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申请/专利权人：信雅达科技股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于图像分类和题头识别的后督凭证图像自动分类方法附件章检测模块，包括：附件章检测模块，获取凭证图片数据，基于CenterNet的深度学习模型，判断图片是否包含附件章，并将包含附件章归类为第一数据包，而无附件章归类为第二数据包；图像分类模块，基于MobileNetV3的深度学习模型，对所述第二数据包进行分类分别形成第三数据包和第四数据包。该发明提供的基于图像分类和题头识别的后督凭证图像自动分类方法，提高了银行事后监督凭证图像自动分类的处理效率，减少了人工干预，通过图像分类和题头识别，减少了误差率，提高了准确性，可以适应不同类型的凭证图像，具有一定的通用性和灵活性。
主权项：1.一种基于图像分类和题头识别的后督凭证图像自动分类方法，其特征在于，包括：附件章检测模块，获取凭证图片数据，基于CenterNet的深度学习模型，判断图片是否包含附件章，并将包含附件章归类为第一数据包，而无附件章归类为第二数据包；图像分类模块，基于MobileNetV3的深度学习模型，对所述第二数据包进行分类分别形成第三数据包和第四数据包，其中，所述第三数据包包括身份证、银行卡、驾驶证、行驶证、户口本和结婚证，所述第四数据包包括存单、结算业务申请书和开户证实书；题头识别模块，基于CenterNet+CRNN对所述第四数据包的题头进行检测和识别，然后根据题头的识别结果调用对应的票据识别接口，对票据内容进行识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 信雅达科技股份有限公司 一种基于图像分类和题头识别的后督凭证图像自动分类方法
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