CN115761781A - 一种用于工程电子档案笔记图像数据识别系统 - Google Patents

一种用于工程电子档案笔记图像数据识别系统 Download PDF

Info

Publication number
CN115761781A
CN115761781A CN202310014829.6A CN202310014829A CN115761781A CN 115761781 A CN115761781 A CN 115761781A CN 202310014829 A CN202310014829 A CN 202310014829A CN 115761781 A CN115761781 A CN 115761781A
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
image
note
text
module
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.)
Granted
Application number
CN202310014829.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN115761781B (zh
Inventor
肖斌
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.)
Jiangsu Dinoni Information Technology Co ltd
Original Assignee
Jiangsu Dinoni Information 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 Jiangsu Dinoni Information Technology Co ltd filed Critical Jiangsu Dinoni Information Technology Co ltd
Priority to CN202310014829.6A priority Critical patent/CN115761781B/zh
Publication of CN115761781A publication Critical patent/CN115761781A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115761781B publication Critical patent/CN115761781B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management

Landscapes

  • Character Discrimination (AREA)

Abstract

本发明公开了一种用于工程电子档案笔记图像数据识别系统，其原理框架包括笔记采集模块、笔记图像处理模块、图像类型检测模块、笔记分类储存模块和文本生成模块，所述笔记采集模块用于通过安装在书写笔上的拍摄模块对书写区进行拍照，同时通过定位模块对书写路径数据进行感应，通过设置的文本识别子模块中包括图像识别概率单元和书写路径识别概率单元，分别对每个字体单元与标准字体的图像相关度、笔尖笔画特征和笔画数据特征的笔画相似度进行计算，计算结果代入文本识别度降序排列，得到最大的文本识别度，最大的文本识别度对应的字体单元即为对应的文本，这样相对于单一的文字图像识别有效的提高了文本数据的识别正确率。

Description

一种用于工程电子档案笔记图像数据识别系统
技术领域
本发明涉及图像数据识别领域，特别涉及一种用于工程电子档案笔记图像数据识别系统。
背景技术
图像数据识别将图像处理得到的图像进行数据特征提取和分类，识别方法中基本的也是常用的方法有统计法(或决策理论法)、句法(或结构)方法、神经网络法、模板匹配法和几何变换法，统计法是对研究的图像进行大量的统计分析，找出其中的规律并提取反映图像本质特点的特征来进行图像识别的，它以数学上的决策理论为基础，建立统计学识别模型，因而是一种分类误差最小的方法。常用的图像统计模型有贝叶斯(Bayes)模型和马尔柯夫(Markow)随机场(MRF)模型，但是，较为常用的贝叶斯决策规则虽然从理论上解决了最优分类器的设计问题,其应用却在很大程度受到了更为困难的概率密度估计问题的限制，同时,正是因为统计方法基于严格的数学基础,而忽略了被识别图像的空间结构关系，当图像非常复杂、类别数很多时，将导致特征数量的激增,给特征提取造成困难,也使分类难以实现，尤其是当被识别图像(如指纹、染色体等)的主要特征是结构特征时，用统计法就很难进行识别，在进行工程设计和工程监管的过程中，经常需要将工程纸质填写文件在填写时实时转换为线上识别文本，这样就需要对工程纸质填写文档数据进行实时采集并进行实时转换，而现有技术通常通过摄影的方式对工程纸质填写文档进行采集然后并转化成标准文字进行填写，现有技术将摄像头装在笔中进行摄像，但是摄像过程中由于笔不断的移动导致图片严重模糊，无法快速对图片中的文字因子进行有效识别，同时在识别后字迹被统一格式化，这样就无法对笔迹进行快速识别，这样难以快速找到书写文本的对应填写工程人员，不便于进行错误文本的快速追责和冒充笔迹的快速查找，本发明是为了解决这一问题，提出一种用于工程电子档案笔记图像数据识别系统。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种用于工程电子档案笔记图像数据识别系统，能够有效解决背景技术中的问题：在进行工程设计和工程监管的过程中，经常需要将工程纸质填写文件在填写时实时转换为线上识别文本，这样就需要对工程纸质填写文档数据进行实时采集并进行实时转换，而现有技术通常通过摄影的方式对工程纸质填写文档进行采集然后并转化成标准文字进行填写，现有技术将摄像头装在笔中进行摄像，但是摄像过程中由于笔不断的移动导致图片严重模糊，无法快速对图片中的文字因子进行有效识别，同时在识别后字迹被统一格式化，这样就无法对笔迹进行快速识别，这样难以快速找到书写文本的对应填写工程人员，不便于进行错误文本的快速追责和冒充笔迹的快速查找。
为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：
一种用于工程电子档案笔记图像数据识别系统，其原理框架包括笔记采集模块、笔记图像处理模块、图像类型检测模块、笔记分类储存模块和文本生成模块，所述笔记采集模块用于通过安装在书写笔上的拍摄模块对书写区进行拍照，同时通过定位模块对书写路径数据进行感应，对书写路径数据进行提取，所述笔记图像处理模块用于对采集的照片中的文本图像进行采集，并对文本图像进行清晰化对比处理，所述图像类型检测模块用于对采集的照片中的图像中的文本图像进行字迹和笔记识别，所述笔记分类储存模块用于对笔记按照字迹和内容进行分隔同时进行分类储存，所述文本生成模块用于通过字迹和分类的内容进行识别文本的生成。
本发明进一步的改进在于，所述笔记采集模块包括照片采集子模块和书写路径采集子模块，所述照片采集子模块用于通过安装在书写笔上的拍摄模块对书写区进行拍照，获得其拍摄图像数据
Figure 162322DEST_PATH_IMAGE001
，所述书写路径采集子模块用于通过定位模块对书写路径数据进行感应，对书写路径数据进行提取
Figure 578260DEST_PATH_IMAGE002
，所述笔记图像处理模板包括投屏显示子模块、文本识别子模块和清晰化对比处理子模块，所述投屏显示子模块用于对采集的图像进行提取显示，所述文本识别子模块用于识别模糊图像中的文字数据信息，所述清晰化对比处理子模块用于对识别模糊图像中的文字数据信息进行清晰化对比处理，所述图像类型检测模块包括笔记提取子模块、笔迹检测子模块和笔记分类子模块，所述笔记提取子模块用于对清晰化对比处理后的笔记数据进行数据的提取，所述笔迹检测子模块用于对笔记中的不同笔迹进行检测，所述笔记分类子模块用于对数据根据不同笔迹情况进行分类，所述笔记分类储存模块用于对笔记数据按照笔迹的分类情况进行分类储存，所述文本生成模块用于生成按照笔迹分类的文本。
本发明进一步的改进在于，所述文本识别子模块中包括图像识别概率单元和书写路径识别概率单元，所述图像识别概率单元中包括图像识别概率策略，所述图像识别概率策略包括以下具体步骤：1）将图像按照字体之间的间隔分割为若干个字体单元，将若干个字体单元图像标准化转换为数据特征
Figure 655413DEST_PATH_IMAGE003
，同时将标准字体图像标准化转化为标准数据特征
Figure 995259DEST_PATH_IMAGE004
；2）将图像点特征数据和标准数据导入相关度计算公式中，计算图像点特征数据和标准数据的相关度
Figure 726454DEST_PATH_IMAGE005
，所述图像特征数据和标准数据的相关度
Figure 1709DEST_PATH_IMAGE006
的计算公式为：
Figure 818355DEST_PATH_IMAGE007
，其中
Figure 633996DEST_PATH_IMAGE008
为标准数据特征
Figure 295397DEST_PATH_IMAGE004
中的第i项，而
Figure 521979DEST_PATH_IMAGE009
为与
Figure 576654DEST_PATH_IMAGE008
对应的数据特征
Figure 648515DEST_PATH_IMAGE003
的项，得到每个字体单元与标准字体的相关度即为图像识别概率。
本发明进一步的改进在于，所述书写路径识别概率单元中包括书写路径识别概率计算策略，所述书写路径识别概率计算策略包括以下步骤：1）将图像按照字体之间的间隔分割为若干个字体单元，计算其字体单元在书写时的笔尖笔画特征
Figure 839456DEST_PATH_IMAGE010
，同时将标准字体图像转化为笔画数据特征
Figure 502518DEST_PATH_IMAGE011
；2）将笔尖笔画特征和笔画数据特征带入笔画相似度计算公式中计算笔画相似度，所述笔画相似度的计算公式为：
Figure 778910DEST_PATH_IMAGE012
，其中若对应的
Figure 982358DEST_PATH_IMAGE013
时代入
Figure 493718DEST_PATH_IMAGE014
，若对应的
Figure 406310DEST_PATH_IMAGE015
时则代入
Figure 153686DEST_PATH_IMAGE016
。
本发明进一步的改进在于，所述文本识别子模块中包括文本识别策略，所述文本识别策略包括以下具体步骤：将该字体单元对应的标准字体的图像相关度和笔画相似度导入文本识别度的计算公式中计算文本识别度
Figure 849241DEST_PATH_IMAGE017
，对文本识别度降序排列，得到最大的文本识别度，最大的文本识别度对应的字体单元即为对应的文本，将文本储存。
本发明进一步的改进在于，所述笔记分类储存模块中储存有工程人员的笔迹笔画数据信息
Figure 529621DEST_PATH_IMAGE018
，其中n表示字迹个数，所述笔记分类子模块中包括笔记按照笔迹分类策略，所述笔记按照笔迹分类策略的具体步骤如下：1）将工程人员的笔迹笔画数据信息
Figure 754060DEST_PATH_IMAGE018
、字体单元在书写时的笔尖笔画特征
Figure 595589DEST_PATH_IMAGE010
代入笔迹核对公式
Figure 812944DEST_PATH_IMAGE019
中，其中若对应的
Figure 832984DEST_PATH_IMAGE020
时代入
Figure 805488DEST_PATH_IMAGE021
，若对应的
Figure 543768DEST_PATH_IMAGE022
时则代入
Figure 830393DEST_PATH_IMAGE023
，将对应的字体单元找到对应的最大的笔迹核对系数，此笔迹核对系数对应的工程人员即为该对应字体单元的书写人员，进行笔迹核对，以将对应的书写文本与对应的填写工程人员进行针对性分类，以快速找到书写文本的对应填写工程人员，便于进行错误文本的快速追责和冒充笔迹的快速查找。
本发明进一步的改进在于，其流程框架包括以下具体步骤：101）提取目标图像中的图像信息的图像特征数据，并提取书写路径特征数据；102）将采集的图像特征数据导入识别分类器中，提取其中的文字数据特征；103）对文字数据特征进行提取，并结合书写路径特征数据，对笔记信息数据进行数据提取校对；104）对文字数据特征进行清晰化识别处理，同时对识别处理后的文字数据进行按照笔迹分类；105）将分类后的笔记分类数据进行分别提取，转化为可读文本。
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：1）通过设置的文本识别子模块中包括图像识别概率单元和书写路径识别概率单元，分别对每个字体单元与标准字体的图像相关度、笔尖笔画特征和笔画数据特征的笔画相似度进行计算，计算结果代入文本识别度降序排列，得到最大的文本识别度，最大的文本识别度对应的字体单元即为对应的文本，这样相对于单一的文字图像识别有效的提高了文本数据的识别正确率，保证了文本录入的效率；
2）将工程人员的笔迹笔画数据信息、字体单元在书写时的笔尖笔画数据特征代入笔迹核对公式中，将对应的字体单元找到对应的最大的笔迹核对系数，此笔迹核对系数对应的工程人员即为该对应字体单元的书写人员，进行笔迹核对，以将对应的书写文本与对应的填写工程人员进行针对性分类，以快速找到书写文本的对应填写工程人员，便于进行错误文本的快速追责，和冒充笔迹的快速查找。
附图说明
图1为本发明一种用于工程电子档案笔记图像数据识别系统的原理构架示意图。
图2为本发明一种用于工程电子档案笔记图像数据识别系统的流程框架的示意图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“一号”、“二号”、“三号”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
实施例1
本实施例通过设置的文本识别子模块中包括图像识别概率单元和书写路径识别概率单元，分别对每个字体单元与标准字体的图像相关度、笔尖笔画特征和笔画数据特征的笔画相似度进行计算，计算结果代入文本识别度降序排列，得到最大的文本识别度，最大的文本识别度对应的字体单元即为对应的文本，这样相对于单一的文字图像识别有效的提高了文本数据的识别正确率，保证了文本录入的效率，解决在进行工程设计和工程监管的过程中，经常需要将工程纸质填写文件在填写时实时转换为线上识别文本，这样就需要对工程纸质填写文档数据进行实时采集并进行实时转换，而现有技术通常通过摄影的方式对工程纸质填写文档进行采集然后并转化成标准文字进行填写，现有技术将摄像头装在笔中进行摄像，但是摄像过程中由于笔不断的移动导致图片严重模糊，无法快速对图片中的文字因子进行有效识别的问题，具体方案为，如图1-图2所示，一种用于工程电子档案笔记图像数据识别系统，其原理框架包括笔记采集模块、笔记图像处理模块、图像类型检测模块和笔记分类储存模块文本生成模块，笔记采集模块用于通过安装在书写笔上的拍摄模块对书写区进行拍照，同时通过定位模块对书写路径数据进行感应，对书写路径数据进行提取，笔记图像处理模块用于对采集的照片中的文本图像进行采集，并对文本图像进行清晰化对比处理，图像类型检测模块用于对采集的照片中的图像中的文本图像进行字迹和笔记识别，笔记分类储存模块用于对笔记按照字迹和内容进行分隔同时进行分类储存，该原理框架还包括文本生成模块，文本生成模块用于通过字迹和分类的内容进行识别文本的生成。
在本实施例中，笔记采集模块包括照片采集子模块和书写路径采集子模块，照片采集子模块用于通过安装在书写笔上的拍摄模块对书写区进行拍照，获得其拍摄图像数据
Figure 173781DEST_PATH_IMAGE001
，书写路径采集子模块用于通过定位模块对书写路径数据进行感应，对书写路径数据进行提取
Figure 317186DEST_PATH_IMAGE024
，笔记图像处理模板包括投屏显示子模块、文本识别子模块和清晰化对比处理子模块，投屏显示子模块用于对采集的图像进行提取显示，文本识别子模块用于识别模糊图像中的文字数据信息，清晰化对比处理子模块用于对识别模糊图像中的文字数据信息进行清晰化对比处理，图像类型检测模块包括笔记提取子模块、笔迹检测子模块和笔记分类子模块，笔记提取子模块用于对清晰化对比处理后的笔记数据进行数据的提取，笔迹检测子模块用于对笔记中的不同笔迹进行检测，笔记分类子模块用于对数据根据不同笔迹情况进行分类，笔记分类储存模块用于对笔记数据按照笔迹的分类情况进行分类储存。
在本实施例中，文本识别子模块中包括图像识别概率单元和书写路径识别概率单元，图像识别概率单元中包括图像识别概率策略，图像识别概率策略包括以下具体步骤：1）将图像按照字体之间的间隔分割为若干个字体单元，将若干个字体单元图像标准化转换为数据特征
Figure 297691DEST_PATH_IMAGE003
，同时将标准字体图像标准化转化为标准数据特征
Figure 388006DEST_PATH_IMAGE004
；2）将图像点特征数据和标准数据导入相关度计算公式中，计算图像点特征数据和标准数据的相关度
Figure 382638DEST_PATH_IMAGE005
，图像特征数据和标准数据的相关度
Figure 900207DEST_PATH_IMAGE006
的计算公式为：
Figure 613080DEST_PATH_IMAGE007
，其中
Figure 444769DEST_PATH_IMAGE008
为标准数据特征
Figure 559487DEST_PATH_IMAGE004
中的第i项，而
Figure 247957DEST_PATH_IMAGE009
为与
Figure 179617DEST_PATH_IMAGE008
对应的数据特征
Figure 690364DEST_PATH_IMAGE003
的项，得到每个字体单元与标准字体的相关度即为图像识别概率；
在本实施例中，书写路径识别概率单元中包括书写路径识别概率计算策略，书写路径识别概率计算策略包括以下步骤：1）将图像按照字体之间的间隔分割为若干个字体单元，计算其字体单元在书写时的笔尖笔画特征
Figure 908855DEST_PATH_IMAGE010
，同时将标准字体图像转化为笔画数据特征
Figure 253380DEST_PATH_IMAGE025
；2）将笔尖笔画特征和笔画数据特征带入笔画相似度计算公式中计算笔画相似度，笔画相似度的计算公式为：
Figure 924533DEST_PATH_IMAGE012
，其中若对应的
Figure 645495DEST_PATH_IMAGE026
时代入
Figure 794192DEST_PATH_IMAGE014
，若对应的
Figure 824465DEST_PATH_IMAGE015
时则代入
Figure 999226DEST_PATH_IMAGE016
；
在本实施例中，文本识别子模块中包括文本识别策略，文本识别策略包括以下具体步骤：将该字体单元对应的标准字体的图像相关度和笔画相似度导入文本识别度的计算公式中计算文本识别度
Figure 976409DEST_PATH_IMAGE027
，对文本识别度降序排列，得到最大的文本识别度，最大的文本识别度对应的字体单元即为对应的文本，将文本储存。
通过本实施例能够实现：通过设置的文本识别子模块中包括图像识别概率单元和书写路径识别概率单元，分别对每个字体单元与标准字体的图像相关度、笔尖笔画特征和笔画数据特征的笔画相似度进行计算，计算结果代入文本识别度降序排列，得到最大的文本识别度，最大的文本识别度对应的字体单元即为对应的文本，这样相对于单一的文字图像识别有效的提高了文本数据的识别正确率，保证了文本录入的效率，解决在进行工程设计和工程监管的过程中，经常需要将工程纸质填写文件在填写时实时转换为线上识别文本，这样就需要对工程纸质填写文档数据进行实时采集并进行实时转换，而现有技术通常通过摄影的方式对工程纸质填写文档进行采集然后并转化成标准文字进行填写，现有技术将摄像头装在笔中进行摄像，但是摄像过程中由于笔不断的移动导致图片严重模糊，无法快速对图片中的文字因子进行有效识别的问题。
实施例2
实施例2在实施例1的基础上添加将工程人员的笔迹笔画数据信息、字体单元在书写时的笔尖笔画数据特征代入笔迹核对公式中，将对应的字体单元找到对应的最大的笔迹核对系数，此笔迹核对系数对应的工程人员即为该对应字体单元的书写人员，进行笔迹核对，以将对应的书写文本与对应的填写工程人员进行针对性分类，以快速找到书写文本的对应填写工程人员，便于进行错误文本的快速追责，和冒充笔迹的快速查找，具体方案为，如图1-图2所示，一种用于工程电子档案笔记图像数据识别系统，其原理框架包括笔记采集模块、笔记图像处理模块、图像类型检测模块、笔记分类储存模块和文本生成模块，笔记采集模块用于通过安装在书写笔上的拍摄模块对书写区进行拍照，同时通过定位模块对书写路径数据进行感应，对书写路径数据进行提取，笔记图像处理模块用于对采集的照片中的文本图像进行采集，并对文本图像进行清晰化对比处理，图像类型检测模块用于对采集的照片中的图像中的文本图像进行字迹和笔记识别，笔记分类储存模块用于对笔记按照字迹和内容进行分隔同时进行分类储存，文本生成模块用于通过字迹和分类的内容进行识别文本的生成；
在本实施例中，笔记采集模块包括照片采集子模块和书写路径采集子模块，照片采集子模块用于通过安装在书写笔上的拍摄模块对书写区进行拍照，获得其拍摄图像数据
Figure 920226DEST_PATH_IMAGE001
，书写路径采集子模块用于通过定位模块对书写路径数据进行感应，对书写路径数据进行提取
Figure 121400DEST_PATH_IMAGE024
，笔记图像处理模板包括投屏显示子模块、文本识别子模块和清晰化对比处理子模块，投屏显示子模块用于对采集的图像进行提取显示，文本识别子模块用于识别模糊图像中的文字数据信息，清晰化对比处理子模块用于对识别模糊图像中的文字数据信息进行清晰化对比处理，图像类型检测模块包括笔记提取子模块、笔迹检测子模块和笔记分类子模块，笔记提取子模块用于对清晰化对比处理后的笔记数据进行数据的提取，笔迹检测子模块用于对笔记中的不同笔迹进行检测，笔记分类子模块用于对数据根据不同笔迹情况进行分类，笔记分类储存模块用于对笔记数据按照笔迹的分类情况进行分类储存，文本生成模块用于生成按照笔迹分类的文本。
在本实施例中，文本识别子模块中包括图像识别概率单元和书写路径识别概率单元，图像识别概率单元中包括图像识别概率策略，图像识别概率策略包括以下具体步骤：1）将图像按照字体之间的间隔分割为若干个字体单元，将若干个字体单元图像标准化转换为数据特征
Figure 252298DEST_PATH_IMAGE003
，同时将标准字体图像标准化转化为标准数据特征
Figure 95489DEST_PATH_IMAGE004
；2）将图像点特征数据和标准数据导入相关度计算公式中，计算图像点特征数据和标准数据的相关度
Figure 890882DEST_PATH_IMAGE005
，图像特征数据和标准数据的相关度
Figure 262958DEST_PATH_IMAGE006
的计算公式为：
Figure 209048DEST_PATH_IMAGE007
，其中
Figure 341083DEST_PATH_IMAGE008
为标准数据特征
Figure 977601DEST_PATH_IMAGE004
中的第i项，而
Figure 536889DEST_PATH_IMAGE009
为与
Figure 360489DEST_PATH_IMAGE008
对应的数据特征
Figure 762127DEST_PATH_IMAGE003
的项，得到每个字体单元与标准字体的相关度即为图像识别概率。
在本实施例中，书写路径识别概率单元中包括书写路径识别概率计算策略，书写路径识别概率计算策略包括以下步骤：1）将图像按照字体之间的间隔分割为若干个字体单元，计算其字体单元在书写时的笔尖笔画特征
Figure 784310DEST_PATH_IMAGE010
，同时将标准字体图像转化为笔画数据特征
Figure 248920DEST_PATH_IMAGE025
；2）将笔尖笔画特征和笔画数据特征带入笔画相似度计算公式中计算笔画相似度，笔画相似度的计算公式为：
Figure 356553DEST_PATH_IMAGE012
，其中若对应的
Figure 564812DEST_PATH_IMAGE026
时代入
Figure 785709DEST_PATH_IMAGE014
，若对应的
Figure 873751DEST_PATH_IMAGE015
时则代入
Figure 216483DEST_PATH_IMAGE016
。
在本实施例中，文本识别子模块中包括文本识别策略，文本识别策略包括以下具体步骤：将该字体单元对应的标准字体的图像相关度和笔画相似度导入文本识别度的计算公式中计算文本识别度
Figure 477700DEST_PATH_IMAGE027
，对文本识别度降序排列，得到最大的文本识别度，最大的文本识别度对应的字体单元即为对应的文本，将文本储存。
在本实施例中，笔记分类储存模块中储存有工程人员的笔迹笔画数据信息
Figure 287524DEST_PATH_IMAGE018
，其中n表示字迹个数，笔记分类子模块中包括笔记按照笔迹分类策略，笔记按照笔迹分类策略的具体步骤如下：1）将工程人员的笔迹笔画数据信息
Figure 93937DEST_PATH_IMAGE018
、字体单元在书写时的笔尖笔画特征
Figure 176163DEST_PATH_IMAGE010
代入笔迹核对公式
Figure 195065DEST_PATH_IMAGE019
中，其中若对应的
Figure 46347DEST_PATH_IMAGE020
时代入
Figure 20731DEST_PATH_IMAGE021
，若对应的
Figure 668881DEST_PATH_IMAGE022
时则代入
Figure 271901DEST_PATH_IMAGE023
，将对应的字体单元找到对应的最大的笔迹核对系数，此笔迹核对系数对应的工程人员即为该对应字体单元的书写人员，进行笔迹核对，以将对应的书写文本与对应的填写工程人员进行针对性分类，以快速找到书写文本的对应填写工程人员，便于进行错误文本的快速追责和冒充笔迹的快速查找。
在本实施例中，其流程框架包括以下具体步骤：101）提取目标图像中的图像信息的图像特征数据，并提取书写路径特征数据；102）将采集的图像特征数据导入识别分类器中，提取其中的文字数据特征；103）对文字数据特征进行提取，并结合书写路径特征数据，对笔记信息数据进行数据提取校对；104）对文字数据特征进行清晰化识别处理，同时对识别处理后的文字数据进行按照笔迹分类；105）将分类后的笔记分类数据进行分别提取，转化为可读文本。
通过本实施例能够实现：将工程人员的笔迹笔画数据信息、字体单元在书写时的笔尖笔画数据特征代入笔迹核对公式中，将对应的字体单元找到对应的最大的笔迹核对系数，此笔迹核对系数对应的工程人员即为该对应字体单元的书写人员，进行笔迹核对，以将对应的书写文本与对应的填写工程人员进行针对性分类，以快速找到书写文本的对应填写工程人员，便于进行错误文本的快速追责，和冒充笔迹的快速查找，解决了在识别后字迹被统一格式化，这样就无法对笔迹进行快速识别，这样难以快速找到书写文本的对应填写工程人员，不便于进行错误文本的快速追责和冒充笔迹的快速查找的问题。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (8)

1.一种用于工程电子档案笔记图像数据识别系统，其特征在于：其原理框架包括笔记采集模块、笔记图像处理模块、图像类型检测模块和笔记分类储存模块文本生成模块，所述笔记采集模块用于通过安装在书写笔上的拍摄模块对书写区进行拍照，同时通过定位模块对书写路径数据进行感应，对书写路径数据进行提取，所述笔记图像处理模块用于对采集的照片中的文本图像进行采集，并对文本图像进行清晰化对比处理，所述图像类型检测模块用于对采集的照片中的图像中的文本图像进行字迹和笔记识别，所述笔记分类储存模块用于对笔记按照字迹和内容进行分隔同时进行分类储存。
2.根据权利要求1所述的一种用于工程电子档案笔记图像数据识别系统，其特征在于：所述笔记采集模块包括照片采集子模块和书写路径采集子模块，所述照片采集子模块用于通过安装在书写笔上的拍摄模块对书写区进行拍照，获得其拍摄图像数据
Figure 62947DEST_PATH_IMAGE001
，所述书写路径采集子模块用于通过定位模块对书写路径数据进行感应，对书写路径数据进行提取
Figure 954680DEST_PATH_IMAGE002
，所述笔记图像处理模板包括投屏显示子模块、文本识别子模块和清晰化对比处理子模块，所述投屏显示子模块用于对采集的图像进行提取显示，所述文本识别子模块用于识别模糊图像中的文字数据信息，所述清晰化对比处理子模块用于对识别模糊图像中的文字数据信息进行清晰化对比处理，所述图像类型检测模块包括笔记提取子模块、笔迹检测子模块和笔记分类子模块，所述笔记提取子模块用于对清晰化对比处理后的笔记数据进行数据的提取，所述笔迹检测子模块用于对笔记中的不同笔迹进行检测，所述笔记分类子模块用于对数据根据不同笔迹情况进行分类，所述笔记分类储存模块用于对笔记数据按照笔迹的分类情况进行分类储存。
3.根据权利要求2所述的一种用于工程电子档案笔记图像数据识别系统，其特征在于：所述文本识别子模块中包括图像识别概率单元和书写路径识别概率单元，所述图像识别概率单元中包括图像识别概率策略，所述图像识别概率策略包括以下具体步骤：1）将图像按照字体之间的间隔分割为若干个字体单元，将若干个字体单元图像标准化转换为数据特征
Figure 420427DEST_PATH_IMAGE003
，同时将标准字体图像标准化转化为标准数据特征
Figure 662665DEST_PATH_IMAGE004
；2）将图像点特征数据和标准数据导入相关度计算公式中，计算图像点特征数据和标准数据的相关度
Figure 349998DEST_PATH_IMAGE005
，所述图像特征数据和标准数据的相关度
Figure 553578DEST_PATH_IMAGE005
的计算公式为：
Figure 241042DEST_PATH_IMAGE006
，其中
Figure 945693DEST_PATH_IMAGE007
为标准数据特征
Figure 362899DEST_PATH_IMAGE004
中的第i项，而
Figure 609816DEST_PATH_IMAGE008
为与
Figure 315735DEST_PATH_IMAGE009
对应的数据特征
Figure 824077DEST_PATH_IMAGE010
的项，得到每个字体单元与标准字体的相关度即为图像识别概率。
4.根据权利要求3所述的一种用于工程电子档案笔记图像数据识别系统，其特征在于：所述书写路径识别概率单元中包括书写路径识别概率计算策略，所述书写路径识别概率计算策略包括以下步骤：1）将图像按照字体之间的间隔分割为若干个字体单元，计算其字体单元在书写时的笔尖笔画特征
Figure 767893DEST_PATH_IMAGE011
，同时将标准字体图像转化为笔画数据特征
Figure 234647DEST_PATH_IMAGE012
；2）将笔尖笔画特征和笔画数据特征带入笔画相似度计算公式中计算笔画相似度，所述笔画相似度的计算公式为：
Figure 631124DEST_PATH_IMAGE013
，其中若对应的
Figure 943157DEST_PATH_IMAGE014
时代入
Figure 66446DEST_PATH_IMAGE015
，若对应的
Figure 189254DEST_PATH_IMAGE016
时则代入
Figure 587874DEST_PATH_IMAGE017
。
5.根据权利要求4所述的一种用于工程电子档案笔记图像数据识别系统，其特征在于：所述文本识别子模块中包括文本识别策略，所述文本识别策略包括以下具体步骤：将该字体单元对应的标准字体的图像相关度和笔画相似度导入文本识别度的计算公式中计算文本识别度
Figure 188751DEST_PATH_IMAGE018
，对文本识别度降序排列，得到最大的文本识别度，最大的文本识别度对应的字体单元即为对应的文本，将文本储存。
6.根据权利要求5所述的一种用于工程电子档案笔记图像数据识别系统，其特征在于：所述笔记分类储存模块中储存有工程人员的笔迹笔画数据信息
Figure 356427DEST_PATH_IMAGE019
，其中n表示字迹个数，所述笔记分类子模块中包括笔记按照笔迹分类策略，所述笔记按照笔迹分类策略的具体步骤如下：1）将工程人员的笔迹笔画数据信息
Figure 853399DEST_PATH_IMAGE019
、字体单元在书写时的笔尖笔画特征
Figure 208157DEST_PATH_IMAGE020
代入笔迹核对公式
Figure 672112DEST_PATH_IMAGE021
中，其中若对应的
Figure 631977DEST_PATH_IMAGE022
时代入
Figure 362167DEST_PATH_IMAGE023
，若对应的
Figure 469800DEST_PATH_IMAGE024
时则代入
Figure 5955DEST_PATH_IMAGE025
，将对应的字体单元找到对应的最大的笔迹核对系数，此笔迹核对系数对应的工程人员即为该对应字体单元的书写人员，进行笔迹核对，以将对应的书写文本与对应的填写工程人员进行针对性分类，以快速找到书写文本的对应填写工程人员，便于进行错误文本的快速追责和冒充笔迹的快速查找。
7.根据权利要求6所述的一种用于工程电子档案笔记图像数据识别系统，其特征在于：其流程框架包括以下具体步骤：101）提取目标图像中的图像信息的图像特征数据，并提取书写路径特征数据；102）将采集的图像特征数据导入识别分类器中，提取其中的文字数据特征；103）对文字数据特征进行提取，并结合书写路径特征数据，对笔记信息数据进行数据提取校对；104）对文字数据特征进行清晰化识别处理，同时对识别处理后的文字数据进行按照笔迹分类；105）将分类后的笔记分类数据进行分别提取，转化为可读文本。
8.根据权利要求7所述的一种用于工程电子档案笔记图像数据识别系统，其特征在于：所述原理框架还包括文本生成模块，所述文本生成模块用于通过字迹和分类的内容进行识别文本的生成。
CN202310014829.6A 2023-01-06 2023-01-06 一种用于工程电子档案笔记图像数据识别系统 Active CN115761781B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310014829.6A CN115761781B (zh) 2023-01-06 2023-01-06 一种用于工程电子档案笔记图像数据识别系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310014829.6A CN115761781B (zh) 2023-01-06 2023-01-06 一种用于工程电子档案笔记图像数据识别系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115761781A true CN115761781A (zh) 2023-03-07
CN115761781B CN115761781B (zh) 2023-06-20

Family

ID=85348237

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310014829.6A Active CN115761781B (zh) 2023-01-06 2023-01-06 一种用于工程电子档案笔记图像数据识别系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115761781B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116416629A (zh) * 2023-06-12 2023-07-11 北京量子伟业信息技术股份有限公司 电子档案生成方法、装置、设备和介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104899560A (zh) * 2015-05-27 2015-09-09 努比亚技术有限公司 字符的识别方法及手写笔
CN109871521A (zh) * 2019-01-08 2019-06-11 平安科技（深圳）有限公司 一种电子文档的生成方法及设备
CN111680555A (zh) * 2020-04-29 2020-09-18 上海奇初教育科技有限公司 一种智能手写笔迹识别系统
CN112016361A (zh) * 2019-05-30 2020-12-01 深圳市希科普股份有限公司 一种基于ocr技术的带笔的平板电脑文本识别系统
CN113592044A (zh) * 2021-07-09 2021-11-02 广州逅艺文化科技有限公司 一种笔迹特征分析方法及装置
CN114445808A (zh) * 2022-01-21 2022-05-06 上海易康源医疗健康科技有限公司 基于Swin Transformer的手写文字识别方法及系统

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104899560A (zh) * 2015-05-27 2015-09-09 努比亚技术有限公司 字符的识别方法及手写笔
CN109871521A (zh) * 2019-01-08 2019-06-11 平安科技（深圳）有限公司 一种电子文档的生成方法及设备
CN112016361A (zh) * 2019-05-30 2020-12-01 深圳市希科普股份有限公司 一种基于ocr技术的带笔的平板电脑文本识别系统
CN111680555A (zh) * 2020-04-29 2020-09-18 上海奇初教育科技有限公司 一种智能手写笔迹识别系统
CN113592044A (zh) * 2021-07-09 2021-11-02 广州逅艺文化科技有限公司 一种笔迹特征分析方法及装置
CN114445808A (zh) * 2022-01-21 2022-05-06 上海易康源医疗健康科技有限公司 基于Swin Transformer的手写文字识别方法及系统

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116416629A (zh) * 2023-06-12 2023-07-11 北京量子伟业信息技术股份有限公司 电子档案生成方法、装置、设备和介质
CN116416629B (zh) * 2023-06-12 2023-08-29 北京量子伟业信息技术股份有限公司 电子档案生成方法、装置、设备和介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN115761781B (zh) 2023-06-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Masood et al. License plate detection and recognition using deeply learned convolutional neural networks
Rodriguez-Serrano et al. Label embedding: A frugal baseline for text recognition
WO2019238063A1 (zh) 文本检测分析方法、装置及设备
RU2668717C1 (ru) Генерация разметки изображений документов для обучающей выборки
JP6005837B2 (ja) 画像解析装置、画像解析システム、画像解析方法
KR102063036B1 (ko) 딥러닝과 문자인식으로 구현한 시각주의 모델 기반의 문서 종류 자동 분류 장치 및 방법
Tarawneh et al. Invoice classification using deep features and machine learning techniques
CN113688872A (zh) 一种基于多模态融合的文档版面分类方法
CN115937873A (zh) 一种基于可辨识单字字符的在线笔迹验证系统及方法
Mohapatra et al. OHCS: A database for handwritten atomic Odia Character Recognition
CN115761781A (zh) 一种用于工程电子档案笔记图像数据识别系统
Haurilet et al. Spase-multi-label page segmentation for presentation slides
JP2015069256A (ja) 文字識別システム
Zhao et al. DetectGAN: GAN-based text detector for camera-captured document images
US11386636B2 (en) Image preprocessing for optical character recognition
Suharjito et al. Content based image retrieval using bag of visual words and multiclass support vector machine
Alnefaie et al. End-to-end analysis for text detection and recognition in natural scene images
Vitadhani et al. Detection of clickbait thumbnails on YouTube using tesseract-OCR, face recognition, and text alteration
CN114443834A (zh) 一种证照信息提取的方法、装置及存储介质
Tonge et al. Automatic Number Plate Recognition
Tou et al. Automatic recognition of handwritten characters via feature extraction and multi-level decision
Lokkondra et al. ETDR: An Exploratory View of Text Detection and Recognition in Images and Videos.
Bhatt et al. Text Extraction & Recognition from Visiting Cards
Mazzei et al. Extraction and classification of handwritten annotations
Pal et al. Improving Character Recognition in Bangla Handwritten Words: A Two-Stage Single Shot Detector Approach

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