CN113947510A - 一种基于文件格式自适应的不动产电子证照管理系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于文件格式自适应的不动产电子证照管理系统，包括：文件接收模块，所述文件接收模块用于接收文件；文件格式自适应模块，所述文件接收模块将接收到的文件传递给所述文件格式自适应模块；签章模块，所述文件格式自适应模块将生成的新的电子证照文件传递给所述签章模块；存储模块，所述存储模块用于接收签章模块的电子证照文件和电子签章文件。本发明的一种基于文件格式自适应的不动产电子证照管理系统通过深度神经网络进行内容关键信息提取，将其统一融合后，能够提高准确率和效率，从不同格式的文件内容中提取出不动产单元、证书序号内容等不动产电子证照关键信息，不需人工阅读和录入数据，提高了工作效率。

Description

一种基于文件格式自适应的不动产电子证照管理系统
技术领域
本发明涉及管理系统技术领域，尤其是指一种基于文件格式自适应的不动产电子证照管理系统。
背景技术
不动产登记作为日常业务量巨大的政府服务窗口，在服务百姓和优化营商环境起着重要的作用，同时也是评价城市营商环境的重要指标。
目前政务部门在工作中需要对办理业务的证明材料如身份证、户口本等进行采集并数字化存储，而在采集过程中，由于采集设备、采集软件、采集方法的不同，容易导致采集得到的文件格式不一致的问题，导致电子证照后续处理过程较为复杂，影响了政务办事效率。
发明内容
为此，本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术中由于采集设备、采集软件、采集方法的不同，导致采集得到的文件格式不一致，使得政务办事效率降低的问题，并提供一种处理效率高的基于文件格式自适应的不动产电子证照管理系统。
为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于文件格式自适应的不动产电子证照管理系统，包括：
文件接收模块，所述文件接收模块用于接收文件；
文件格式自适应模块，所述文件接收模块将接收到的文件传递给所述文件格式自适应模块，所述文件格式自适应模块生成新的电子证照文件；
签章模块，所述文件格式自适应模块将生成的新的电子证照文件传递给所述签章模块，所述签章模块用于生成对应的电子签章文件；
存储模块，所述存储模块用于接收签章模块的电子证照文件和电子签章文件，并存储相关信息。
作为本发明的进一步改进，所述文件接收模块通过REST接口形式接收文件。
作为本发明的进一步改进，所述文件格式自适应模块对于Microsoft OfficeWord格式文件，采用ApachePOI读取文件中内容，通过使用端对端神经网络模型对文件中内容进行提取，其中，ApachePOI是一个解析Microsoft Documents的Java程序库。
作为本发明的进一步改进，所述文件格式自适应模块对于PDF格式文件，采用itextpdf方法读取文件中内容，通过使用端对端神经网络模型对文件中内容进行提取，其中，itextpdf是一个解析PDF文件的Java程序库。
作为本发明的进一步改进，所述端对端神经网络模型利用ResNet+FPN作为骨干网络进行文字检测，利用检测网络和ROIAlign算法的结果进行attention+encoder-decoder的文字识别，将文本位置信息、视觉信息、语义信息进行融合，并通过BiLSTM进行IOB标签分类以得到文档关键信息，其中attention为注意力机制，encoder为编码器，decoder为解码器。
作为本发明的进一步改进，端对端神经网络模型对文本检测、文本识别、信息提取三个任务进行共同优化学习，其损失函数为：
Figure BDA0003296091320000021
其中，λrecog和λinfo为平衡系数，
Figure BDA0003296091320000022
为文本检测任务的损失函数，包括一个分类损失函数和一个回归损失函数。
作为本发明的进一步改进，文本识别损失函数和信息提取损失函数分别定义如下：
Figure BDA0003296091320000023
Figure BDA0003296091320000024
其中，
Figure BDA0003296091320000031
为来自识别任务的第i个文本中第t个字符的真实标签，
Figure BDA0003296091320000032
是其对应的信息提取标签。
作为本发明的进一步改进，文本检测和文本识别组合成文本阅读任务，通过统一的端对端文本阅读和信息提取网络将文本阅读的多模态视觉和文本特征融合到信息提取中。
作为本发明的进一步改进，所述签章模块利用SHA-256算法计算电子证照文件的HASH值，并通过RSA算法使用私钥对计算得到的HASH值进行签名，最终生成对应的电子签章文件。
作为本发明的进一步改进，所述相关信息为所述存储模块接收到所述签章模块的电子证照文件和电子签章文件后，根据不动产所有权、不动产单元、证书序号数据规范对证照提取特征，并进行排序和编码形成的一组信息，将该组信息存储在数据库中。
本发明的上述技术方案相比现有技术具有以下优点：
本发明的一种基于文件格式自适应的不动产电子证照管理系统通过深度神经网络进行内容关键信息提取，将其统一融合后，能够提高准确率和效率，从不同格式的文件内容中提取出不动产单元、证书序号内容等不动产电子证照关键信息，不需人工阅读和录入数据，提高了工作效率的同时，减少了因人工录入错误导致的后续问题。
附图说明
为了使本发明的内容更容易被清楚的理解，下面根据本发明的具体实施例并结合附图，对本发明作进一步详细的说明，其中：
图1是本发明优选实施例中基于文件格式自适应的不动产电子证照管理系统的架构图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好地理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。
在一些实施例中，参照图1所示，本发明的一种基于文件格式自适应的不动产电子证照管理系统，包括：
文件接收模块，文件接收模块用于接收文件；
文件格式自适应模块，文件接收模块将接收到的文件传递给文件格式自适应模块，文件格式自适应模块生成新的电子证照文件；
签章模块，文件格式自适应模块将生成的新的电子证照文件传递给签章模块，签章模块用于生成对应的电子签章文件；
存储模块，存储模块用于接收签章模块的电子证照文件和电子签章文件，并存储相关信息。
文件接收模块接收到文件后，将其传递给文件格式自适应模块，文件格式自适应模块生成新的电子证照文件，并将该电子证照文件传递给签章模块，签章模块生成对应的电子签章文件，存储模块接收签章模块的电子证照文件和电子签章文件，并存储相关信息。
在一些实施例中，参照图1所示，文件接收模块通过REST接口形式接收文件。REST用来规范应用如何在HTTP层与API提供方进行数据交互；REST描述了HTTP层里客户端和服务器端的数据交互规则；客户端通过向服务器端发送HTTP请求，接收服务器的响应，完成一次HTTP交互，这个交互过程中，REST架构约定两个重要方面就是HTTP请求所采用的方法，以及请求的链接。
在一些实施例中，参照图1所示，文件格式自适应模块对于Microsoft OfficeWord格式文件，采用ApachePOI读取文件中内容，通过使用端对端神经网络模型对文件中内容进行提取，其中，ApachePOI是一个解析Microsoft Documents的Java程序库。提取不动产单元、证书序号内容，再按照电子证明模板重新组织内容，以生成新的电子证明文件。
在一些实施例中，参照图1所示，文件格式自适应模块对于PDF格式文件，采用itextpdf方法读取文件中内容，通过使用端对端神经网络模型对文件中内容进行提取，其中，itextpdf是一个解析PDF文件的Java程序库。提取不动产单元、证书序号内容，再按照电子证照模板重新组织排版内容，以生成新的电子证照文件。
在一些实施例中，参照图1所示，端对端神经网络模型利用ResNet+FPN作为骨干网络进行文字检测，利用检测网络和ROIAlign算法的结果进行attention+encoder-decoder的文字识别，将文本位置信息、视觉信息、语义信息进行融合，并通过BiLSTM进行IOB标签分类以得到文档关键信息，其中attention为注意力机制，encoder为编码器，decoder为解码器。
在一些实施例中，参照图1所示，端对端神经网络模型对文本检测、文本识别、信息提取三个任务进行共同优化学习，其损失函数为：
Figure BDA0003296091320000051
其中，λrecog和λinfo为平衡系数，
Figure BDA0003296091320000052
为文本检测任务的损失函数，包括一个分类损失函数和一个回归损失函数。
在一些实施例中，参照图1所示，文本识别损失函数和信息提取损失函数分别定义如下：
Figure BDA0003296091320000053
Figure BDA0003296091320000054
其中，
Figure BDA0003296091320000055
为来自识别任务的第i个文本中第t个字符的真实标签，
Figure BDA0003296091320000056
是其对应的信息提取标签。
需要说明的是，该算法在Taxi Invoices和Resumes数据集上准确率能达到91％和88％，与同类算法相比提高了准确率，数据集试验具体数据如表1和表2所示：
Figure BDA0003296091320000057
Figure BDA0003296091320000061
表1.TaxiInvoices数据集信息提取准确率(％)
提取项目\算法 Chargrid NER GCN 本申请
姓名 43.4 42.7 42.9 45.7
手机号 87.0 86.6 83.3 88.0
E-mail 70.9 69.6 68.0 74.9
年龄 77.1 68.7 62.2 81.4
学校 74.7 86.0 82.3 87.4
表2.Resumes数据集信息提取准确率(％)
在一些实施例中，参照图1所示，文本检测和文本识别组合成文本阅读任务，通过统一的端对端文本阅读和信息提取网络将文本阅读的多模态视觉和文本特征融合到信息提取中。文本阅读的多模态视觉和文本特征被融合到信息提取中，另一方面，信息提取中的语义也有助于文本阅读的优化，从而提高了文件信息提取的准确率。
在一些实施例中，参照图1所示，签章模块利用SHA-256算法计算电子证照文件的HASH值，并通过RSA算法使用私钥对计算得到的HASH值进行签名，最终生成对应的电子签章文件。
在一些实施例中，参照图1所示，相关信息为存储模块接收到签章模块的电子证照文件和电子签章文件后，根据不动产所有权、不动产单元、证书序号数据规范对证照提取特征，并进行排序和编码形成的一组信息，将该组信息存储在数据库中。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请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，本申请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。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、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。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引申出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

Claims (10)

1.一种基于文件格式自适应的不动产电子证照管理系统，其特征在于，包括：
文件接收模块，所述文件接收模块用于接收文件；
文件格式自适应模块，所述文件接收模块将接收到的文件传递给所述文件格式自适应模块，所述文件格式自适应模块生成新的电子证照文件；
签章模块，所述文件格式自适应模块将生成的新的电子证照文件传递给所述签章模块，所述签章模块用于生成对应的电子签章文件；
存储模块，所述存储模块用于接收签章模块的电子证照文件和电子签章文件，并存储相关信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于文件格式自适应的不动产电子证照管理系统，其特征在于，所述文件接收模块通过REST接口形式接收文件。
3.根据权利要求1所述的一种基于文件格式自适应的不动产电子证照管理系统，其特征在于，所述文件格式自适应模块对于Microsoft Office Word格式文件，采用ApachePOI读取文件中内容，通过使用端对端神经网络模型对文件中内容进行提取，其中，ApachePOI是一个解析Microsoft Documents的Java程序库。
4.根据权利要求1所述的一种基于文件格式自适应的不动产电子证照管理系统，其特征在于，所述文件格式自适应模块对于PDF格式文件，采用itextpdf方法读取文件中内容，通过使用端对端神经网络模型对文件中内容进行提取，其中，itextpdf是一个解析PDF文件的Java程序库。
5.根据权利要求3或4所述的一种基于文件格式自适应的不动产电子证照管理系统，其特征在于，所述端对端神经网络模型利用ResNet+FPN作为骨干网络进行文字检测，利用检测网络和ROIAlign算法的结果进行attention+encoder-decoder的文字识别，将文本位置信息、视觉信息、语义信息进行融合，并通过BiLSTM进行IOB标签分类以得到文档关键信息，其中attention为注意力机制，encoder为编码器，decoder为解码器。
6.根据权利要求5所述的一种基于文件格式自适应的不动产电子证照管理系统，其特征在于，端对端神经网络模型对文本检测、文本识别、信息提取三个任务进行共同优化学习，其损失函数为：
Figure FDA0003296091310000021
其中，λrecog和λinfo为平衡系数，
Figure FDA0003296091310000022
为文本检测任务的损失函数，包括一个分类损失函数和一个回归损失函数。
7.根据权利要求6所述的一种基于文件格式自适应的不动产电子证照管理系统，其特征在于，文本识别损失函数和信息提取损失函数分别定义如下：
Figure FDA0003296091310000023
Figure FDA0003296091310000024
其中，
Figure FDA0003296091310000025
为来自识别任务的第i个文本中第t个字符的真实标签，
Figure FDA0003296091310000026
是其对应的信息提取标签。
8.根据权利要求6所述的一种基于文件格式自适应的不动产电子证照管理系统，其特征在于，文本检测和文本识别组合成文本阅读任务，通过统一的端对端文本阅读和信息提取网络将文本阅读的多模态视觉和文本特征融合到信息提取中。
9.根据权利要求1所述的一种基于文件格式自适应的不动产电子证照管理系统，其特征在于，所述签章模块利用SHA-256算法计算电子证照文件的HASH值，并通过RSA算法使用私钥对计算得到的HASH值进行签名，最终生成对应的电子签章文件。
10.根据权利要求1所述的一种基于文件格式自适应的不动产电子证照管理系统，其特征在于，所述相关信息为所述存储模块接收到所述签章模块的电子证照文件和电子签章文件后，根据不动产所有权、不动产单元、证书序号数据规范对证照提取特征，并进行排序和编码形成的一组信息，将该组信息存储在数据库中。
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