卡证图片标志检测方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及卡证图片标志检测方法、装置、计算机设备及存储介质；其中，方法，包括：采集卡证图片信息；将卡证图片缩放至标志检测模型设定的尺寸要求；通过预先训练好的标志检测模型检测缩放尺寸后的卡证图片上的标志位置和类别；根据标志位置和类别，对卡证图片进行处理，并输出结果。本发明专利技术检测模型能泛化适应各种自然场景下复杂多变的卡证图片，鲁棒性高、抗噪能力强；可以根据标志的是否存在来判断该卡证图片是否包含所要识别的卡证内容；检测模型无需像传统边缘检测算法多次扫描卡证图片，速度更快；一个模型可以适用于多种类的卡证图片标志检测；能一次性检测出卡证图片中所有的标志，从而推断出卡证图片中所有的卡证区域。

Test method, device, computer equipment and storage medium of card image mark

【技术实现步骤摘要】
卡证图片标志检测方法、装置、计算机设备及存储介质
本专利技术涉及卡证图片标志检测
，更具体地说是指卡证图片标志检测方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
随着互联网的不断发展普及,信息数字化的需求也越来越高,特别是诸如身份证、银行卡、营业执照等卡证图片的OCR(光学字符识别，将图片上的文字转换成可在计算机上编辑的文字，以下或简称为“识别”)，正广泛应用与各行各业；然而，现有的OCR技术均对卡证图片的质量有一定要求：1、至少需要卡证在图片中是正立的，而不是大幅度旋转、甚至是侧立倒立的；2、至少需要卡证区域的面积占图片总面积的比例不能过小；这是因为，现有的OCR技术所采用的图片预处理方法，基本都是诸如灰度化、二值化、腐蚀膨胀、边缘检测等传统的图像处理方法，在面对自然应用场景中复杂多变的卡证类图片时，这些传统的预处理方法方法具有明显的缺陷：1、无法区分卡证在图片中是正立还是倒立的；2、鲁棒性较差，容易受到图片中环境噪声的影响，特别是在卡证区域的面积占图片总面积的比例过小时，很难检测到卡证区域；3、无法判断该图片中是否包含所需的卡证内容，造成后续OCR的资源浪费(常常会出现用户上传的照片不是指定的卡证照片，而OCR识别所耗费的计算开销往往较大，若不加区分的识别，会造成资源浪费)；4、处理高分辨率图片时速度较慢；5、对于不同的OCR产品，需要定制不同的预处理算法；6、无法处理有多个不同卡证区域的图片(如同时包含身份证正反面的图片)。因此，这些传统的预处理方法无法为后续的OCR提供高质量的图片，这会对OCR识别效果造成较大的负面影响。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的缺陷，提供卡证图片标志检测方法、装置、计算机设备及存储介质。为实现上述目的，本专利技术采用于下技术方案：卡证图片标志检测方法，包括以下步骤：采集卡证图片信息；将卡证图片缩放至标志检测模型设定的尺寸要求；通过预先训练好的标志检测模型检测缩放尺寸后的卡证图片上的标志位置和类别；根据标志位置和类别，对卡证图片进行处理，并输出结果。其进一步技术方案为：所述“将卡证图片缩放至标志检测模型设定的尺寸要求”步骤中需要保持卡证图片的宽高比，将卡证图片较长的一边缩放至416像素，较短的一边则用灰色像素块填补至416像素。其进一步技术方案为：所述“通过预先训练好的标志检测模型检测缩放尺寸后的卡证图片上的标志位置和类别”的步骤中预先训练好的标志检测模型的训练步骤包括：预先设定检测标志；构建检测标志的训练数据样本集；训练标志检测模型，并根据测试结果调整训练参数；完成模型训练。其进一步技术方案为：所述“通过预先训练好的标志检测模型检测缩放尺寸后的卡证图片上的标志位置和类别”的步骤中包括：输入和输出；所述输入为缩放尺寸后的卡证图片；所述输出包括：一个包含输入卡证图片中所有标志信息的列表，列表中每一个元素对应输入卡证图片中一个标志的类别和位置，若卡证图片中有多个标识，则该列表包含多个元素，标志信息以(c,x,y,w,h,r)的数组表示，其中，c：标志所属的类别；x，y：标志区域左上角的二维横纵坐标；w，h：标志区域的宽度和高度；r：标志的旋转角度。卡证图片标志检测装置，包括：采集单元，缩放单元，检测单元，及处理输出单元；所述采集单元，用于采集卡证图片信息；所述缩放单元，用于将卡证图片缩放至标志检测模型设定的尺寸要求；所述检测单元，用于通过预先训练好的标志检测模型检测缩放尺寸后的卡证图片上的标志位置和类别；所述处理输出单元，用于根据标志位置和类别，对卡证图片进行处理，并输出结果。其进一步技术方案为：所述缩放单元中，在执行将卡证图片缩放至标志检测模型设定的尺寸要求时需保持卡证图片的宽高比，将卡证图片较长的一边缩放至416像素，较短的一边则用灰色像素块填补至416像素。其进一步技术方案为：所述检测单元包括：标志预设模块，用于预先设定检测标志；数据样本构建模块，用于构建检测标志的训练数据样本集；模型训练模块，用于训练标志检测模型，并根据测试结果调整训练参数。其进一步技术方案为：所述检测单元中，在执行“通过预先训练好的标志检测模型检测缩放尺寸后的卡证图片上的标志位置和类别”时，包括：输入和输出；所述输入为缩放尺寸后的卡证图片；所述输出包括：一个包含输入卡证图片中所有标志信息的列表，列表中每一个元素对应输入卡证图片中一个标志的类别和位置，若卡证图片中有多个标识，则该列表包含多个元素，标志信息以(c,x,y,w,h,r)的数组表示，其中，c：标志所属的类别；x，y：标志区域左上角的二维横纵坐标；w，h：标志区域的宽度和高度；r：标志的旋转角度。一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述所述的卡证图片标志检测方法。一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时可实现如上述所述的卡证图片标志检测方法。本专利技术与现有技术相比的有益效果是：1、根据标志旋转角度即可判断卡证图片是否为正立的；2、检测模型能泛化适应各种自然场景下复杂多变的卡证图片，鲁棒性高、抗噪能力强；3、可以根据标志的是否存在来判断该图片是否包含所要识别的卡证内容；4、检测模型无需像传统边缘检测算法多次扫描卡证图片，速度更快；5、一个模型可以适用于多种类的卡证图片标志检测；6、可以一次性检测出卡证图片中所有的标志，从而推断出卡证图片中所有的卡证区域；能够更好地满足需求。下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步描述。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的卡证图片标志检测方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的卡证图片标志检测装置的示意性框图；图3为本专利技术实施例提供的计算机设备的示意性框图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。还应当理解，在此本专利技术说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本专利技术。如在本专利技术说明书和所附权利要求书中所使用本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.卡证图片标志检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n采集卡证图片信息；/n将卡证图片缩放至标志检测模型设定的尺寸要求；/n通过预先训练好的标志检测模型检测缩放尺寸后的卡证图片上的标志位置和类别；/n根据标志位置和类别，对卡证图片进行处理，并输出结果。/n

【技术特征摘要】
1.卡证图片标志检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
采集卡证图片信息；
将卡证图片缩放至标志检测模型设定的尺寸要求；
通过预先训练好的标志检测模型检测缩放尺寸后的卡证图片上的标志位置和类别；
根据标志位置和类别，对卡证图片进行处理，并输出结果。


2.根据权利要求1所述的卡证图片标志检测方法，其特征在于，所述“将卡证图片缩放至标志检测模型设定的尺寸要求”步骤中需要保持卡证图片的宽高比，将卡证图片较长的一边缩放至416像素，较短的一边则用灰色像素块填补至416像素。


3.根据权利要求2所述的卡证图片标志检测方法，其特征在于，所述“通过预先训练好的标志检测模型检测缩放尺寸后的卡证图片上的标志位置和类别”的步骤中预先训练好的标志检测模型的训练步骤包括：
预先设定检测标志；
构建检测标志的训练数据样本集；
训练标志检测模型，并根据测试结果调整训练参数；
完成模型训练。


4.根据权利要求3所述的卡证图片标志检测方法，其特征在于，所述“通过预先训练好的标志检测模型检测缩放尺寸后的卡证图片上的标志位置和类别”的步骤中包括：输入和输出；所述输入为缩放尺寸后的卡证图片；所述输出包括：一个包含输入卡证图片中所有标志信息的列表，列表中每一个元素对应输入卡证图片中一个标志的类别和位置，若卡证图片中有多个标识，则该列表包含多个元素，标志信息以(c,x,y,w,h,r)的数组表示，其中，c：标志所属的类别；x，y：标志区域左上角的二维横纵坐标；w，h：标志区域的宽度和高度；r：标志的旋转角度。


5.卡证图片标志检测装置，其特征在于，包括：采集单元，缩放单元，检测单元，及处理输出单元；
所述采集单元，用于采集卡证图片信息；
所述缩放单元，用于将卡证图片缩放至标志检测模型设定的尺寸要求；
所述检测单...

【专利技术属性】
技术研发人员：严博宇，乔胜，黄鸿康，刘新宇，赵寒枫，
申请(专利权)人：深圳市新国都金服技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44