CN110634223A - 票据校验方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种票据校验方法及装置，该方法包括：采集票据的图像；从票据的图像中，识别出票据类型；确定票据类型对应的指标配置文件，所述指标配置文件包括票据类型对应的多个票据校验指标，所述票据校验指标用于验证票据是否符合预设条件；根据票据类型对应的多个票据校验指标，从票据的图像中识别出票据的特征信息；根据票据的特征信息和票据类型对应的多个票据校验指标，对票据进行校验，获得票据校验结果。本发明可以对票据进行校验，成本低，效率高。

Description

票据校验方法及装置
技术领域
本发明涉及互联网领域，尤其涉及一种票据校验方法及装置。
背景技术
票据作为目前非常常用的凭证，在报销时，需要对票据进行校验，现有技术中，对票据的真伪进行检查的方法很多，但是缺乏对该票据是否可报销进行校验的有效方法，一般是采用人工校验，人力成本高且效率较低。
发明内容
本发明实施例提出一种票据校验方法，用以对票据进行校验，成本低，效率高，该方法包括：
采集票据的图像；
从票据的图像中，识别出票据类型；
确定票据类型对应的指标配置文件，所述指标配置文件包括票据类型对应的多个票据校验指标，所述票据校验指标用于验证票据是否符合预设条件；
根据票据类型对应的多个票据校验指标，从票据的图像中识别出票据的特征信息；
根据票据的特征信息和票据类型对应的多个票据校验指标，对票据进行校验，获得票据校验结果。
本发明实施例提出一种票据校验装置，用以对票据进行校验，成本低，效率高，该装置包括：
图像采集模块，用于采集票据的图像；
票据类型识别模块，用于从票据的图像中，识别出票据类型；
指标配置文件获取模块，用于确定票据类型对应的指标配置文件，所述指标配置文件包括票据类型对应的多个票据校验指标，所述票据校验指标用于验证票据是否符合预设条件；
特征信息识别模块，用于根据票据类型对应的多个票据校验指标，从票据的图像中识别出票据的特征信息；
票据校验模块，用于根据票据的特征信息和票据类型对应的多个票据校验指标，对票据进行校验，获得票据校验结果。
本发明实施例还提出了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述票据校验方法。
本发明实施例还提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述票据校验方法的计算机程序。
在本发明实施例中，采集票据的图像；从票据的图像中，识别出票据类型；确定票据类型对应的指标配置文件，所述指标配置文件包括票据类型对应的多个票据校验指标，所述票据校验指标用于验证票据是否符合预设条件；根据票据类型对应的多个票据校验指标，从票据的图像中识别出票据的特征信息；根据票据的特征信息和票据类型对应的多个票据校验指标，对票据进行校验，获得票据校验结果。在上述过程中，可根据采集的票据的图像，识别出票据类型，并确定票据类型对应的配置文件，获得票据类型对应的多个票据校验指标，之后，即可根据票据类型对应的多个票据校验指标，自动地从票据的图像中识别出票据的特征信息，并自动地根据票据的特征信息和票据类型对应的多个票据校验指标，对票据进行校验，获得票据校验结果，因此，上述过程可自动快速完成，不需要进行人工检验，从而降低了人工成本，提高了校验效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1为本发明实施例中票据校验方法的流程图；
图2为图像含有多张票据的示意图；
图3为本发明实施例提出的票据校验方法的详细流程图；
图4为本发明实施例中票据校验装置的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
在本说明书的描述中，所使用的“包含”、“包括”、“具有”、“含有”等，均为开放性的用语，即意指包含但不限于。参考术语“一个实施例”、“一个具体实施例”、“一些实施例”、“例如”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。各实施例中涉及的步骤顺序用于示意性说明本申请的实施，其中的步骤顺序不作限定，可根据需要作适当调整。
票据作为目前非常常用的凭证，在报销时，需要对票据进行校验，现有技术中，对票据的真伪进行检查的方法很多，但是缺乏对该票据是否可进行报销进行校验的有效方法，一般是采用人工校验，人力成本高且效率较低。
在现有技术中，可针对各类票据，例如出租车票进行结构化识别，该种方式能有效进行发票内容的数字和文字识别，但是该种方式不能很好的区别哪些票据是合法报销，哪些票据是非法报销，基于此，本发明实施例提出一种票据校验方法。
图1为本发明实施例中票据校验方法的流程图，如图1所示，该方法包括：
步骤101，采集票据的图像；
步骤102，从票据的图像中，识别出票据类型；
步骤103，确定票据类型对应的指标配置文件，所述指标配置文件包括票据类型对应的多个票据校验指标，所述票据校验指标用于验证票据是否符合预设条件；
步骤104，根据票据类型对应的多个票据校验指标，从票据的图像中识别出票据的特征信息；
步骤105，根据票据的特征信息和票据类型对应的多个票据校验指标，对票据进行校验，获得票据校验结果。
在本发明实施例中，采集票据的图像；从票据的图像中，识别出票据类型；确定票据类型对应的指标配置文件，所述指标配置文件包括票据类型对应的多个票据校验指标，所述票据校验指标用于验证票据是否符合预设条件；根据票据类型对应的多个票据校验指标，从票据的图像中识别出票据的特征信息；根据票据的特征信息和票据类型对应的多个票据校验指标，对票据进行校验，获得票据校验结果。在上述过程中，可根据采集的票据的图像，识别出票据类型，并确定票据类型对应的配置文件，获得票据类型对应的多个票据校验指标，之后，即可根据票据类型对应的多个票据校验指标，自动地从票据的图像中识别出票据的特征信息，并自动地根据票据的特征信息和票据类型对应的多个票据校验指标，对票据进行校验，获得票据校验结果，因此，上述过程可自动快速完成，不需要进行人工检验，从而降低了人工成本，提高了校验效率。
在步骤101中，通过手机或者其他终端拍照设备进行票据的图像采集，采集的图像可以存储在手机或其他终端设备上，利用终端设备进行OCR识别，也可将图像上传至OCR服务器进行识别。在步骤102中，票据类型包括出租车票、银行类票据、住宿类票据等多种类型，尤其银行类票据又可细分为收据、支票等多种类型，因此识别的票据类型可能有多种。在步骤103中，由于票据类型有多种，那么每种票据对应的票据验证指标是不一样的，因此，需要确定票据类型对应的指标配置文件，该配置文件里会配置该类型的票据的多个票据验证指标。在步骤104中，从票据的图像中识别出票据的特征信息，其中，票据的特征信息是与票据校验指标有关的，即票据校验指标需要哪些关键信息，就从票据的图像中识别出来相应的特征信息，最后在步骤105中，即可根据票据的特征信息，采用票据类型对应的多个票据校验指标进行票据验证，获得票据校验结果。
在一实施例中，在从票据的图像中，识别出票据类型之前，还包括：
若所述图像包含多张票据，对所述图像进行切分，获得多张票据的图像；
从票据的图像中，识别出票据类型，包括：
对每一张票据，从该票据的图像中，识别出该票据的票据类型。
图2为图像含有多张票据的示意图，由于票据在粘贴过程中，在没有遮挡的情况下，存在多张票据平铺粘贴的情况，这种方式能一次拍照多张票据，但在OCR识别之前，需要通过票据之间的间隙，进行票据图像切分，获得每张票据的图像；之后，即可从每张票据的图像中，识别出每张票据的票据类型。
具体实施时，步骤103中的配置文件可设置不同的权限，例如，管理员权限和普通用户权限，不同的权限可获得的同一票据类型对应的票据校验指标不同，可实现票据校验的灵活管理，这时，需要获取校验人员的角色，根据校验人员的角色，获取与该角色对应的配置文件。
具体实施时，根据票据类型对应的多个票据校验指标，从票据的图像中识别出票据的特征信息的方法有多种，下面给出其中一个实施例。
在一实施例中，根据票据类型对应的多个票据校验指标，从票据的图像中识别出票据的特征信息，包括：
根据票据类型对应的多个票据校验指标，采用如下OCR识别模型中的至少一种从票据的图像中识别出票据的特征信息：
分类器字符识别模型，字符模板匹配模型，深度学习模型。
当然，可以理解的是，上述三种OCR识别模型仅为举例，也可采用其他类型的模型识别票据的特征信息，下面列出了出租车票的特征信息：
发票联号：11100188100112258389；
日期：2019-02-27；
时间：22:08-22:35；
单价：3.45；
里程：23.8；
金额：71.7；
实收金额：72。
具体实施时，在步骤105中，对票据进行校验，即利用票据类型对应的多个票据校验指标对票据的特征信息进行验证，以票据类型为出租车票为例，票据验证指标可以包括重复发票校验指标、打车时间校验指标、打车次数校验指标、票据金额校验指标，其中，重复发票校验指标用于验证出租车票是否为重复报销票据，校验时需要的特征信息为出租车票联号，在校验时，将出租车票联号作为查询条件，查询历史报销数据，判断该出租车票是否为重复报销发票，如果该出租车票为重复报销发票，票据校验结果为该票据为异常发票。打车时间校验指标用于校验票据显示的打车时间是否不在报销的范围内，校验时需要的特征信息为出租车票上的日期和时间，在校验时，判断出租车票上的打车时间是否超出了打车时间范围(例如工作日的晚上9点以后和非工作日)，如果超出了打车时间范围，则票据校验结果为该票据为异常发票；另外，还要检查同一天的历史报销发票中是否存在另一张出租车票的时间是否与本出租车票的时间冲突的情况，如果存在冲突情况，则票据校验结果为该票据为异常发票。打车次数校验指标用于校验该出租车票是否超过了预设的最大车票报销次数，校验时需要的特征信息为出租车票上的日期，在校验时，查找所述日期对应的同一天的出租车票的已报销的次数，如果已经超过了已报销的次数，则票据校验结果为该票据为异常发票。票据金额校验指标用于校验出租车票上的金额与用户输入的票据金额是否一致，校验时需要的特征信息为出租车票上的实收金额，在校验时，如果所述实收金额与用户输入的票据金额不一致，则票据校验结果为该票据为异常发票。当然，可以理解的是，还可以有其他票据校验指标，相关变化例均应落入本发明的保护范围。
在一实施例中，在根据票据的特征信息和票据类型对应的多个票据校验指标，对票据进行校验，获得票据校验结果之后，还包括：
确定票据校验结果的发送范围；
将票据校验结果发送至发送范围内的发送对象。
在上述实施例中，将票据校验结果发送至发送范围内的发送对象，可实现票据异常信息的预警。
基于上述实施例，本发明提出如下一个实施例来说明票据校验方法的详细流程，图3为本发明实施例提出的票据校验方法的详细流程图，如图3所示，在一实施例中，票据校验方法的详细流程包括：
步骤301，采集票据的图像；
步骤302，从票据的图像中，识别出票据类型；
步骤303，若所述图像包含多张票据，对所述图像进行切分，获得多张票据的图像；
步骤304，对每一张票据，从该票据的图像中，识别出该票据的票据类型；
步骤305，确定票据类型对应的指标配置文件，所述指标配置文件包括票据类型对应的多个票据校验指标，所述票据校验指标用于验证票据是否符合预设条件；
步骤306，根据票据类型对应的多个票据校验指标，从票据的图像中识别出票据的特征信息；
步骤307，根据票据的特征信息和票据类型对应的多个票据校验指标，对票据进行校验，获得票据校验结果；
步骤308，确定票据校验结果的发送范围；
步骤309，将票据校验结果发送至发送范围内的发送对象。
当然，可以理解的是，上述票据校验方法的详细流程还可以有其他变化例，相关变化例均应落入本发明的保护范围。
在本发明实施例提出的方法中，采集票据的图像；从票据的图像中，识别出票据类型；确定票据类型对应的指标配置文件，所述指标配置文件包括票据类型对应的多个票据校验指标，所述票据校验指标用于验证票据是否符合预设条件；根据票据类型对应的多个票据校验指标，从票据的图像中识别出票据的特征信息；根据票据的特征信息和票据类型对应的多个票据校验指标，对票据进行校验，获得票据校验结果。在上述过程中，可根据采集的票据的图像，识别出票据类型，并确定票据类型对应的配置文件，获得票据类型对应的多个票据校验指标，之后，即可根据票据类型对应的多个票据校验指标，自动地从票据的图像中识别出票据的特征信息，并自动地根据票据的特征信息和票据类型对应的多个票据校验指标，对票据进行校验，获得票据校验结果，因此，上述过程可自动快速完成，不需要进行人工检验，从而降低了人工成本，提高了校验效率。
基于同样的发明构思，本发明实施例还提供了一种票据校验装置，如下面的实施例所述。由于这些解决问题的原理与票据校验方法相似，因此装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不在赘述。
图4为本发明实施例中票据校验装置的示意图，如图4所示，该装置包括：
图像采集模块401，用于采集票据的图像；
票据类型识别模块402，用于从票据的图像中，识别出票据类型；
指标配置文件获取模块403，用于确定票据类型对应的指标配置文件，所述指标配置文件包括票据类型对应的多个票据校验指标，所述票据校验指标用于验证票据是否符合预设条件；
特征信息识别模块404，用于根据票据类型对应的多个票据校验指标，从票据的图像中识别出票据的特征信息；
票据校验模块405，用于根据票据的特征信息和票据类型对应的多个票据校验指标，对票据进行校验，获得票据校验结果。
在一实施例中，票据校验装置还包括图像切分模块406，用于：
若所述图像包含多张票据，对所述图像进行切分，获得多张票据的图像；
票据类型识别模块402具体用于：
对每一张票据，从该票据的图像中，识别出该票据的票据类型。
在一实施例中，特征信息识别模块404具有用于：
根据票据类型对应的多个票据校验指标，采用如下OCR识别模型中的至少一种从票据的图像中识别出票据的特征信息：
分类器字符识别模型，字符模板匹配模型，深度学习模型。
在一实施例中，票据校验装置还包括发送模块407，用于：
确定票据检验结果的发送范围；
将票据检验结果发送至发送范围内的发送对象。
在本发明实施例提出的装置中，采集票据的图像；从票据的图像中，识别出票据类型；确定票据类型对应的指标配置文件，所述指标配置文件包括票据类型对应的多个票据校验指标，所述票据校验指标用于验证票据是否符合预设条件；根据票据类型对应的多个票据校验指标，从票据的图像中识别出票据的特征信息；根据票据的特征信息和票据类型对应的多个票据校验指标，对票据进行校验，获得票据校验结果。在上述过程中，可根据采集的票据的图像，识别出票据类型，并确定票据类型对应的配置文件，获得票据类型对应的多个票据校验指标，之后，即可根据票据类型对应的多个票据校验指标，自动地从票据的图像中识别出票据的特征信息，并自动地根据票据的特征信息和票据类型对应的多个票据校验指标，对票据进行校验，获得票据校验结果，因此，上述过程可自动快速完成，不需要进行人工检验，从而降低了人工成本，提高了校验效率。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种票据校验方法，其特征在于，包括：
采集票据的图像；
从票据的图像中，识别出票据类型；
确定票据类型对应的指标配置文件，所述指标配置文件包括票据类型对应的多个票据校验指标，所述票据校验指标用于验证票据是否符合预设条件；
根据票据类型对应的多个票据校验指标，从票据的图像中识别出票据的特征信息；
根据票据的特征信息和票据类型对应的多个票据校验指标，对票据进行校验，获得票据校验结果。
2.如权利要求1所述的票据校验方法，其特征在于，在从票据的图像中，识别出票据类型之前，还包括：
若所述图像包含多张票据，对所述图像进行切分，获得多张票据的图像；
从票据的图像中，识别出票据类型，包括：
对每一张票据，从该票据的图像中，识别出该票据的票据类型。
3.如权利要求1所述的票据校验方法，其特征在于，根据票据类型对应的多个票据校验指标，从票据的图像中识别出票据的特征信息，包括：
根据票据类型对应的多个票据校验指标，采用如下OCR识别模型中的至少一种从票据的图像中识别出票据的特征信息：
分类器字符识别模型，字符模板匹配模型，深度学习模型。
4.如权利要求1所述的票据校验方法，其特征在于，在根据票据的特征信息和票据类型对应的多个票据校验指标，对票据进行校验，获得票据校验结果之后，还包括：
确定票据校验结果的发送范围；
将票据校验结果发送至发送范围内的发送对象。
5.一种票据校验装置，其特征在于，包括：
图像采集模块，用于采集票据的图像；
票据类型识别模块，用于从票据的图像中，识别出票据类型；
指标配置文件获取模块，用于确定票据类型对应的指标配置文件，所述指标配置文件包括票据类型对应的多个票据校验指标，所述票据校验指标用于验证票据是否符合预设条件；
特征信息识别模块，用于根据票据类型对应的多个票据校验指标，从票据的图像中识别出票据的特征信息；
票据校验模块，用于根据票据的特征信息和票据类型对应的多个票据校验指标，对票据进行校验，获得票据校验结果。
6.如权利要求5所述的票据校验装置，其特征在于，还包括图像切分模块，用于：
若所述图像包含多张票据，对所述图像进行切分，获得多张票据的图像；
票据类型识别模块具体用于：
对每一张票据，从该票据的图像中，识别出该票据的票据类型。
7.如权利要求5所述的票据校验装置，其特征在于，特征信息识别模块具有用于：
根据票据类型对应的多个票据校验指标，采用如下OCR识别模型中的至少一种从票据的图像中识别出票据的特征信息：
分类器字符识别模型，字符模板匹配模型，深度学习模型。
8.如权利要求5所述的票据校验装置，其特征在于，还包括发送模块，用于：
确定票据检验结果的发送范围；
将票据检验结果发送至发送范围内的发送对象。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4任一项所述方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求1至4任一项所述方法的计算机程序。
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