CN111126149B - 纸质单数据的验证方法、装置、存储介质及电子设备 - Google Patents

纸质单数据的验证方法、装置、存储介质及电子设备 Download PDF

Info

Publication number
CN111126149B
CN111126149B CN201911164746.5A CN201911164746A CN111126149B CN 111126149 B CN111126149 B CN 111126149B CN 201911164746 A CN201911164746 A CN 201911164746A CN 111126149 B CN111126149 B CN 111126149B
Authority
CN
China
Prior art keywords
point information
acquisition point
workflow
paper
information
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201911164746.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111126149A (zh
Inventor
周丽珠
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Gree Electric Appliances Inc of Zhuhai
Zhuhai Lianyun Technology Co Ltd
Original Assignee
Gree Electric Appliances Inc of Zhuhai
Zhuhai Lianyun Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Gree Electric Appliances Inc of Zhuhai, Zhuhai Lianyun Technology Co Ltd filed Critical Gree Electric Appliances Inc of Zhuhai
Priority to CN201911164746.5A priority Critical patent/CN111126149B/zh
Publication of CN111126149A publication Critical patent/CN111126149A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111126149B publication Critical patent/CN111126149B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/40Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/41Analysis of document content
    • G06V30/413Classification of content, e.g. text, photographs or tables
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/10Office automation; Time management
    • G06Q10/103Workflow collaboration or project management

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本公开涉及计算机应用技术领域,具体涉及一种纸质单数据的验证方法、装置、存储介质及电子设备,该方法通过根据获取的纸质单图像的类型,匹配与所述纸质单图像对应的工作流;采集所述纸质单图像内的至少一个采集点信息,根据每个采集点信息将所述工作流划分为与每个所述采集点信息分别对应的工作流节点;对每个所述工作流节点进行验证,以确认每个所述采集点信息是否正确,从而完成对所述纸质单数据的验证。通过构建工作流以及将工作流划分为多个工作流节点,高效和自动完成对纸质单数据的验证,有效提高了纸质单数据的验证效率和保证了纸质单数据的验证的准确性。

Description

纸质单数据的验证方法、装置、存储介质及电子设备
技术领域
本公开涉及计算机应用技术领域,特别地涉及一种纸质单数据的验证方法、装置、存储介质及电子设备。
背景技术
纸质单具有广泛的应用场景,例如发票、物料清单、收款单等。而纸质单在使用过程中,无论作为内部信息记录使用,还是内部外交流使用,纸质单数据验证都是尤为重要的问题。
目前,纸质单的数据验证大多依靠人工验证完成,导致纸质单的验证效率和验证结构的准确性存在问题,亟须提出了一种方法以改善上述问题。
发明内容
针对上述问题,本公开提供一种纸质单数据的验证方法、装置、可存储介质及电子设备,以解决现有纸质单人工验证过程中存在的效率较低和准确性差的技术问题。
本公开的第一方面提供了一种纸质单数据的验证方法,包括:
根据获取的纸质单图像的类型,匹配与所述纸质单图像对应的工作流;
采集所述纸质单图像内的至少一个采集点信息,根据每个采集点信息将所述工作流划分为与每个所述采集点信息分别对应的工作流节点;
对每个所述工作流节点进行验证,以确认每个所述采集点信息是否正确,从而完成对所述纸质单数据的验证。
结合第一方面,在第一方面的第一种可能的实现方式中,上述采集所述纸质单图像内的至少一个采集点信息的步骤,包括:
利用深度卷积神经网络或深度残差网络采集所述纸质单图像内的至少一个采集点信息,其中,所述采集点信息为字体信息和/或图案信息。
结合第一方面,在第一方面的第二种可能的实现方式中,上述根据每个采集点信息将所述工作流划分为与每个所述采集点信息分别对应的工作流节点的步骤,包括:
接收对所述工作流定义的有向无环图流程模版;
利用所述有向无环图流程模版将所述工作流划分为与每个所述采集点信息分别对应的工作流节点。
结合第一方面,在第一方面的第三种可能的实现方式中,上述对每个所述工作流节点进行验证,以确认每个所述采集点信息是否正确的步骤,包括:
遍历所有的所述工作流节点,判断每个所述工作流节点对应的采集点信息是否与预设信息一致;
当所述工作流节点对应的采集点信息与所述预设信息一致时,确认所述采集点信息正确。
结合第一方面,在第一方面的第四种可能的实现方式中,上述采集点信息包括第一采集点信息和第二采集点信息;所述对每个所述工作流节点进行验证的步骤,包括:
判断所述第一采集点信息和所述第二采集点信息之间是否存在关联关系;当所述第一采集点信息和所述第二采集点信息不存在关联关系时,对所述第一采集点信息和所述第二采集点信息进行并行验证;当所述第一采集点信息和所述第二采集点信息存在关联关系时,按照所述第一采集点信息和所述第二采集点信息的优先级顺序进行验证。
结合第一方面,在第一方面的第五种可能的实现方式中,上述采集点信息包括第一采集点信息和第二采集点信息;所述对每个所述工作流节点进行验证的步骤,包括:
判断所述第一采集点信息和所述第二采集点信息的优先级;当所述第一采集点信息的优先级大于或等于所述第二采集点信息的优先级时,在所述第一采集点信息验证通过后再对所述第二采集点信息进行验证;当所述第一采集点信息的优先级小于或等于所述第二采集点信息的优先级时,在所述第二采集点信息验证通过后再对所述第一采集点信息进行验证。
结合第一方面,在第一方面的第六种可能的实现方式中,上述方法还包括:
当所述纸质单图像的所有所述采集点信息均验证正确时,确认所述纸质单图像正确。
本公开的第二方面提供一种纸质单数据的验证装置,包括:
匹配模块,被配置成根据获取的纸质单图像的类型,匹配与所述纸质单图像对应的工作流;
划分模块,被配置成采集所述纸质单图像内的至少一个采集点信息,根据每个采集点信息将所述工作流划分为与每个所述采集点信息分别对应的工作流节点;
验证模块,被配置成对每个所述工作流节点进行验证,以确认每个所述采集点信息是否正确,从而完成对所述纸质单数据的验证。
本公开的第三方面提供一种存储介质,该存储介质存储有计算机程序,该计算机程序被一个或多个处理器执行时,实现上述的纸质单数据的验证方法。
本公开的第四方面提供一种电子设备,包括存储器和处理器,所述存储器上存储有计算机程序,该计算机程序被所述处理器执行时,执行上述的纸质单数据的验证方法。
与现有技术相比,上述方案中的一个或多个实施例可以具有如下优点或有益效果:
本公开提供的一种纸质单数据的验证方法、装置、存储介质及电子设备,该方法通过根据获取的纸质单图像的类型,匹配与所述纸质单图像对应的工作流;采集所述纸质单图像内的至少一个采集点信息,根据每个采集点信息将所述工作流划分为与每个所述采集点信息分别对应的工作流节点;对每个所述工作流节点进行验证,以确认每个所述采集点信息是否正确,从而完成对所述纸质单数据的验证。通过构建工作流以及将工作流划分为多个工作流节点,高效和自动完成对纸质单数据的验证,有效提高了纸质单数据的验证效率和保证了纸质单数据的验证的准确性。
附图说明
在下文中将基于实施例并参考附图来对本公开进行更详细的描述。
图1为本公开实施例一提供的一种纸质单数据的验证方法的流程示意图。
图2为图1中步骤S120的流程示意图。
图3为图1中步骤S130的流程示意图。
图4为本公开实施例一提供的多个采集点的示意图。
图5为图4中对应每个采集点验证步骤的流程示意图。
图6为本公开实施例一提供的一种纸质单数据的验证方法的另一流程示意图。
图7为本公开实施例三提供的一种纸质单数据的验证装置的模块示意图。
在附图中,相同的部件使用相同的附图标记,附图并未按照实际的比例绘制。
具体实施方式
以下将结合附图及实施例来详细说明本公开的实施方式,借此对本公开如何应用技术手段来解决技术问题,并达到相应技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。本公开实施例以及实施例中的各个特征,在不相冲突前提下可以相互结合,所形成的技术方案均在本公开的保护范围之内。
实施例一
请参阅图1,本公开提供一种纸质单数据的验证方法,在所述纸质单数据的验证方法应用于所述电子设备或验证设备时,可以执行步骤S110至步骤S130。
步骤S110:根据获取的纸质单图像的类型,匹配与所述纸质单图像对应的工作流。
在实施例的一些实现方案中,纸质单图像的获取可以是通过带有摄像头的电子设备或终端设备对纸质单进行拍照后,相应的电子设备或终端设备将拍得的纸质单图像发送至执行该验证方法的电子设备或验证设备,由此,完成纸质单图像的获取。
具体地,该执行该验证方法的电子设备或验证设备内预设有对应不同纸质单图像的类型对应的工作流。当接收到纸质单图像时,根据获取纸质单图像的类型匹配与该纸质单图像对应的工作流。
举例说来,当接收的纸质单图像为“发票”图像时,则匹配与该“发票”图像对应的发票验证工作流;当接收的纸质单图像为“物料清单”图像时,则匹配与该“物料清单”图像对应的物料清单验证工作流。纸质单图像还可以是其它类型图像,在此不作限定。
步骤S120:采集所述纸质单图像内的至少一个采集点信息,根据每个采集点信息将所述工作流划分为与每个所述采集点信息分别对应的工作流节点。
请参阅图2,在实施例的一些实现方案中,所述采集所述纸质单图像内的至少一个采集点信息的步骤包括:
步骤S121:利用深度卷积神精网络或深度残差网络采集所述纸质单图像内的至少一个采集点信息,其中,所述采集点信息为字体信息和/或图案信息。
预设的纸质单的类型对应预设了至少一个采集点,每个采集点可以包括对应于纸质单内预设的采集点位置和采集点内容。根据预设的采集点,完成对所述纸质单图像内所有需要采集的采集点信息进行采集。
对于单个的采集点信息可以是字体信息,也可以是图案信息,还可以是字体信息和图案信息的组合。其中,字体信息可以是手写或非手写(机打)的字体信息,图案信息可以是手写或非手写(机打)的图案信息。
具体地,深度卷积神精网络或深度残差网络中网络的训练数据集可以从公开数据集中获得。其中,深度卷积神精网络可以是VGG-16或VGG-19等。通过深度卷积神精网络或深度残差网络采集的采集点信息可以存储在存储空间内,以便于后续的验证。
承上述的实现方案,执行根据每个采集点信息将所述工作流划分为与每个所述采集点信息分别对应的工作流节点的步骤,包括:
步骤S122:接收对所述工作流定义的有向无环图流程模版。
步骤S123:利用所述有向无环图流程模版将所述工作流划分为与每个所述采集点信息分别对应的工作流节点。
通过将每个工作流节点进行隔离,避免每个工作量节点之间的干扰,从而提高了验证的效率。
步骤S130:对每个所述工作流节点进行验证,以确认每个所述采集点信息是否正确,从而完成对所述纸质单数据的验证。
请参阅图3,在本实施例的一些实现方案中,所述对每个所述工作流节点进行验证,得到验证结果的步骤包括:
步骤S131:遍历所有的所述工作流节点,判断每个所述工作流节点对应的采集点信息是否与预设信息一致。
步骤S132:当所述工作流节点对应的采集点信息与所述预设信息一致时,确认所述采集点信息正确。
可以理解,当所述工作流节点对应的采集点信息与预设信息不一致时,确认所述采集点信息错误,由此,可知该纸质单的内容存在错误。
当采集点信息包括多个的时,示例性的,采集点信息包括第一采集点信息和第二采集点信息;执行所述对每个所述工作流节点进行验证的步骤,包括:
判断所述第一采集点信息和所述第二采集点信息之间是否存在关联关系;当所述第一采集点信息和所述第二采集点信息不存在关联关系时,对所述第一采集点信息和所述第二采集点信息进行并行验证;当所述第一采集点信息和所述第二采集点信息存在关联关系时,按照所述第一采集点信息和所述第二采集点信息的优先级顺序进行验证。
示例性的,采集点信息包括第一采集点信息和第二采集点信息;执行所述对每个所述工作流节点进行验证的步骤,包括:
判断所述第一采集点信息和所述第二采集点信息的优先级;当所述第一采集点信息的优先级大于或等于所述第二采集点信息的优先级时,在所述第一采集点信息验证通过后再对所述第二采集点信息进行验证;当所述第一采集点信息的优先级小于或等于所述第二采集点信息的优先级时,在所述第二采集点信息验证通过后再对所述第一采集点信息进行验证。
此外,多个采集点信息之间还会存在上述的两种情况共存的情况,只要根据预设的采集点信息之间的关系进行验证即可,在此不作赘述。
其中,第一采集点信息和第二采集点信息分别可以包括多个采集点信息,第一和第二仅用于区分上述采集点的逻辑关系。
通过上述对采集点信息之间关系的判断,实现并行或串行的对多个采集点信息进行处理,有效地提高了处理效率。
请参阅图4和图5,示例性的,纸质单中的采集点包括第一采集点、第二采集点、第三采集点和第四采集点,分别采集上述四个采集点对应的采集点信息即第一采集信息、第二采集点信息、第三采集点信息和第四采集点信息。
按照预设工作流的中对应工作流节点的验证流程,串行验证第一采集点信息和第二采集点信息,当第一采集点信息和第二采集点信息均验证正确后,并行验证第三采集点信息和第四采集点信息,由此完成对所有采集点的采集点信息的验证。
在本实施例的一些优选方案中,该纸质单数据的验证方法还包括:
步骤S140:当所述纸质单图像的所有所述采集点信息均验证正确时,确认所述纸质单图像正确。
可以理解,当所述纸质单图像的所有所述采集点信息中,有任意一个及以上不正确时,即确认所述纸质单不正确。
此外,第一方面,当工作流中任一个工作流节点信息验证未通过时(即该工作流节点信息对应的采集点信息不正确时),生成错误提示信息以进行显示。对应地,也可以生成该工作流对应的纸质单错误提示信息以进行显示。
第二方面,当工作流中的所有的采集点信息均验证正确时,确认该工作流对应的纸质单正确,也可以生成该工作流对应的纸质单正确提示信息以进行显示。
实施例二
请再次结合参阅图3和图4,在本实施例中,以纸质单为发票单据为例,发票单据的预设工作流的采集点包括:代表发票抬头的采集点1,代表发票编号的采集点2,代表项目的采集点3,代表金额和税费的采集点4。
接收到该发票单据的图像后,匹配发票工作流并将该发票图像处理流程划分为:对应采集点1的验证步骤1,对应采集点2的验证步骤2,对应采集点3的验证步骤3,对应采集点4的验证步骤4。
该预设验证步骤为验证步骤1通过后执行验证步骤2,验证步骤2通过后并行执行验证步骤3和验证步骤4。可以理解,当验证步骤1或验证步骤2任一验证步骤未通过时,停止后续验证步骤也说明发票单据中的数据存在错误;当验证步骤3或验证步骤4任一验证步骤未通过时,说明发票单据中的数据存在错误。
根据上述预设流程验证采集点1对应的发票抬头是否正确,例如在验证发票抬头与预设的“珠海格力电器股份有限公司”一致时,说明采集点1对应的采集点信息正确并验证通过;之后验证采集点2对应的税号是否正确,例如在验证发票编号与预设的编号一致时,说明采集点2对应的采集点信息正确并验证通过。此外,由于通过采集点1和采集点2的验证通过,能够确认与该发票对应的项目、金额和税费。在采集点1和采集点2均验证通过时,并行执行对采集点3的验证步骤3和对采集点4的验证步骤4,例如当采集点3对应的项目与预设的项目一致时通过验证,当采集点4对应的金额和税费与预设的金额和税费一致时通过验证,此时说明该发票单据正确。
实施例三
请参阅图7,本实施例还提供了一种纸质单数据的验证装置200,包括:
匹配模块210,被配置成根据获取的纸质单图像的类型,匹配与所述纸质单图像对应的工作流。
由于匹配模块和图1中步骤S110的实现原理类似,因而在此不作更多说明。
划分模块220,被配置成采集所述纸质单图像内的至少一个采集点信息,根据每个采集点信息将所述工作流划分为与每个所述采集点信息分别对应的工作流节点。
由于划分模块和图1中步骤S120的实现原理类似,因而在此不作更多说明。
验证模块230,被配置成对每个所述工作流节点进行验证,以确认每个所述采集点信息是否正确,从而完成对所述纸质单数据的验证。
由于验证模块和图1中步骤S130和步骤S140的实现原理类似,因而在此不作更多说明。
实施例四
本实施例还提供一种计算机可读存储介质,如闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如,SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘、服务器、App应用商城等等,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时可以实现如上述实施例一中的方法步骤。
上述方法步骤的具体实施例过程可参见实施例一,本实施例在此不再重复赘述。
实施例五
本公开实施例提供了一种电子设备,包括存储器和处理器,其中,所述存储器中存储的计算机程序被所述处理器执行时,实现如实施例一中的纸质单数据的验证方法。关于上述方法步骤的具体实施例过程可参见实施例一,本实施例在此不再重复赘述。
综上,本公开提供的一种纸质单数据的验证方法、装置、存储介质及电子设备,该方法通过根据获取的纸质单图像的类型,匹配与所述纸质单图像对应的工作流;采集所述纸质单图像内的至少一个采集点信息,根据每个采集点信息将所述工作流划分为与每个所述采集点信息分别对应的工作流节点;对每个所述工作流节点进行验证,以确认每个所述采集点信息是否正确,从而完成对所述纸质单数据的验证。通过构建工作流以及将工作流划分为多个工作流节点,高效和自动完成对纸质单数据的验证,有效提高了纸质单数据的验证效率和保证了纸质单数据的验证的准确性。
在本公开实施例所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的系统和方法,也可以通过其它的方式实现。以上所描述的系统和方法实施例仅仅是示意性的。
需要说明的是,在本文中,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
虽然本公开所揭露的实施方式如上,但所述的内容只是为了便于理解本公开而采用的实施方式,并非用以限定本公开。任何本公开所属技术领域内的技术人员,在不脱离本公开所揭露的精神和范围的前提下,可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化,但本公开的专利保护范围,仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。

Claims (8)

1.一种纸质单数据的验证方法,其特征在于,包括:
根据获取的纸质单图像的类型,匹配与所述纸质单图像对应的工作流;
采集所述纸质单图像内的至少一个采集点信息,根据每个采集点信息将所述工作流划分为与每个所述采集点信息分别对应的工作流节点,其中,所述纸质单图像的类型对应预设至少一个采集点,所述采集所述纸质单图像内的至少一个采集点信息,包括:根据纸质单图像的类型对应的预设至少一个采集点进行采集,所述根据每个采集点信息将所述工作流划分为与每个所述采集点信息分别对应的工作流节点的步骤包括:接收对所述工作流定义的有向无环图流程模版;利用所述有向无环图流程模版将所述工作流划分为与每个所述采集点信息分别对应的工作流节点,每个工作流节点相互之间隔离;
对每个所述工作流节点进行验证,以确认每个所述采集点信息是否正确,从而完成对所述纸质单数据的验证,其中,所述采集点信息包括第一采集点信息和第二采集点信息;所述对每个所述工作流节点进行验证的步骤,包括:判断所述第一采集点信息和所述第二采集点信息之间是否存在关联关系;当所述第一采集点信息和所述第二采集点信息不存在关联关系时,对所述第一采集点信息和所述第二采集点信息进行并行验证;当所述第一采集点信息和所述第二采集点信息存在关联关系时,按照所述第一采集点信息和所述第二采集点信息的优先级顺序进行验证。
2.根据权利要求1所述的纸质单数据的验证方法,其特征在于,所述采集所述纸质单图像内的至少一个采集点信息的步骤,包括:
利用深度卷积神经网络或深度残差网络采集所述纸质单图像内的至少一个采集点信息,其中,所述采集点信息为字体信息和/或图案信息。
3.根据权利要求1所述的纸质单数据的验证方法,其特征在于,所述对每个所述工作流节点进行验证,以确认每个所述采集点信息是否正确的步骤,包括:
遍历所有的所述工作流节点,判断每个所述工作流节点对应的采集点信息是否与预设信息一致;
当所述工作流节点对应的采集点信息与所述预设信息一致时,确认所述采集点信息正确。
4.根据权利要求1所述的纸质单数据的验证方法,其特征在于,所述采集点信息包括第一采集点信息和第二采集点信息;所述对每个所述工作流节点进行验证的步骤,包括:
判断所述第一采集点信息和所述第二采集点信息的优先级;当所述第一采集点信息的优先级大于或等于所述第二采集点信息的优先级时,在所述第一采集点信息验证通过后再对所述第二采集点信息进行验证;当所述第一采集点信息的优先级小于或等于所述第二采集点信息的优先级时,在所述第二采集点信息验证通过后再对所述第一采集点信息进行验证。
5.根据权利要求1所述的纸质单数据的验证方法,其特征在于,还包括:
当所述纸质单图像的所有所述采集点信息均验证正确时,确认所述纸质单图像正确。
6.一种纸质单数据的验证装置,其特征在于,包括:
匹配模块,被配置成根据获取的纸质单图像的类型,匹配与所述纸质单图像对应的工作流;
划分模块,被配置成采集所述纸质单图像内的至少一个采集点信息,根据每个采集点信息将所述工作流划分为与每个所述采集点信息分别对应的工作流节点,其中,所述纸质单图像的类型对应预设至少一个采集点,所述采集所述纸质单图像内的至少一个采集点信息,包括:根据纸质单图像的类型对应的预设至少一个采集点进行采集,所述根据每个采集点信息将所述工作流划分为与每个所述采集点信息分别对应的工作流节点的步骤包括:接收对所述工作流定义的有向无环图流程模版;利用所述有向无环图流程模版将所述工作流划分为与每个所述采集点信息分别对应的工作流节点,每个工作流节点相互之间隔离;
验证模块,被配置成对每个所述工作流节点进行验证,以确认每个所述采集点信息是否正确,从而完成对所述纸质单数据的验证,其中,所述采集点信息包括第一采集点信息和第二采集点信息;所述对每个所述工作流节点进行验证的步骤,包括:判断所述第一采集点信息和所述第二采集点信息之间是否存在关联关系;当所述第一采集点信息和所述第二采集点信息不存在关联关系时,对所述第一采集点信息和所述第二采集点信息进行并行验证;当所述第一采集点信息和所述第二采集点信息存在关联关系时,按照所述第一采集点信息和所述第二采集点信息的优先级顺序进行验证。
7.一种存储介质,其特征在于,该存储介质存储有计算机程序,该计算机程序被一个或多个处理器执行时,实现如权利要求1-5中任意一项所述的纸质单数据的验证方法。
8.一种电子设备,其特征在于,包括存储器和处理器,所述存储器上存储有计算机程序,该计算机程序被所述处理器执行时,执行如权利要求1-5中任意一项所述的纸质单数据的验证方法。
CN201911164746.5A 2019-11-25 2019-11-25 纸质单数据的验证方法、装置、存储介质及电子设备 Active CN111126149B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911164746.5A CN111126149B (zh) 2019-11-25 2019-11-25 纸质单数据的验证方法、装置、存储介质及电子设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911164746.5A CN111126149B (zh) 2019-11-25 2019-11-25 纸质单数据的验证方法、装置、存储介质及电子设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111126149A CN111126149A (zh) 2020-05-08
CN111126149B true CN111126149B (zh) 2024-04-19

Family

ID=70496581

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911164746.5A Active CN111126149B (zh) 2019-11-25 2019-11-25 纸质单数据的验证方法、装置、存储介质及电子设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111126149B (zh)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105022829A (zh) * 2015-07-30 2015-11-04 四川长虹电器股份有限公司 一种数据处理系统和方法
CN105243365A (zh) * 2015-09-28 2016-01-13 四川长虹电器股份有限公司 一种数据处理方法及数据处理系统
CN109376993A (zh) * 2018-09-18 2019-02-22 深圳壹账通智能科技有限公司 流程验证方法、装置、计算机设备和存储介质

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105022829A (zh) * 2015-07-30 2015-11-04 四川长虹电器股份有限公司 一种数据处理系统和方法
CN105243365A (zh) * 2015-09-28 2016-01-13 四川长虹电器股份有限公司 一种数据处理方法及数据处理系统
CN109376993A (zh) * 2018-09-18 2019-02-22 深圳壹账通智能科技有限公司 流程验证方法、装置、计算机设备和存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN111126149A (zh) 2020-05-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US8781172B2 (en) Methods and systems for enhancing the performance of automated license plate recognition applications utilizing multiple results
CN109658584B (zh) 一种票据信息识别方法及装置
US20150286860A1 (en) Method and Device for Generating Data from a Printed Document
CN110675546A (zh) 发票图片识别及验真方法、系统、设备及可读存储介质
US20150120563A1 (en) Check data lift for ach transactions
CN111079571A (zh) 证卡信息识别及其边缘检测模型训练方法、装置
CN112580707A (zh) 图像识别方法、装置、设备及存储介质
CN110634223A (zh) 票据校验方法及装置
CN110288755A (zh) 基于文本识别的发票检验方法、服务器及存储介质
CN110888881A (zh) 图片关联方法、装置、计算机设备及存储介质
CN110378886B (zh) 图像比对方法、图像比对装置、电子设备和介质
CN111126370A (zh) 一种基于ocr识别结果的最长公共子串自动纠错方法及系统
CN110738184B (zh) 纸质凭证的预警信息生成方法及装置
CN109886076B (zh) 发票存储方法
KR20200095506A (ko) 기공 요금 자동 산출 시스템, 기공 요금 자동 산출 방법 및 프로그램
CN114386013A (zh) 学籍自动认证方法、装置、计算机设备及存储介质
CN111126149B (zh) 纸质单数据的验证方法、装置、存储介质及电子设备
CN114022264A (zh) 生成凭证的方法、装置、设备及存储介质
CN109426759A (zh) 物品的可视化文件归档的方法、装置和电子设备
CN111881923A (zh) 一种基于特征匹配的票据要素提取方法
CN110032341B (zh) 一种模组的数据处理方法、装置、电子设备及介质
CN108304569B (zh) 一种测试数据积累方法及装置
CN109359878B (zh) 档案数据处理方法、计算机装置及计算机可读存储介质
CN114359931A (zh) 一种快递面单识别方法、装置、计算机设备及存储介质
CN113963368A (zh) 业务数据的录入方法、装置、电子设备及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant