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龙图腾网恭喜上海交通大学申请的专利航空行程单总金额快速识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114663900B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202011396350.6，技术领域涉及：G06V30/413；该发明授权航空行程单总金额快速识别方法是由陈志遥;吴刚设计研发完成，并于2020-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本航空行程单总金额快速识别方法在说明书摘要公布了：一种航空行程单总金额快速识别方法，通过对航空行程单图片预处理、总金额数字框选和单字拆分，从行程单图片中提取出总金额信息中的各个字符图片，然后采用深度神经网络模型将单个字符图片识别成字符类型的数据，并合并为总金额识别结果。本发明通过面向特征的图形学处理方法，对不同扫描质量的航空行程单图片中总金额内容进行快速识别，平均单张行程单识别耗时在1s左右；经实验，总体识别准确率达到96％以上；本发明由于融合了面向特征工程的图形学检测方法，以及基于神经网络的识别方法，在应用到识别航空行程单的其他关键信息，或是应用到其他类型票据的时候都具有通用性，并且无需提供大量的样本数据以供训练。

本发明授权航空行程单总金额快速识别方法在权利要求书中公布了：1.一种航空行程单总金额快速识别方法，其特征在于，通过对航空行程单图片预处理、总金额数字框选和单字拆分，从行程单图片中提取出总金额信息中的各个字符图片，然后采用深度神经网络模型将单个字符图片识别成字符类型的数据，并合并为总金额识别结果； 所述的单字拆分是指：将关键信息文字区域划分成多个子区域，使得每个子区域包含且仅包含一个字符，具体包括： 步骤①：获取框选图像后通过动态二值化处理并通过开操作去除杂质像素； 步骤②：通过横向遍历并判断连续像素的长度从而去除横线； 步骤③：从左向右遍历，根据图像每一列中黑色像素的个数进行阈值判断并将矩形图像划分成多个单字符区域，即划分后包含且仅包含单个字符的图像，具体为：对于当前遍历到的列，自上向下统计黑色像素的个数：当黑色像素个数大于阈值，即当前列不是有效字符所在的列，则跳过该列；当黑色像素个数小于阈值，即当前列属于某一个有效字符，记录下起始横坐标，然后继续判断下一列，直到遇到下一个黑色像素个数大于阈值的列，即该有效字符结束了，记录下终止横坐标；将本步骤的起始横坐标和终止横坐标记录为一个单子字符区域；将当前单字符区域加入字符列表； 步骤④：对字符列表中的每个单字符区域进行宽度复检，即通过设定像素宽度阈值来确定是否需要将某个单字符区域进行拆分或合并，具体为：当单字符区域宽度过大至产生数字粘连时，返回步骤③重新进行分割；当单字符区域宽度过小或两个区域之间的横坐标距离过小至产生单个字符被拆开时，将拆开的相邻部分合并为一个单字符区域； 所述的动态二值化处理，由于同种票据的同种信息的字体是确定的，故通过确定不依赖待识别图片质量的参数值min_black_rate，在确保最少损失有效像素的前提下去除低灰度的无效像素，具体为： i观察字符的粗细程度，通过实验确定最小有效像素率min_black_rate，其中：加粗字体的min_black_rate大于不加粗的字体； ii计算最小有效像素数target_black_count＝w×h×min_black_rate，其中：w、h分别为矩形框图像的长宽像素值； iii初始化设置待确定阈值target_v为0、设置当前累计有效像素curr_black_count为0； ivcurr_v从0至256开始循环： a通过矩阵运算统计图片中灰度值等于curr_v的像素数个数并累计至curr_black_count； b当curr_black_count大于等于target_black_count时结束循环并将target_v设为curr_v，否则继续循环； v然后根据获得的target_v对图片进行二值化，即灰度值大于target_v设为有效像素，即255，小于等于target_v的设为无效像素，即0。

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