图像识别方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种图像识别方法、装置、设备及存储介质，涉及图像处理技术领域。该方法包括：对银行卡图像进行增强对比度的预处理，获得待识别的银行卡图像；采用预设图像分割模型，对待识别的银行卡图像进行分割处理，获得预设图像分割模型输出的包含银行卡号区域的图像分割结果；采用预配置的深度和宽度的双通道图像识别模型，对图像分割结果进行多次深度和宽度的识别处理，获取待识别的银行卡图像识别结果。本申请的方法，通过增强银行卡图像的对比度，有效提高了银行卡号区域与背景区域之间的对比度，提高预设图像分割模型对卡号区域的分割效率，从深度和宽度两个不同层面的图像分割结果进行特征提取，有效提高了识别的准确率及识别精度。率及识别精度。率及识别精度。

【技术实现步骤摘要】
图像识别方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及图像处理
，尤其涉及一种图像识别方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着移动互联网技术的快速发展，移动支付已成为人们在日常生活中的主流支付方式，移动支付相关的很多业务都需要使用到银行卡号。
[0003]目前常采用光学字符识别(optical character recognition,OCR)技术进行银行卡号的识别，OCR技术通过相机拍摄获取银行卡的图像，对图像中的银行卡号进行文本检测，进一步在文本检测的技术上，对文本内容进行识别，得到图像中的文本信息。
[0004]但用户在上传银行卡照片时，可能存在拍摄环境复杂、拍摄角度多变和失真等情况；而且银行卡号通常叠加在复杂背景之上，使银行卡号对比度比较差；除此之外，银行卡照片除卡号是一连串数字外，其余的语言文字都是非目标，上述存在的问题无疑增加了OCR技术的识别难度，使得基于OCR技术进行银行卡号识别的方法准确率及精度较低，不能够很好地对银行卡号进行识别。

技术实现思路

[0005]本申请提本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取银行卡图像，对所述银行卡图像进行增强对比度的预处理，获得待识别的银行卡图像；采用预设图像分割模型，对所述待识别的银行卡图像进行分割处理，获得所述预设图像分割模型输出的包含银行卡号区域的图像分割结果；采用预配置的深度和宽度的双通道图像识别模型，对所述图像分割结果进行多次深度和宽度的识别处理，获取所述待识别的银行卡图像识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预配置的深度和宽度的双通道图像识别模型获取方式为：对待训练的银行卡图像进行增强对比度的预处理，获得预处理图像；对所述预处理图像进行图像扩增处理，以获得训练数据；采用预设图像分割模型，对所述训练数据进行分割处理，获得所述预设图像分割模型输出的包含银行卡号区域的待训练的图像分割结果；根据所述待训练的图像分割结果和所述待训练的银行卡图像中的银行卡号的标签数据，对初始建立的深度和宽度的双通道图像识别模型进行训练，以获得训练后的所述预配置的深度和宽度的双通道图像识别模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预配置的深度和宽度的双通道图像识别模型包括：深度分类网络模型和宽度分类网络模型；所述采用预配置的深度和宽度的双通道图像识别模型，对所述图像分割结果进行多次深度和宽度的识别处理，获取所述待识别的银行卡图像识别结果，包括：采用所述深度分类网络模型中的预设非对称卷积残差块结构、预设非对称卷积残差通道注意力模块及对应的最大池化层，对所述图像分割结果进行多次特征提取操作和最大池化操作，以获取第一特征图像；采用所述宽度分类网络模型中的预设多尺度宽度卷积模块及对应的最大池化层，对所述图像分割结果进行多次特征提取操作和最大池化操作，以获取第二特征图像；将所述第一特征图像和所述第二特征图像进行拼接处理，获取所述待识别的银行卡图像识别结果。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设非对称卷积残差块结构包括：第一图像处理层和第二图像处理层，所述预设非对称卷积残差通道注意力模块包括：第三图像处理层、第四图像处理层及通道注意力模块；若对所述图像分割结果进行两次特征提取操作，则所述采用所述深度分类网络模型中的预设非对称卷积残差块结构、预设非对称卷积残差通道注意力模块及对应的最大池化层，对所述图像分割结果进行多次特征提取操作和最大池化操作，以获取第一特征图像，包括：将所述图像分割结果输入至所述第一图像处理层，获得第一结果，所述第一图像处理层对输入的所述图像分割结果依次进行批标准化操作、ReLU激活操作、非对称卷积操作及DropBlock操作；将所述第一结果输入至所述第二图像处理层，获得第二结果，所述第二图像处理层对输入的所述第一结果依次进行批标准化操作、ReLU激活操作及非对称卷积操作；
将所述第二结果和所述图像分割结果进行相加，得到第一相加结果；将所述第一相加结果输入至所述第三图像处理层，获得第三结果，所述第三图像处理层对输入的所述第一相加结果依次进行批标准化操作、ReLU激活操作、非对称卷积操作及DropBlock操作；将所述第三结果输入至所述第四图像处理层，获得第四结果，所述第四图像处理层对输入的所述第三结果依次进行批标准化操作、ReLU激活操作、非对称卷积操作及DropBlock操作；将所述第四结果输入至所述通道注意力模块，获得增强特征图像；将所述第一相加结果和所述增强特征图像进行相加，得到第二相加结果；采用所述最大池化层对所述第二相加结果进行最大池化操作，得到池化操作结果；采用所述第一图像处理层、所述第二图像处理层、所述第三图像处理层、所述第四图像处理层及所述通道注意力模块对所述池化操作结果进行二次特征提取，以获取...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟蓓蓓，雷志亮，冯境华，呼奎，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：