一种基于深度神经网络的体检单识别方法和系统
基本信息
| 申请号 | CN202010797832.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111898603A | 公开（公告）日 | 2020-11-06 |
| 申请公布号 | CN111898603A | 申请公布日 | 2020-11-06 |
| 分类号 | G06K9/32(2006.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 丁洋洋 | 申请（专利权）人 | 上海瑞美锦鑫健康管理有限公司 |
| 代理机构 | 上海申新律师事务所 | 代理人 | 竺路玲 |
| 地址 | 201317上海市浦东新区中国（上海）自由贸易试验区商城路660号18-19层1808单元 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供的一种基于深度神经网络的体检单识别方法和系统，对完成体检项目的纸质体检单进行图像扫描，获取体检单图像；对体检单图像进行预处理；获取预处理后的体检图像的目标区域图像；利用训练完毕的卷积循环神经网络对目标区域图像进行文字识别，输出识别结果；根据识别结果生成电子体检单。卷积循环神经网络包括卷积层、循环层和转录层，卷积层使用卷积神经网络，循环层使用循环神经网络，转录层使用连接时序分类算法计算损失。提高体检项目填写识别率，成本低，效率快，应用广泛。 |
