，有效区域包括运单号区、收发件人姓名区以及收件人签名区，识别内容包括阿拉伯数字、大小写字母、机打字体和手写字体，智能分析模块：对图片上的文字进行分析对比，首先分析运单号是否正确，如果不正确则认为该运单为无效运单；如果正确则分析收件人签名是否与收件人的名字相符，如果不符则将该运单信息保存然后报错，交给工作人员处理；如果收件人签名一栏没有填写消息则认为该运单未完成收件，将运单信息保存后交给工作人员处理；同时对于手写体、模糊不清的文字，根据上下文的对比进行一定的分析，人工纠错模块：用于人为的对无法识别的文字或者识别错误的文字进行确认以及纠正，尤其是手写体比较模糊或者手写的非常潦草的时候，智能分析模块也无法百分之百的确定其书写的内容，这时候就需要工作人员根据经验判断书写的内容是否准确，文字库：存储各种文字的不同字体的写法，包括手写体，当进行过人工纠错时就会对文字库进行一次更新，有利于提高识别的速度，当智能分析模块分析识别的时候会将内容与文字库里的内容做对比，所述运单的信息根据所要填写的信息情况将信息分为寄件人版块、收件人版块、货物信息版块和其它信息版块，有利于智能识别模块的识别，提高识别的效率，所述运单上的寄件人版块、收件人版块、货物信息版块和其它信息版块的四角上设有对应的识别的符号，所述符号可以是圆形、三角形、正方形和六边形，有利于智能识别模块根据对应的图形找到对应的模块进行识别，同时也有利于图形分割模块的分块，所述文字库能够对字形进行模仿记忆，方便以后的调用识别，所述存储模块将原始的运单照片和生成的新运单存储在一起，并且根据日期、运单的状态进行重新命名，方便以后查找。
由技术常识可知，本发明可以通过其它的不脱离其精神实质或必要特征的实施方案来实现。因此，上述公开的实施方案，就各方面而言，都只是举例说明，并不是仅有的。所有在本发明范围内或在等同于本发明的范围内的改变均被本发明包含。
Claims (6)
1.一种基于图像识别的物流单据智能分析与自动存储方法，包括识别装置，其特征在于，所述识别装置包括：
扫描拍摄模块：用于对运单进行扫描拍摄的高清摄像头，将运单上的信息拍摄下来保存；
图形分割模块：根据运单上的版块将运单图片分割为若干块进行分块识别，有助于提高识别的效率；
图片处理模块：将分割后的图片灰度、亮度进行处理有利于提高识别的准确性；
智能识别模块：基于OCR技术的智能识别方法，能够对图片的有效区域进行识别，有效区域包括运单号区、收发件人姓名区以及收件人签名区，识别内容包括阿拉伯数字、大小写字母、机打字体和手写字体；
智能分析模块：对图片上的文字进行分析对比，首先分析运单号是否正确，如果不正确则认为该运单为无效运单；如果正确则分析收件人签名是否与收件人的名字相符，如果不符则将该运单信息保存然后报错，交给工作人员处理；如果收件人签名一栏没有填写消息则认为该运单未完成收件，将运单信息保存后交给工作人员处理；同时对于手写体、模糊不清的文字，根据上下文的对比进行一定的分析；
显示模块：用于将识别后的信息显示出来，给工作人员确认；
人工纠错模块：用于人为的对无法识别的文字或者识别错误的文字进行确认以及纠正；
智能记忆模块：对纠错后的图片进行再一次的分析和对比，自动学习加强识别的能力，提高识别的效率；
文字库：存储各种文字的不同字体的写法，包括手写体，当进行过人工纠错时就会对文字库进行一次更新，有利于提高识别的速度；
存储模块：将运单信息完整的保存下来，方便以后查询。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的物流单据智能分析与自动存储方法，其特征在于：所述运单的信息根据所要填写的信息情况将信息分为寄件人版块、收件人版块、货物信息版块和其它信息版块。
3.根据权利要求2所述的一种基于图像识别的物流单据智能分析与自动存储方法，其特征在于：所述运单上的寄件人版块、收件人版块、货物信息版块和其它信息版块的四角上设有对应的识别的符号，所述符号可以是圆形、三角形和正方形。
4.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的物流单据智能分析与自动存储方法，其特征在于：所述智能分析模块能够到文字库中调用相应的信息对文字进行对比，能够提高识别的效率和准确性。
5.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的物流单据智能分析与自动存储方法，其特征在于：所述文字库能够对字形进行模仿记忆，方便以后的调用识别。
6.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的物流单据智能分析与自动存储方法，其特征在于：所述存储模块将原始的运单照片和生成的新运单存储在一起，并且根据日期、运单的状态进行重新命名，方便以后查找。
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