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基于场景的图像文字稽核系统设计与实现 被引量:2

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摘要 本文针对电力行业,设计场景构建的结构规范,并基于OCR技术,实现对单据附件等图像文字的快速分类和批量识别,然后与场景构建中配置的关键提取信息项进行自动匹配,过滤出需处理的信息,该过程替代了传统的事后人工稽核的机制,及时纠正各类风险的发生,降低风险因素的累计和减少风险的发生率,实现了电力营销业务的稽核。系统采用TensorFlow+PyTorch+Warp-CTC的组合框架,使用CNN、CTPN、CRNN算法构建OCR识别服务。
作者 刘丰威 潘炜
出处 《电子技术与软件工程》 2020年第9期202-203,共2页 ELECTRONIC TECHNOLOGY & SOFTWARE ENGINEERING
  • 相关文献

参考文献6

  • 1王燚..基于场景化知识表示的自然语言处理及其在自动文本校对中的应用[D].西南交通大学,2005:
  • 2董世超..基于OCR的调查问卷自动识别统计分析系统的开发与设计[D].沈阳工业大学,2012:
  • 3刘晓春,陈炼.基于深度学习的手写体图像分类识别研究[J].江西通信科技,2016(4):35-39. 被引量:9
  • 4周如意..基于BP神经网络和关联规则的智能医疗保险稽核系统研究[D].浙江理工大学,2017:
  • 5马然..基于深度学习的自然场景文本识别系统的设计与实现[D].吉林大学,2015:
  • 6陈义文,范平.批量图片的文字识别系统设计与实现[J].湖北科技学院学报,2016,36(A01):141-143. 被引量:3

二级参考文献9

共引文献10

同被引文献5

引证文献2

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