CN111401221B - 一种卡票识别方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

一种卡票识别方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN111401221B
CN111401221B CN202010172470.1A CN202010172470A CN111401221B CN 111401221 B CN111401221 B CN 111401221B CN 202010172470 A CN202010172470 A CN 202010172470A CN 111401221 B CN111401221 B CN 111401221B
Authority
CN
China
Prior art keywords
card ticket
ticket
card
result
identified
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
CN202010172470.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111401221A (zh
Inventor
谢文辉
蔡凌玮
张�浩
汪哲逸
周期律
杨柳
常学亮
汪翔
李胤辉
郑建峰
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.)
Chongqing Rural Commercial Bank Co ltd
Original Assignee
Chongqing Rural Commercial Bank 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 Chongqing Rural Commercial Bank Co ltd filed Critical Chongqing Rural Commercial Bank Co ltd
Priority to CN202010172470.1A priority Critical patent/CN111401221B/zh
Publication of CN111401221A publication Critical patent/CN111401221A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111401221B publication Critical patent/CN111401221B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

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

Abstract

本发明公开了一种卡票识别方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:将待识别卡票集同时输入到每个卡票识别系统中;所述待识别卡票集包含每个待识别的卡票,每个所述卡票识别系统用于识别相应种类的卡票;接收每个所述卡票识别系统返回的识别结果集;所述识别结果集包含卡票识别系统对所述待识别卡票集中每个待识别的卡票进行识别所得的结果;由与每个待识别的卡票对应的结果中筛选出一个准确度最高的结果作为该待识别的卡票的最终结果,并确定包含有每个待识别的卡票对应最终结果的集合为最终结果集。本申请公开的技术方案大大减少了卡票识别时间、进而提高了卡票识别效率;并且,保证了最终得到的结果集的准确性,大大提高了卡票识别的精度。

Description

一种卡票识别方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及图像识别技术领域,更具体地说,涉及一种卡票识别方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
对图像进行识别包括对卡票(本申请中的卡票可以指包含卡票的图片)的识别,而在对卡票的识别中,通常需要使用多个卡票识别系统(具体可以为OCR(Optical CharacterRecognition,中光学字符识别)系统),不同的卡票识别系统用于识别不同种类的卡票。
现有技术中,在利用多个卡票识别系统实现卡票识别时,通常是将待识别的卡票全部输入到第一个卡票识别系统中,在第一个卡票识别系统返回对输入的卡票进行识别得到的结果后,将第一个卡票识别系统无法识别的卡票全部输入到第二个卡票识别系统中,在第二个卡票识别系统返回对输入的卡票进行识别得到的结果后,将第二个卡票识别系统无法识别的卡票全部输入到第三个卡票识别系统中,…,以此类推,直至最后一个卡票识别系统将识别所得的结果返回。但是这种方式如果待识别的卡票是除第一个卡票识别系统之外的其他卡票识别系统能够识别的卡票,如待识别的卡票是最后一个卡票识别系统能够识别的卡票,但是其需要先经过位于最后一个卡票识别系统之前的每个卡票识别系统,这显然会导致识别时间长、识别效率低。
发明内容
本发明的目的是提供一种卡票识别方法、装置、设备及存储介质,能够有效提高卡票识别效率。
为了实现上述目的,本发明提供如下技术方案:
一种卡票识别方法,包括:
将待识别卡票集同时输入到每个卡票识别系统中;所述待识别卡票集包含每个待识别的卡票,每个所述卡票识别系统用于识别相应种类的卡票;
接收每个所述卡票识别系统返回的识别结果集;所述识别结果集包含卡票识别系统对所述待识别卡票集中每个待识别的卡票进行识别所得的结果;
由与每个待识别的卡票对应的结果中筛选出一个准确度最高的结果作为该待识别的卡票的最终结果,并确定包含有每个待识别的卡票对应最终结果的集合为最终结果集。
优选的,获取每个待识别的卡票对应的结果的准确度,包括:
确定每个待识别的卡票中任一卡票为目标卡票,所述目标卡票对应的任一结果为目标结果,按照下列公式计算所述目标结果的准确度:
Figure BDA0002409666260000021
其中,P表示所述目标结果的准确度,v表示所述目标卡票中包含的要素总数量,ωi表示所述目标卡票包含的要素中第i个要素的权重,Μi表示所述目标卡票包含的要素中第i个要素对应结果的完整度。
优选的,获取所述目标卡票包含的要素中第i个要素的权重,包括:
确定卡票的种类总数为N,确定包含所述目标卡票中第i个要素的卡票的种类总数为I,确定所述目标卡票包含的要素中第i个要素的权重为N/I。
优选的,获取所述目标卡票包含的要素中第i个要素对应结果的完整度,包括:
如果所述目标卡票包含的要素中第i个要素对应结果为空字符串,则确定该要素的完整度为第一预设值,如果所述目标卡票包含的要素中第i个要素对应结果为乱码,则确定该要素的完整度为大于第一预设值的第二预设值,如果所述目标卡票包含的要素中第i个要素对应结果为正常编码及长度的字符串,则确定该要素的完整度为大于第二预设值的第三预设值。
优选的,将待识别卡票集同时输入到每个卡票识别系统中之后,还包括:
接收每个所述卡票识别系统返回的确认信息;其中,所述卡票识别系统将接收的待识别卡票集对应信息添加至队列中,以对所述队列中各信息对应待识别的卡票依次进行识别;
对应的,接收每个所述卡票识别系统返回的识别结果集,包括:
接受每个所述卡票识别系统的回调,以获取所述卡票识别系统在实现回调后返回的识别结果集。
优选的,还包括:
接收卡票识别系统的添加请求或者删除请求,在该添加请求或者删除请求的指示下实现相应卡票识别系统的添加或者删除。
优选的,接收每个所述卡票识别系统返回的识别结果集之后,还包括:
如果存在无法读取的识别结果集,则输出提示信息;所述提示信息包含所述识别结果集及得到所述识别结果集的卡票识别系统的系统信息。
一种卡票识别装置,包括:
输入模块,用于:将待识别卡票集同时输入到每个卡票识别系统中;所述待识别卡票集包含每个待识别的卡票,每个所述卡票识别系统用于识别相应种类的卡票;
接收模块,用于:接收每个所述卡票识别系统返回的识别结果集;所述识别结果集包含卡票识别系统对所述待识别卡票集中每个待识别的卡票进行识别所得的结果;
筛选模块,用于:由与每个待识别的卡票对应的结果中筛选出一个准确度最高的结果作为该待识别的卡票的最终结果,并确定包含有每个待识别的卡票对应最终结果的集合为最终结果集。
一种卡票识别设备,包括:
存储器,用于存储计算机程序;
处理器,用于执行所述计算机程序时实现如上任一项所述卡票识别方法的步骤。
一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一项所述卡票识别方法的步骤。
本发明提供了一种卡票识别方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:将待识别卡票集同时输入到每个卡票识别系统中;所述待识别卡票集包含每个待识别的卡票,每个所述卡票识别系统用于识别相应种类的卡票;接收每个所述卡票识别系统返回的识别结果集;所述识别结果集包含卡票识别系统对所述待识别卡票集中每个待识别的卡票进行识别所得的结果;由与每个待识别的卡票对应的结果中筛选出一个准确度最高的结果作为该待识别的卡票的最终结果,并确定包含有每个待识别的卡票对应最终结果的集合为最终结果集。本申请公开的技术方案中,将全部待识别的卡票同时输入到每个卡票识别系统中,从而使得每个卡票识别系统并发的对全部待识别的卡票进行识别,以这种并发调用卡票识别系统的方式,大大减少了卡票识别时间、进而提高了卡票识别效率;并且,在每个卡票识别系统对接收的全部卡票进行识别得到相应的识别结果集后,由每个卡票识别系统得到的识别结果集中选取出与每个待识别的卡票对应的最准确的结果作为最终结果,从而通过这种方式保证了最终得到的结果集的准确性,大大提高了卡票识别精度。
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,还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种卡票识别方法的流程图;
图2为本发明实施例提供的一种卡票识别方法对应的现有技术在具体应用场景中的实现示意图;
图3为本发明实施例提供的一种卡票识别方法在具体应用场景中实现并发调用的示意图;
图4为本发明实施例提供的一种卡票识别方法在具体应用场景中实现异步调用的示意图;
图5为本发明实施例提供的一种卡票识别装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1,其示出了本发明实施例提供的一种卡票识别方法的流程图,可以包括:
S11:将待识别卡票集同时输入到每个卡票识别系统中;待识别卡票集包含每个待识别的卡票,每个卡票识别系统用于识别相应种类的卡票。
本发明实施例提供的一种卡票识别方法的执行主体可以为对应的卡票识别装置。其中,卡票可以包括需要进行识别的所有的卡片、证件及票据等,如身份证、银行卡、结婚证、离婚证、行驶证、转账支票及进账单等,对应的,本发明实施例提供的一种卡票识别方案可以应用于金融行业等相关行业中。具体来说,本申请提供的技术方案实现卡票识别时可以是将全部待识别的卡票(本申请中识别的卡票均指包含卡票的图片)同时发送给多个卡票识别系统中的每个卡票识别系统,从而实现全部卡票识别系统的并发调用,从而实现同时对全部卡票识别系统发起调用,将现有技术中的串式调用变为并发调用,从而解决现有技术中识别时间长、识别效率低的问题。
S12:接收每个卡票识别系统返回的识别结果集;识别结果集包含卡票识别系统对待识别卡票集中每个待识别的卡票进行识别所得的结果。
接收每个卡票识别系统返回的识别结果集,也即每个卡票识别系统接收到全部待识别的卡票后,均会对接收的全部待识别的卡票进行识别,得到与每个卡票对应的结果,进而得到包含识别得到的与每个卡票对应的结果的识别结果集,供卡票识别系统得到最终的结果集。
S13:由与每个待识别的卡票对应的结果中筛选出一个准确度最高的结果作为该待识别的卡票的最终结果,并确定包含有每个待识别的卡票对应最终结果的集合为最终结果集。
在获取到每个卡票识别系统返回的识别结果集后,每个识别结果集中均包含与每个卡票对应的结果,因此对于任一卡票,可以由每个识别结果集中包含的与该任一卡票对应的结果中,选取出准确度最高的结果作为该任一卡票的最终结果,从而通过遍历全部识别结果集得到每个待识别的卡票的最终结果,得到包含有全部待识别的卡票对应最终结果的最终结果集,从而通过这种方式基于每个卡票识别系统返回的识别结果集综合选取出识别准确度最高的各结果作为最终结果集,大大提高了卡票识别精度。
本申请公开的技术方案中,将全部待识别的卡票同时输入到每个卡票识别系统中,从而使得每个卡票识别系统并发的对全部待识别的卡票进行识别,以这种并发调用卡票识别系统的方式,大大减少了卡票识别时间、进而提高了卡票识别效率;并且,在每个卡票识别系统对接收的全部卡票进行识别得到相应的识别结果集后,由每个卡票识别系统得到的识别结果集中选取出与每个待识别的卡票对应的最准确的结果作为最终结果,从而通过这种方式保证了最终得到的结果集的准确性,大大提高了卡票识别精度。
本发明实施例提供的一种卡票识别方法,获取每个待识别的卡票对应的结果的准确度,可以包括:
确定每个待识别的卡票中任一卡票为目标卡票,目标卡票对应的任一结果为目标结果,按照下列公式计算目标结果的准确度:
Figure BDA0002409666260000061
其中,P表示目标结果的准确度,v表示目标卡票中包含的要素总数量,ωi表示目标卡票包含的要素中第i个要素的权重,Μi表示目标卡票包含的要素中第i个要素对应结果的完整度。
需要说明的是,在计算每个卡票的准确度时,具体可以通过上述公式实现;其中,P表示计算所得的结果的准确度,v表示卡票中包含的要素的总数量,而要素即为卡票中包含的需要进行识别的每个部分,如卡票为身份证,则要素则可以包括身份证上包含的姓名、性别、身份证号等;ωi表示卡票包含的要素中第i个要素的权重,也即表示卡票包含的要素中第i个要素在表明卡票身份时的重要性;Μi表示卡票包含的要素中第i个要素对应结果的完整度,能够表示该结果在用于证明卡票身份时的有效性;从而通过上述参数实现结果准确度的计算,具有较高的准确性。
本发明实施例提供的一种卡票识别方法,获取目标卡票包含的要素中第i个要素的权重,可以包括:
确定卡票的种类总数为N,确定包含目标卡票中第i个要素的卡票的种类总数为I,确定目标卡票包含的要素中第i个要素的权重为N/I。
需要说明的是,在确定每个卡票中要素的权重时,可以是基于要素能够表明卡票身份的程度来实现,也即如果某要素能够表示其所属卡票的程度越高,则为其赋予的权重则越高;具体来说,可以确定卡票的种类的总数量为N,仅存在于I类卡票中的要素的权重则为N/I,从而通过这种方式能够使得每个要素的权重符合其表明所属卡票的身份的程序,进而提高了结果准确度计算时的精确性及有效性。
本发明实施例提供的一种卡票识别方法,获取目标卡票包含的要素中第i个要素对应结果的完整度,可以包括:
如果目标卡票包含的要素中第i个要素对应结果为空字符串,则确定该要素的完整度为第一预设值,如果目标卡票包含的要素中第i个要素对应结果为乱码,则确定该要素的完整度为大于第一预设值的第二预设值,如果目标卡票包含的要素中第i个要素对应结果为正常编码及长度的字符串,则确定该要素的完整度为大于第二预设值的第三预设值。
需要说明的是,为了使得要素对应结果的完整度能够表明该结果在实现相应卡票识别时的有效性,本申请中可以设置为如果结果是空字符串,则说明其完整程序最低,因此对应的完整度的值最低;如果结果是乱码程度,则说明其完整程序较低,因此对应的完整度的值较低;如果结果是编码正常和长度正常的字符串,则说明其完整程序较高,因此对应的完整度的值较高;当然根据实际需要进行的其他设置,也均在本发明的保护范围之内。
本发明实施例提供的一种卡票识别方法,将待识别卡票集同时输入到每个卡票识别系统中之后,还可以包括:
接收每个卡票识别系统返回的确认信息;其中,卡票识别系统将接收的待识别卡票集对应信息添加至队列中,以对队列中各信息对应待识别的卡票依次进行识别;
对应的,接收每个卡票识别系统返回的识别结果集,包括:
接受每个卡票识别系统的回调,以获取卡票识别系统在实现回调后返回的识别结果集。
现有技术中在实现卡票识别系统的调用时,具体是同步调用,也即直接将待识别的卡票(发送待识别的卡票的技术特征均可以是通过发送携带有待识别的卡票的请求实现的)发送至卡票识别系统,再等待直至接收卡票识别系统返回的识别结果集,但是如果卡票识别系统出现吞吐量下降时容易造成系统雪崩;为了解决该技术问题,本申请中通过异步调用的方式实现卡票识别系统的调用,具体来说,可以将待识别的卡票发送到卡票识别系统,卡票识别系统返回确认信息表示已经接收到待识别的卡票,并将此次接收的卡票对应的标识或者携带此次接收的卡票的请求添加到队列中,待识别完成后,再回调调用方(卡票识别装置),将识别得到的识别结果集返回。其中,卡票识别系统与卡票识别装置之间仅在需要进行信息传输时保持连接,而在其他时间均是断开连接的状态,从而使得卡票识别装置与卡票识别系统保持连接的时间较短,因此,即使卡票识别系统发生故障,对卡票识别装置的影响也会降低;并且,通过上述异步调用卡票识别系统的方式,当卡票识别系统访问量过大时,能够通过队列缓冲压力,进而增加了系统可靠性。
本发明实施例提供的一种卡票识别方法,还可以包括:
接收卡票识别系统的添加请求或者删除请求,在该添加请求或者删除请求的指示下实现相应卡票识别系统的添加或者删除。
基于当前对识别的卡票的种类的变化,可以通过卡票识别系统的添加请求添加实现相应种类卡票的卡票识别系统,也可以通过卡票识别系统的删除请求删除相应种类卡票的卡票识别系统,从而通过这种方式,不仅可以使得卡票的识别能够满足当前需求,也能够避免无用的卡票识别系统占用系统空间等。
本发明实施例提供的一种卡票识别方法,接收每个卡票识别系统返回的识别结果集之后,还可以包括:
如果存在无法读取的识别结果集,则输出提示信息;提示信息包含识别结果集及得到识别结果集的卡票识别系统的系统信息。
需要说明的是,在接收到每个卡票识别系统返回的识别结果集之后,需要对识别结果集进行解析以得到相应的结果,但是如果存在无法读取的识别结果集,则可以输出相应的提示信息,提示信息中包含识别结果集及识别结果集的卡票识别系统的系统信息,从而使得外界可以基于系统信息定位到对应的卡票识别系统对卡票识别系统是否存在故障进行检测,也可以基于识别结果集进行人工解析,以判断卡票识别装置或者卡票识别装置及卡票识别系统两者之间的通信是否存在故障,从而通过这种方式一定程度上保证了卡票识别的有效实现。其中,系统信息可以为卡票识别系统的名称、序号等。
在一种具体应用场景中,卡票识别系统的数量共为3个,分别表示为ocr系统1、ocr系统2及ocr系统3;在该具体应用场景下,背景技术中所提供的现有的技术方案的实现示意图如图2所示,本发明所提供的技术方案的实现示意图如图3所示(其中,图片即为包含卡票的图片)。其中,本发明所提供的技术方案的实现主要包括:步骤A(并发调用)--步骤B(异步调用)--步骤C(结果整合),具体如下:
步骤A并发调用:
同一批待识别的卡票同时向ocr系统1、ocr系统2、ocr系统3发起调用,将原系统的串式调用变为并发调用,解决原系统识别时长太久的问题;
步骤B异步调用(异步调用ocr系统1如图4所示):
请求ocr系统后,ocr系统返回确认信息,并将这次请求添加到队列中,待识别完成后,回调调用方,将结果返回。该步骤的优化增加了系统的可靠性,当系统访问量过大时,会通过队列缓冲压力;由于调用方与ocr系统保持连接的时间较短,即使ocr系统故障,对调用方的影响也会降低。
步骤C结果整合(如图5所示):
ocr系统1返回结果集A(结果集即为识别结果集)、ocr系统2返回结果集B、ocr系统3返回结果C;由于三个ocr系统的内部识别是同步过程,因此,A、B、C三个集合的长度相等且每个集合相同索引对应结果是同一张卡票(每个结果集中包含有索引及结果,从而可以通过索引定位到相应的结果);定义最终结果为R;
首先,量化所有卡票中各要素的权重W,共有N类卡票,仅存在一类卡票的中的元素的权重为N,存在2类卡票的中的元素的权重为N/2,以此类推,存在I类卡票的中的元素的中即为N/I。然后分别取出A、B、C三个集合中第一个元素(元素即为卡票)A1、B1、C1,利用下列公式计算每个元素的准确度:
Figure BDA0002409666260000091
其中M表示要素的完整程度,规则是空字符串完整程度最低,乱码程度完整较低,字符编码正常和长度正常完整程度高;W是要素的权重,例如性别在所有金融领域的卡票中,出现在身份证中的概率是最高的,所以识别是身份证时,W值偏大,具体W的取值可以基于上述量化要素权重所得结果确定。根据最终P值大小,将最大的P值对应结果添加到R集合中,即R1=max(Pa1,Pb1,Pc1);通过遍历集合A、B、C,形成最终结果集R。
可见,本申请公开的技术方案,不仅能够整体提升识别率,一定程度上避免错误分类的发生,而且能够明显提高识别速度,提高系统可靠性。
本发明实施例还提供了一种卡票识别装置,如图5所示,可以包括:
输入模块11,用于:将待识别卡票集同时输入到每个卡票识别系统中;待识别卡票集包含每个待识别的卡票,每个卡票识别系统用于识别相应种类的卡票;
第一接收模块12,用于:接收每个卡票识别系统返回的识别结果集;识别结果集包含卡票识别系统对待识别卡票集中每个待识别的卡票进行识别所得的结果;
筛选模块13,用于:由与每个待识别的卡票对应的结果中筛选出一个准确度最高的结果作为该待识别的卡票的最终结果,并确定包含有每个待识别的卡票对应最终结果的集合为最终结果集。
本发明实施例提供的一种卡票识别装置,筛选模块可以包括:
获取单元,用于:确定每个待识别的卡票中任一卡票为目标卡票,目标卡票对应的任一结果为目标结果,按照下列公式计算目标结果的准确度:
Figure BDA0002409666260000101
其中,P表示目标结果的准确度,v表示目标卡票中包含的要素总数量,ωi表示目标卡票包含的要素中第i个要素的权重,Μi表示目标卡票包含的要素中第i个要素对应结果的完整度。
本发明实施例提供的一种卡票识别装置,获取单元可以包括:
第一获取子单元,用于:确定卡票的种类总数为N,确定包含目标卡票中第i个要素的卡票的种类总数为I,确定目标卡票包含的要素中第i个要素的权重为N/I;
第二获取子单元,用于:如果目标卡票包含的要素中第i个要素对应结果为空字符串,则确定该要素的完整度为第一预设值,如果目标卡票包含的要素中第i个要素对应结果为乱码,则确定该要素的完整度为大于第一预设值的第二预设值,如果目标卡票包含的要素中第i个要素对应结果为正常编码及长度的字符串,则确定该要素的完整度为大于第二预设值的第三预设值。
本发明实施例提供的一种卡票识别装置,还可以包括:
第二接收模块,用于:将待识别卡票集同时输入到每个卡票识别系统中之后,接收每个卡票识别系统返回的确认信息;其中,卡票识别系统将接收的待识别卡票集对应信息添加至队列中,以对队列中各信息对应待识别的卡票依次进行识别;
对应的,第一接收模块可以包括:
接收单元,用于:接受每个卡票识别系统的回调,以获取卡票识别系统在实现回调后返回的识别结果集。
本发明实施例提供的一种卡票识别装置,还可以包括:
系统设置模块,用于:接收卡票识别系统的添加请求或者删除请求,在该添加请求或者删除请求的指示下实现相应卡票识别系统的添加或者删除。
本发明实施例提供的一种卡票识别装置,还可以包括:
提示模块,用于:接收每个卡票识别系统返回的识别结果集之后,如果存在无法读取的识别结果集,则输出提示信息;提示信息包含识别结果集及得到识别结果集的卡票识别系统的系统信息。
本发明实施例还提供了一种卡票识别设备,可以包括:
存储器,用于存储计算机程序;
处理器,用于执行计算机程序时实现如上任一项卡票识别方法的步骤。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现如上任一项卡票识别方法的步骤。
需要说明的是,本发明实施例提供的一种卡票识别装置、设备及存储介质中相关部分的说明请参见本发明实施例提供的一种卡票识别方法中对应部分的详细说明,在此不再赘述。另外本发明实施例提供的上述技术方案中与现有技术中对应技术方案实现原理一致的部分并未详细说明,以免过多赘述。
对所公开的实施例的上述说明,使本领域技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (7)

1.一种卡票识别方法,其特征在于,包括:
将待识别卡票集同时输入到每个卡票识别系统中;所述待识别卡票集包含每个待识别的卡票,每个所述卡票识别系统用于识别相应种类的卡票;
接收每个所述卡票识别系统返回的识别结果集;所述识别结果集包含卡票识别系统对所述待识别卡票集中每个待识别的卡票进行识别所得的结果;
由与每个待识别的卡票对应的结果中筛选出一个准确度最高的结果作为该待识别的卡票的最终结果,并确定包含有每个待识别的卡票对应最终结果的集合为最终结果集;
其中,获取每个待识别的卡票对应的结果的准确度,包括:
确定每个待识别的卡票中任一卡票为目标卡票,所述目标卡票对应的任一结果为目标结果,按照下列公式计算所述目标结果的准确度:
Figure FDA0004090780420000011
其中,P表示所述目标结果的准确度,v表示所述目标卡票中包含的要素总数量,ωi表示所述目标卡票包含的要素中第i个要素的权重,Μi表示所述目标卡票包含的要素中第i个要素对应结果的完整度;
获取所述目标卡票包含的要素中第i个要素的权重,包括:
确定卡票的种类总数为N,确定包含所述目标卡票中第i个要素的卡票的种类总数为I,确定所述目标卡票包含的要素中第i个要素的权重为N/I;
获取所述目标卡票包含的要素中第i个要素对应结果的完整度,包括:
如果所述目标卡票包含的要素中第i个要素对应结果为空字符串,则确定该要素的完整度为第一预设值,如果所述目标卡票包含的要素中第i个要素对应结果为乱码,则确定该要素的完整度为大于第一预设值的第二预设值,如果所述目标卡票包含的要素中第i个要素对应结果为正常编码及长度的字符串,则确定该要素的完整度为大于第二预设值的第三预设值。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,将待识别卡票集同时输入到每个卡票识别系统中之后,还包括:
接收每个所述卡票识别系统返回的确认信息;其中,所述卡票识别系统将接收的待识别卡票集对应信息添加至队列中,以对所述队列中各信息对应待识别的卡票依次进行识别;
对应的,接收每个所述卡票识别系统返回的识别结果集,包括:
接受每个所述卡票识别系统的回调,以获取所述卡票识别系统在实现回调后返回的识别结果集。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,还包括:
接收卡票识别系统的添加请求或者删除请求,在该添加请求或者删除请求的指示下实现相应卡票识别系统的添加或者删除。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,接收每个所述卡票识别系统返回的识别结果集之后,还包括:
如果存在无法读取的识别结果集,则输出提示信息;所述提示信息包含所述识别结果集及得到所述识别结果集的卡票识别系统的系统信息。
5.一种卡票识别装置,其特征在于,包括:
输入模块,用于:将待识别卡票集同时输入到每个卡票识别系统中;所述待识别卡票集包含每个待识别的卡票,每个所述卡票识别系统用于识别相应种类的卡票;
接收模块,用于:接收每个所述卡票识别系统返回的识别结果集;所述识别结果集包含卡票识别系统对所述待识别卡票集中每个待识别的卡票进行识别所得的结果;
筛选模块,用于:由与每个待识别的卡票对应的结果中筛选出一个准确度最高的结果作为该待识别的卡票的最终结果,并确定包含有每个待识别的卡票对应最终结果的集合为最终结果集;
其中,所述筛选模块包括:
获取单元,用于:确定每个待识别的卡票中任一卡票为目标卡票,所述目标卡票对应的任一结果为目标结果,按照下列公式计算所述目标结果的准确度:
Figure FDA0004090780420000021
其中,P表示所述目标结果的准确度,v表示所述目标卡票中包含的要素总数量,ωi表示所述目标卡票包含的要素中第i个要素的权重,Μi表示所述目标卡票包含的要素中第i个要素对应结果的完整度;
所述获取单元包括:
第一获取子单元,用于:确定卡票的种类总数为N,确定包含所述目标卡票中第i个要素的卡票的种类总数为I,确定所述目标卡票包含的要素中第i个要素的权重为N/I;
第二获取子单元,用于:如果所述目标卡票包含的要素中第i个要素对应结果为空字符串,则确定该要素的完整度为第一预设值,如果所述目标卡票包含的要素中第i个要素对应结果为乱码,则确定该要素的完整度为大于第一预设值的第二预设值,如果所述目标卡票包含的要素中第i个要素对应结果为正常编码及长度的字符串,则确定该要素的完整度为大于第二预设值的第三预设值。
6.一种卡票识别设备,其特征在于,包括:
存储器,用于存储计算机程序;
处理器,用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至3任一项所述卡票识别方法的步骤。
7.一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上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至3任一项所述卡票识别方法的步骤。
CN202010172470.1A 2020-03-12 2020-03-12 一种卡票识别方法、装置、设备及存储介质 Active CN111401221B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010172470.1A CN111401221B (zh) 2020-03-12 2020-03-12 一种卡票识别方法、装置、设备及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010172470.1A CN111401221B (zh) 2020-03-12 2020-03-12 一种卡票识别方法、装置、设备及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111401221A CN111401221A (zh) 2020-07-10
CN111401221B true CN111401221B (zh) 2023-04-25

Family

ID=71432414

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010172470.1A Active CN111401221B (zh) 2020-03-12 2020-03-12 一种卡票识别方法、装置、设备及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111401221B (zh)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106294125A (zh) * 2016-07-25 2017-01-04 重庆农村商业银行股份有限公司 银行核心系统数据处理方法
CN110188762A (zh) * 2019-04-23 2019-08-30 山东大学 中英文混合商户门店名称识别方法、系统、设备及介质

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5835902A (en) * 1994-11-02 1998-11-10 Jannarone; Robert J. Concurrent learning and performance information processing system
JPH11185061A (ja) * 1997-12-22 1999-07-09 Toshiba Corp 定期券発行機及び定期券発行方法
JP4631005B2 (ja) * 2005-07-15 2011-02-16 公立大学法人大阪府立大学 付加情報を用いたパターン認識に係るプログラム、装置および方法
JP5759161B2 (ja) * 2010-12-16 2015-08-05 キヤノン株式会社 物体認識装置、物体認識方法、学習装置、学習方法、プログラム、および情報処理システム
CN103996239B (zh) * 2014-06-13 2016-08-24 广州广电运通金融电子股份有限公司 一种基于多线索融合的票据定位识别方法及系统
US20170124464A1 (en) * 2015-10-28 2017-05-04 Fractal Industries, Inc. Rapid predictive analysis of very large data sets using the distributed computational graph
CN107480681A (zh) * 2017-08-02 2017-12-15 四川长虹电器股份有限公司 基于深度学习的高并发票据识别系统与方法
CN109598265B (zh) * 2017-09-30 2021-09-28 顺丰科技有限公司 一种文字识别方法、系统、设备、计算机可读存储介质
CN107766809B (zh) * 2017-10-09 2020-05-19 平安科技(深圳)有限公司 电子装置、票据信息识别方法和计算机可读存储介质
CN108183939A (zh) * 2017-12-20 2018-06-19 汉王科技股份有限公司 云识别服务系统、方法、设备及云服务器
CN108446621A (zh) * 2018-03-14 2018-08-24 平安科技(深圳)有限公司 票据识别方法、服务器及计算机可读存储介质
CN110009796B (zh) * 2019-04-11 2020-12-04 北京邮电大学 发票类别识别方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN111832423A (zh) * 2020-06-19 2020-10-27 北京邮电大学 一种票据信息识别方法、装置及系统
CN115147846A (zh) * 2022-07-15 2022-10-04 平安科技(深圳)有限公司 多语言票据识别方法、装置、设备及存储介质

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106294125A (zh) * 2016-07-25 2017-01-04 重庆农村商业银行股份有限公司 银行核心系统数据处理方法
CN110188762A (zh) * 2019-04-23 2019-08-30 山东大学 中英文混合商户门店名称识别方法、系统、设备及介质

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
一种基于决策树的选项识别方法;雷俊杰;张伟池;余荣;张浩川;;无线互联科技(01);全文 *
基于改进加权二部图和用户信任度的协同过滤推荐算法;邓小燕;张晓彬;;计算机系统应用(05);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN111401221A (zh) 2020-07-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109685514A (zh) 用于支付的方法、装置、存储介质及电子设备
WO2019056496A1 (zh) 图片复审概率区间生成方法及图片复审判定方法
CN114218110A (zh) 财务数据的对账测试方法、装置、计算机设备及存储介质
CN112184143B (zh) 一种合规审核规则中的模型训练方法、装置和设备
CN111401221B (zh) 一种卡票识别方法、装置、设备及存储介质
CN111767543B (zh) 重放攻击漏洞确定方法、装置、设备及可读存储介质
CN111984734A (zh) 一种基于区块链的数据处理方法、装置、设备及存储介质
CN112287923A (zh) 卡证信息识别方法、装置、设备及存储介质
CN115495498B (zh) 数据关联方法、系统、电子设备及存储介质
CN111125168A (zh) 一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质
US20220076008A1 (en) Systems and methods for enrollment and identity management using mobile imaging
CN111010676A (zh) 一种短信缓存方法、装置及系统
EP4089592A1 (en) Method for determining annotation capability information, related apparatus and computer program product
CN115640952B (zh) 一种数据导入上传的方法及系统
CN113313594B (zh) 订单处理方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品
CN113934760B (zh) 基于人工智能模型的金融数据识别与传输系统及其方法
CN113704652B (zh) 数据处理方法、装置、中转站及数据处理系统
CN107992521B (zh) 处理用户的服务请求的方法及装置
CN117474623A (zh) 抢单方法、装置、设备和存储介质
CN115187339A (zh) 基于人工智能的业务订单信息处理方法及装置
CN117609328A (zh) 业务处理方法、装置、设备及存储介质
CN114298155A (zh) 一种智能业务处理方法及系统
CN116760886A (zh) 提升用户转化率的方法及提升用户转化率系统
CN116185648A (zh) 多渠道广告前端任务的同步执行控制方法、装置及设备
CN112433988A (zh) 数据核对方法、装置、计算机设备及存储介质

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