一种银行卡识别方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例属于人工智能中的图像处理技术领域，涉及一种银行卡识别方法、装置、计算机设备及存储介质。此外，本申请还涉及区块链技术，用户的待识别银行卡图像和目标银行卡号可存储于区块链中。本申请先用dbnet+crnn算法进行第一次银行卡OCR，然后用Luhn算法对识别出来的卡号进行正确性校验；若校验不通过，则启动retry机制，用mobilenet

【技术实现步骤摘要】
一种银行卡识别方法、装置、计算机设备及存储介质


[0001]本申请涉及人工智能中的图像处理
，尤其涉及一种银行卡识别方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着互联网金融的发展，在线金融业务(譬如支付，理财等)获得越来越广泛的应用需求。对于个人消费者而言，在线金融业务交易时的安全性与便捷性直接影响着其用户体验。银行卡号搭配密码的方式，因为具有较高的安全性，成为一种被普遍接受的在线交易方式。但是银行卡号往往较为冗长，其所在的银行卡背景常常较为复杂，手工输入银行卡号需要用户反复辨认多次校正，因此通过机器学习自动从银行卡图像中识别出银行卡号，成为一种提升该在线交易方式便捷性的有效手段，逐步受到关注。
[0003]现有一种银行卡识别方法，即通过定位银行卡卡号行，并在该卡号行中定位出各个字符，最后根据OCR技术识别各个字符，从而实现对银行卡的识别目的。
[0004]然而，申请人发现传统的银行卡识别普遍不智能，由于用户上传的银行卡图片质量参差不齐，存在反光、拍照模糊、抖动、银行卡背景多样对卡号识别的干扰等问题，使得传本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种银行卡识别方法，其特征在于，包括下述步骤：获取待识别银行卡图像；对所述待识别银行卡图像进行预处理操作，得到标准银行卡图像；将所述标准银行卡图像输入至基于可微二值化算法的第一文本框检测模型进行第一文本框识别操作，得到第一文本框数据；将所述第一文本框数据输入至文本识别模型进行文本识别操作，得到第一识别结果；根据Luhn算法校验所述第一识别结果是否通过；若所述第一识别结果为通过，则将所述第一识别结果作为目标银行卡号；若所述第一识别结果为不通过，则将所述标准银行卡图像输入至基于mobilenet
‑
ssd算法的第二文本框检测模型进行第二文本框识别操作，得到第二文本框数据；将所述第二文本框数据输入至所述文本识别模型进行所述文本识别操作，得到所述目标银行卡号。2.根据权利要求1所述的银行卡识别方法，其特征在于，所述对所述待识别银行卡图像进行预处理操作，得到标准银行卡图像的步骤，具体包括下述步骤：对所述待识别文本图像进行灰度处理，得到灰度图像数据；根据标准分辨率对所述灰度图像数据进行分辨率标准化处理，得到所述标准银行卡图像。3.根据权利要求1所述的银行卡识别方法，其特征在于，所述若所述第一识别结果为不通过，则将所述标准银行卡图像输入至基于mobilenet
‑
ssd算法的第二文本框检测模型进行第二文本框识别操作，得到第二文本框数据的步骤，具体包括下述步骤：获取所述文本检测模型输出的与所述待识别文本图像中各个像素点相对应的文本检测概率；根据所述文本检测概率以及预设像素阈值对所述待识别文本图像的像素点进行筛选操作，得到文本检测图像；根据opencv工具包对所述文本检测图像进行连通域计算，得到连通域集；根据findcontours函数分别计算所述连通域集中每个连通域的最小外接矩阵，并将最小外接矩阵的各个顶点作为所述第二文本框数据。4.根据权利要求1所述的银行卡识别方法，其特征在于，所述文本识别模型为省略BiLSTM网络的CNN网络。5.根据权利要求1所述的银行卡识别方法，其特征在于，在所述将所述第二文本框数据输入至所述文本识别模型进行所述文本识别操作，得到所述目标银行卡号的步骤之后，还包括：将所述待识别银行卡图像以及所述目标银行卡号存储至区块链中。6.一种银行卡识别装置，其特征在于，包括：图像获取模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：何小臻，
申请(专利权)人：中国平安人寿保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：