CN111753785A - 一种基于深度学习技术的印章检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明特别涉及一种基于深度学习技术的印章检测方法。该基于深度学习技术的印章检测方法，首先构建印章检测模型，然后利用原始印章图片数据进行模型训练，最后利用训练好的模型进行印章的检测即可。该基于深度学习技术的印章检测方法，可以利用深度学习技术快速准确地检测图片中是否含有印章以及印章所在的具体位置坐标，操作简洁、高效，鲁棒性能好，对各种环境下、各种颜色的印章均能进行快速、有效地检测。

Description

一种基于深度学习技术的印章检测方法
技术领域
本发明涉及图像识别与深度学习技术领域，特别涉及一种基于深度学习技术的印章检测方法。
背景技术
随着政务服务的发展，事项秒批系统需要涉及大量的证明材料、合同、报告、批文等各种类型文档，例如办事群众在提交健康证明时必须要盖有医院的公章。目前，对印章的检查与复核均采用人工检查的方式，这种方法不仅会增加大量的人工成本，且检查效率较低，无疑会延长审核时长，降低人民群众办事效率。
为了加快审核效率，本发明提出了一种基于深度学习技术的印章检测方法，旨在快速地检测上传的材料图片中是否含有印章，以及印章所在的具体位置坐标。
发明内容
本发明为了弥补现有技术的缺陷，提供了一种简单高效的基于深度学习技术的印章检测方法。
本发明是通过如下技术方案实现的：
一种基于深度学习技术的印章检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
第一步，构建印章检测模型
构建印章检测模型，每张图像只需要进行一次检测，即可得到图像中是否包含印章以及印章的位置；
第二步，利用原始印章图片数据进行模型训练
在印章检测模型训练过程中采用多种数据扩充方法，解决原始印章材料图片数量不足的问题；
第三步，利用训练好的印章检测模型进行印章的检测，预测印章的边界框坐标及边界框中所含印章的置信度即可。
所述第一步中，首先构建YOLOv3网络结构，并通过YOLOv3网络将输入图像划分为多个栅格；
每个栅格预测多个边界框以及边界框的置信度得分，所述置信度得分代表该栅格是否含有物体以及对物体边界框的坐标预测准确度。
所述YOLOv3模型由多层卷积神经网络及其变体组成，卷积神经网络利用卷积计算来提图像特征，卷积的计算公式如下：
Figure BDA0002563776710000021
其中，符号
Figure BDA0002563776710000022
代表卷积运算，x为输入，h为权重，y为输出。
为了解决前期训练样本过少的问题，所述第二步中采用数据增强的方法，利用图像处理技术将原始印章复制到随机背景中，且在背景中的位置及方向也进行随机摆放，然后对整幅图像进行旋转及亮度处理。
所述第二步中，利用OpenCV(Open Source Computer Vision Library，开源计算机视觉库)技术对原始印章进行提取，并将提取的印章随机旋转一定角度后复制到不同的材料背景中的随机位置，然后利用Pillow模块对图像的亮度在一定范围内进行随机设定，从而利用一个原始印章得到多个训练样本。
所述第二步中，将利用图像处理技术生成的图像尺寸统一缩放至指定尺寸后作为训练样本分批次输入YOLOv3模型，并利用损失函数对模型参数不断进行训练优化，最终获得准确度满足需求的印章检测模型。
所述第三步中，首先输入原始图片，将图片缩放到指定尺寸后通过印章检测模型的特征提取网络获取不同尺度的特征图，然后根据特征图预测印章的边界框坐标及边界框中所含印章的置信度即可。
所述指定尺寸为800*800像素。
所述第三步中，输入待测图片，经YOLOv3模型预测出图片中是否含有印章以及印章坐标的置信度得分，置信度得分公式如下：
Figure BDA0002563776710000023
其中Pr(Object)为该图片是否存在待检测物体，若图片中含有印章则Pr(Object)为1，否则为0；IOU为预测的物体边界框与物体实际边界框的联合交叉面积。
本发明的有益效果是：该基于深度学习技术的印章检测方法，可以利用深度学习技术快速准确地检测图片中是否含有印章以及印章所在的具体位置坐标，操作简洁、高效，鲁棒性能好，对各种环境下、各种颜色的印章均能进行快速、有效地检测。
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。
附图1为本发明基于深度学习技术的印章检测方法示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好的理解本发明中的技术方案，下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚，完整的描述。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，都应当属于本发明保护的范围。
该基于深度学习技术的印章检测方法，包括以下步骤：
第一步，构建印章检测模型
构建印章检测模型，每张图像只需要进行一次检测，即可得到图像中是否包含印章以及印章的位置；
第二步，利用原始印章图片数据进行模型训练
在印章检测模型训练过程中采用多种数据扩充方法，解决原始印章材料图片数量不足的问题；
第三步，利用训练好的印章检测模型进行印章的检测，预测印章的边界框坐标及边界框中所含印章的置信度即可。
所述第一步中，首先构建YOLOv3网络结构，并通过YOLOv3网络将输入图像划分为多个栅格；
每个栅格预测多个边界框以及边界框的置信度得分，所述置信度得分代表该栅格是否含有物体以及对物体边界框的坐标预测准确度。
所述YOLOv3模型由多层卷积神经网络及其变体组成，卷积神经网络利用卷积计算来提图像特征，卷积的计算公式如下：
Figure BDA0002563776710000041
其中，符号
Figure BDA0002563776710000042
代表卷积运算，x为输入，h为权重，y为输出。
为了解决前期训练样本过少的问题，所述第二步中采用数据增强的方法，利用图像处理技术将原始印章复制到随机背景中，且在背景中的位置及方向也进行随机摆放，然后对整幅图像进行旋转及亮度处理。
所述第二步中，利用OpenCV(Open Source Computer Vision Library，开源计算机视觉库)技术对原始印章进行提取，并将提取的印章随机旋转一定角度后复制到不同的材料背景中的随机位置，然后利用Pillow模块对图像的亮度在一定范围内进行随机设定，从而利用一个原始印章得到多个训练样本。
所述第二步中，将利用图像处理技术生成的图像尺寸统一缩放至指定尺寸后作为训练样本分批次输入YOLOv3模型，并利用损失函数对模型参数不断进行训练优化，最终获得准确度满足需求的印章检测模型。
所述第三步中，首先输入原始图片，将图片缩放到指定尺寸后通过印章检测模型的特征提取网络获取不同尺度的特征图，然后根据特征图预测印章的边界框坐标及边界框中所含印章的置信度即可。
所述指定尺寸为800*800像素。
所述第三步中，输入待测图片，经YOLOv3模型预测出图片中是否含有印章以及印章坐标的置信度得分，置信度得分公式如下：
Figure BDA0002563776710000043
其中Pr(Object)为该图片是否存在待检测物体，若图片中含有印章则Pr(Object)为1，否则为0；IOU为预测的物体边界框与物体实际边界框的联合交叉面积。
与目前的现有技术相比，该基于深度学习技术的印章检测方法，具有以下特点：
第一、利用深度学习技术，能够自动检测图片中是否含有印章以及印章所在的具体位置坐标，解决了人工成本高、检查效率低的问题。
第二、相比于其他传统的检测方法，该方法具有更好的鲁棒性能，对各种环境下、各种颜色的印章均能进行快速、有效地检测。
以上所述的实施例，只是本发明具体实施方式的一种，本领域的技术人员在本发明技术方案范围内进行的通常变化和替换都应包含在本发明的保护范围内。

Claims (9)

1.一种基于深度学习技术的印章检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
第一步，构建印章检测模型
构建印章检测模型，每张图像只需要进行一次检测，即可得到图像中是否包含印章以及印章的位置；
第二步，利用原始印章图片数据进行模型训练
在印章检测模型训练过程中采用多种数据扩充方法，解决原始印章材料图片数量不足的问题；
第三步，利用训练好的印章检测模型进行印章的检测，预测印章的边界框坐标及边界框中所含印章的置信度即可。
2.根据权利要求1所述的基于深度学习技术的印章检测方法，其特征在于：所述第一步中，首先构建YOLOv3网络结构，并通过YOLOv3网络将输入图像划分为多个栅格；
每个栅格预测多个边界框以及边界框的置信度得分，所述置信度得分代表该栅格是否含有物体以及对物体边界框的坐标预测准确度。
3.根据权利要求2所述的基于深度学习技术的印章检测方法，其特征在于：所述YOLOv3模型由多层卷积神经网络及其变体组成，卷积神经网络利用卷积计算来提图像特征，卷积的计算公式如下：
Figure FDA0002563776700000011
其中，符号
Figure FDA0002563776700000012
代表卷积运算，x为输入，h为权重，y为输出。
4.根据权利要求1所述的基于深度学习技术的印章检测方法，其特征在于：为了解决前期训练样本过少的问题，所述第二步中采用数据增强的方法，利用图像处理技术将原始印章复制到随机背景中，且在背景中的位置及方向也进行随机摆放，然后对整幅图像进行旋转及亮度处理。
5.根据权利要求4所述的基于深度学习技术的印章检测方法，其特征在于：所述第二步中，利用OpenCV技术对原始印章进行提取，将提取的印章随机旋转一定角度后复制到不同的材料背景中的随机位置，然后利用Pillow模块对图像的亮度在一定范围内进行随机设定。
6.根据权利要求3或5所述的基于深度学习技术的印章检测方法，其特征在于：所述第二步中，将利用图像处理技术生成的图像尺寸统一缩放至指定尺寸后作为训练样本分批次输入YOLOv3模型，并利用损失函数对模型参数不断进行训练优化，最终获得准确度满足需求的印章检测模型。
7.根据权利要求6所述的基于深度学习技术的印章检测方法，其特征在于：所述第三步中，首先输入原始图片，将图片缩放到指定尺寸后通过印章检测模型的特征提取网络获取不同尺度的特征图，然后根据特征图预测印章的边界框坐标及边界框中所含印章的置信度即可。
8.根据权利要求6或7所述的基于深度学习技术的印章检测方法，其特征在于：所述指定尺寸为800*800像素。
9.根据权利要求7所述的基于深度学习技术的印章检测方法，其特征在于：所述第三步中，输入待测图片，经YOLOv3模型预测出图片中是否含有印章以及印章坐标的置信度得分，置信度得分公式如下：
Figure FDA0002563776700000021
其中Pr(Object)为该图片是否存在待检测物体，若图片中含有印章则Pr(Object)为1，否则为0；IOU为预测的物体边界框与物体实际边界框的联合交叉面积。
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