一种基于深度学习框架的财务报表自动识别方法
基本信息
| 申请号 | CN202010571056.8 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111814598A | 公开（公告）日 | 2020-10-23 |
| 申请公布号 | CN111814598A | 申请公布日 | 2020-10-23 |
| 分类号 | G06K9/00(2006.01)I;G06K9/32(2006.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 杨玉东;张丽影;任昊;刘春影;杨茜 | 申请（专利权）人 | 吉林省通联信用服务有限公司 |
| 代理机构 | 长春众邦菁华知识产权代理有限公司 | 代理人 | 吉林省通联信用服务有限公司 |
| 地址 | 130000吉林省长春市高新开发区顺达路688号办公楼601室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 一种基于深度学习框架的财务报表自动识别方法，涉及计算机视觉识别领域，解决了人工识别存在的成本过高、易疲劳、易疏忽、效率低、准确率低的问题。本发明包括：接收财务报表图像；霍夫直线法进行图像校正，调整表格至水平状态；OCR文本自动识别：采用基于深度学习网络的图像识别模型依次识别财务报表图像中的文本所在位置和具体内容，提取出整张表格的信息；基于图像形态学检测表格线，并提取单元格位置坐标；生成Excel文件。本发明能够自动识别财务报表中的文本位置、文本内容以及报表中的表格线，最终输出与原财务报表图像逻辑结构和文本内容相一致的Excel文件，以达到降低财务报表识别成本、提高识别工作效率和准确率的目的。 |
