一种工商管理系统及其方法技术方案

本申请涉及智能评估领域，其具体地公开了一种工商管理系统及其方法，其通过采用基于深度学习的人工智能技术来提取待检测工商纸质档案扫描图像和标准的参考工商纸质档案扫描图像之间的多尺度特征差异，以此来判断扫描的工商纸质档案图像质量是否满足预定标准。这样，能够准确地对扫描的工商纸质档案图像进行质量评估，以确保其能够满足后续的应用需求。以确保其能够满足后续的应用需求。

【技术实现步骤摘要】
一种工商管理系统及其方法


[0001]本申请涉及智能评估领域，且更为具体地，涉及一种工商管理系统及其方法。

技术介绍

[0002]工商档案是企业在登记注册及经营过程中在工商局所留存的信息、文件、档案的总称。工商档案查询是指通过一定的程序，查询企业工商注册登记、经营范围、投资规模、经营状况等综合情况，从而防范交易风险或投资风险，为经营者的决策提供参考。工商档案不但为企业间的经济关系提供了法律依据，而且是企业资信的重要组成部分。
[0003]近年来，工商档案数字化管理成为趋势。要实现数字化管理，就存在要将以往工商档案文件转换为计算机可识别的文字，实现录入、存储。工商档案文件进行数字化处理后，可以保存到可存储设备上，具有存储、管理和共享等功能，还可以减少文档库房占地，节省资源。
[0004]工商纸质档案数字化的操作流程包括档案的分类整理、图像扫描、文字录入以及存储入库等步骤。其中，图像扫描要使图像清晰，现有的解决方案是通过扫描人员的肉眼来分辨扫描质量是否满足要求，这种方案不仅耗时耗力，还会因人员的工作纰漏而造成图像扫描失误。
[0005]因此，期待一种优化的工商管理系统，其对扫描的工商纸质档案图像进行质量评估，以确保其能够满足后续的应用需求。

技术实现思路

[0006]为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种工商管理系统及其方法，其通过采用基于深度学习的人工智能技术来提取待检测工商纸质档案扫描图像和标准的参考工商纸质档案扫描图像之间的多尺度特征差异，以此来判断扫描的工商纸质档案图像质量是否满足预定标准。这样，能够准确地对扫描的工商纸质档案图像进行质量评估，以确保其能够满足后续的应用需求。
[0007]根据本申请的一个方面，提供了一种工商管理系统，其包括：
[0008]纸质档案扫描模块，用于获取待检测工商纸质档案扫描图像以及参考工商纸质档案扫描图像，其中，所述参考工商纸质档案扫描图像具有满足预定标准的扫描成像质量；
[0009]扫描图像增强模块，用于分别对所述参考工商纸质档案扫描图像和所述待检测工商纸质档案扫描图像进行直方图均衡化预处理和CLAHE颜色校正以得到校正后参考图像和校正后检测图像；
[0010]扫描图像编码模块，用于将所述校正后参考图像和所述校正后检测图像通过包含第一图像编码器和第二图像编码器的双重检测模型以得到检测特征图和参考特征图；
[0011]差分模块，用于计算所述检测特征图和所述参考特征图之间的差分特征图；
[0012]特征流形校正模块，用于对所述差分特征图的高维数据流形进行校正以得到校正后差分特征图；
[0013]解码模块，用于将所述校正后差分特征图通过解码器以得到用于表示成像质量差异的解码值；以及
[0014]管理结果生成模块，用于基于所述解码值与预定阈值之间的比较，确定所述待检测工商纸质档案扫描图像的扫描成像质量是否满足预定标准。
[0015]在上述工商管理系统中，所述扫描图像编码模块，包括：检测扫描图像编码单元，用于使用所述第一图像编码器对所述校正后检测图像进行深度卷积编码以得到所述检测特征图；以及，参考扫描图像编码单元，用于使用所述第二图像编码器对所述校正后参考图像进行深度卷积编码以得到所述参考特征图。
[0016]在上述工商管理系统中，所述第一图像编码器和所述第二图像编码器为包含多个混合卷积层的深度卷积神经网络模型。
[0017]在上述工商管理系统中，所述第一图像编码器和所述第二图像编码器具有相同的网络结构。
[0018]在上述工商管理系统中，所述差分模块，包括：以如下公式计算所述检测特征图和所述参考特征图之间的差分特征图；其中，所述公式为：
[0019][0020]其中，F1表示所述检测特征图，F2表示所述参考特征图，F
c
表示所述差分特征图，表示按位置差分。
[0021]在上述工商管理系统中，所述特征流形校正模块，进一步用于：以如下公式对所述差分特征图的高维数据流形进行校正以得到所述校正后差分特征图；其中，所述公式为：
[0022][0023]其中f
i
是所述差分特征图的特征值，N是所述差分特征图的尺度，且log表示以2为底的对数函数值。
[0024]在上述工商管理系统中，所述解码模块，进一步用于：使用所述解码器以如下公式将所述校正后差分特征图进行解码回归以获得用于表示成像质量差异的解码值；
[0025]其中，所述公式为：其中X表示所述校正后差分特征图，Y是所述解码值，W是权重矩阵，表示矩阵相乘。
[0026]在上述工商管理系统中，所述管理结果生成模块，进一步用于响应于所述解码值小于或等于预定阈值，确定所述待检测工商纸质档案扫描图像的扫描成像质量满足预定标准。
[0027]根据本申请的另一方面，提供了一种工商管理方法，其包括：
[0028]获取待检测工商纸质档案扫描图像以及参考工商纸质档案扫描图像，其中，所述参考工商纸质档案扫描图像具有满足预定标准的扫描成像质量；
[0029]分别对所述参考工商纸质档案扫描图像和所述待检测工商纸质档案扫描图像进行直方图均衡化预处理和CLAHE颜色校正以得到校正后参考图像和校正后检测图像；
[0030]将所述校正后参考图像和所述校正后检测图像通过包含第一图像编码器和第二图像编码器的双重检测模型以得到检测特征图和参考特征图；
[0031]计算所述检测特征图和所述参考特征图之间的差分特征图；
[0032]对所述差分特征图的高维数据流形进行校正以得到校正后差分特征图；
[0033]将所述校正后差分特征图通过解码器以得到用于表示成像质量差异的解码值；以及
[0034]基于所述解码值与预定阈值之间的比较，确定所述待检测工商纸质档案扫描图像的扫描成像质量是否满足预定标准。
[0035]根据本申请的再一方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；以及，存储器，在所述存储器中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被所述处理器运行时使得所述处理器执行如上所述的工商管理方法。
[0036]根据本申请的又一方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行如上所述的工商管理方法。
[0037]与现有技术相比，本申请提供的一种工商管理系统及其方法，其通过采用基于深度学习的人工智能技术来提取待检测工商纸质档案扫描图像和标准的参考工商纸质档案扫描图像之间的多尺度特征差异，以此来判断扫描的工商纸质档案图像质量是否满足预定标准。这样，能够准确地对扫描的工商纸质档案图像进行质量评估，以确保其能够满足后续的应用需求。
附图说明
[0038]通过结合附图对本申请实施例进行更详细的描述，本申请的上述以及其他目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本申请实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请实施例一起用于解释本申请本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种工商管理系统，其特征在于，包括：纸质档案扫描模块，用于获取待检测工商纸质档案扫描图像以及参考工商纸质档案扫描图像，其中，所述参考工商纸质档案扫描图像具有满足预定标准的扫描成像质量；扫描图像增强模块，用于分别对所述参考工商纸质档案扫描图像和所述待检测工商纸质档案扫描图像进行直方图均衡化预处理和CLAHE颜色校正以得到校正后参考图像和校正后检测图像；扫描图像编码模块，用于将所述校正后参考图像和所述校正后检测图像通过包含第一图像编码器和第二图像编码器的双重检测模型以得到检测特征图和参考特征图；差分模块，用于计算所述检测特征图和所述参考特征图之间的差分特征图；特征流形校正模块，用于对所述差分特征图的高维数据流形进行校正以得到校正后差分特征图；解码模块，用于将所述校正后差分特征图通过解码器以得到用于表示成像质量差异的解码值；以及管理结果生成模块，用于基于所述解码值与预定阈值之间的比较，确定所述待检测工商纸质档案扫描图像的扫描成像质量是否满足预定标准。2.根据权利要求1所述的工商管理系统，其特征在于，所述扫描图像编码模块，包括：检测扫描图像编码单元，用于使用所述第一图像编码器对所述校正后检测图像进行深度卷积编码以得到所述检测特征图；以及参考扫描图像编码单元，用于使用所述第二图像编码器对所述校正后参考图像进行深度卷积编码以得到所述参考特征图。3.根据权利要求2所述的工商管理系统，其特征在于，所述第一图像编码器和所述第二图像编码器为包含多个混合卷积层的深度卷积神经网络模型。4.根据权利要求3所述的工商管理系统，其特征在于，所述第一图像编码器和所述第二图像编码器具有相同的网络结构。5.根据权利要求4所述的工商管理系统，其特征在于，所述差分模块，包括：以如下公式计算所述检测特征图和所述参考特征图之间的差分特征图；其中，所述公式为：其中，F1表示所述检测特征图，F2表示所述参考特征图，F
c
表示所述差分特征图，表示按位置差分。6.根据权利要求5所述的工商管理系统，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：史严梅，董文华，魏佳，
申请(专利权)人：山东经贸职业学院，
类型：发明
国别省市：