一种基于深度学习的营业执照数据处理方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的营业执照数据处理方法及系统。该方法包括以下步骤：获取营业执照数据，其中营业执照数据包括营业执照图像数据以及营业执照基本数据；对营业执照图像数据进行噪点采集并自适应去噪，从而生成营业执照去噪图像数据；对营业执照去噪图像数据进行误差校验，从而生成误差校验数据，对营业执照去噪图像数据进行像素纠正，从而生成营业执照校准图像数据；对营业执照校准图像数据以及营业执照基本数据进行营业执照完善度检测，从而生成营业执照完善度数据。本发明专利技术通过噪点采集和自适应去噪算法，能够有效地去除营业执照图像数据中的噪声，提高图像质量和清晰度。提高图像质量和清晰度。提高图像质量和清晰度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的营业执照数据处理方法及系统


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种基于深度学习的营业执照数据处理方法及系统。

技术介绍

[0002]深度学习是一种机器学习的方法，其核心思想是通过构建和训练深层神经网络来模拟和学习人类的认知能力。深度学习的主要目标是通过对大量数据进行学习，从中提取抽象的特征和模式，以便对新的、未知的数据进行预测、分类、识别等任务。营业执照数据识别是指利用计算机技术和算法对营业执照中的信息进行自动化提取和识别的过程。营业执照通常包含了企业或组织的基本信息，如名称、注册号码、地址、法定代表人等。传统上，人们需要手动阅读和录入这些信息，费时费力且容易出错。而营业执照数据识别技术通过图像处理、文本识别和机器学习等方法，可以自动地从营业执照图像中提取和识别这些信息，实现快速、准确和高效的数据录入和处理。在实际应用过程中，由于图像质量问题、扫描或拍摄角度问题、字体模糊或变形、光照不均匀的问题，常常面临输入的营业执照数据不清楚或者不完整的情况。

技术实现思路

[0003]本专利技术为解决上述技术问题，提出了一种基于深度学习的营业执照数据处理方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
[0004]本申请提供了一种基于深度学习的营业执照数据处理方法，包括以下步骤：步骤S1：获取营业执照数据，其中营业执照数据包括营业执照图像数据以及营业执照基本数据；步骤S2：对营业执照图像数据进行噪点采集并自适应去噪，从而生成营业执照去噪图像数据；步骤S3：对营业执照去噪图像数据进行误差校验，从而生成误差校验数据，若确定误差校验数据高于或等于误差阈值范围时，则返回步骤S1，若确定误差校验数据小于误差阈值范围时，则对营业执照去噪图像数据进行像素纠正，从而生成营业执照校准图像数据；步骤S4：对营业执照校准图像数据以及营业执照基本数据进行营业执照完善度检测，从而生成营业执照完善度数据，若确定营业执照完善度数据为存在异常的营业执照完善度数据时，则返回步骤S1，若确定营业执照完善度数据为不存在异常的营业执照完善度数据时，确定营业执照校准数据为营业执照待识别数据，以发送至营业执照数据识别系统执行营业执照数据识别作业。
[0005]本专利技术中通过噪点采集和自适应去噪算法，能够有效地去除营业执照图像数据中的噪声，提高图像质量和清晰度，有利于后续的数据处理和识别准确性。通过对去噪图像数据进行误差校验，可以及时检测图像中的错误和损坏情况。如果误差超过阈值范围，系统将返回原始数据进行重新处理，确保数据的准确性和完整性。对于误差校验结果低于阈值的
图像，系统会进行像素纠正，生成校准图像数据。这有助于修复图像中的错误像素或形状扭曲，提高图像的准确性和可读性。对校准图像数据和营业执照基本数据进行完善度检测，能够评估营业执照的完整性和真实性。这有助于过滤掉存在异常的或不完整的营业执照数据，提高数据的可信度和可靠性。经过上述处理步骤得到的营业执照待识别数据，具备更高的图像质量和完善度，可提高后续营业执照数据识别系统的准确性和稳定性，提升识别结果的质量。
[0006]优选地，步骤S1具体为：步骤S11：生成营业执照输入数据获取控件，并利用营业执照输入数据获取控件进行营业执照输入数据采集，从而获得营业执照输入数据；步骤S12：对营业执照输入数据进行数据去重处理，从而生成营业执照去重数据；步骤S13：对营业执照去重数据进行数据异常处理，从而生成营业执照正常数据；步骤S14：对营业执照正常数据进行数据增强处理，从而生成营业执照增强数据；步骤S15：对营业执照增强数据进行数据标准转换，从而生成营业执照标准数据。
[0007]本专利技术通过生成营业执照输入数据获取控件，使得营业执照数据的获取更加简便和快速，减少了人工采集数据的工作量和时间消耗。通过数据去重、异常处理和增强处理等步骤，对营业执照数据进行优化和增强，提高了数据的准确性、完整性和可读性。通过数据标准转换，使得数据格式统一，便于后续的数据处理和识别系统的稳定运行，提高了系统的可靠性和效率。通过对营业执照数据进行去噪、校准和完善度检测等处理，提高了数据的质量和准确性。这使得后续的营业执照数据识别系统能够更准确地识别和提取关键信息，提高了数据识别的准确率和可信度。
[0008]优选地，步骤S2具体为：步骤S21：对营业执照图像数据进行二值化计算，从而生成营业执照二值化图像数据；步骤S22：对营业执照二值化图像数据进行边缘检测，从而生成营业执照图像形状数据；步骤S23：根据营业执照图像形状数据对营业执照图像数据进行图像区域切割，从而生成营业执照图像区域数据；步骤S24：对营业执照图像区域数据进行噪点情况处理，从而生成噪点情况数据；步骤S25：确定噪点情况数据为低频噪点情况时，对营业执照图像数据进行第一去噪处理，从而生成营业执照去噪数据；步骤S26：确定噪点情况数据为高频噪点情况时，对营业执照图像数据进行第二去噪处理，从而生成营业执照去噪数据；步骤S27：确定噪点情况数据为复合噪点情况时，对营业执照图像数据进行第三去噪处理，从而生成营业执照去噪数据。
[0009]本专利技术中通过分析图像的噪点情况并针对性地采用不同的去噪处理方法，能够更准确地去除营业执照图像中的噪点，提升去噪效果和图像质量。通过分析和处理低频噪点、高频噪点以及复合噪点情况，能够针对不同类型的噪点采取相应的去噪策略，提高了处理结果的准确性和可靠性。通过应用多种滤波算法，包括频域滤波器、小波变换、非局部均值滤波等，有效去除营业执照图像中的噪点，提高图像质量和清晰度。通过基于深度学习的边
缘检测方法，提取营业执照图像的形状特征，能够准确判断图像中的边缘和轮廓，为后续的图像处理和分析提供准确的区域划分和定位。根据营业执照图像的形状数据进行区域切割，将图像分割为不同的区域，有助于针对不同区域进行个别化的处理和分析，提高图像数据的利用效率和准确性。通过多次去噪处理，针对不同类型的噪点情况进行有针对性的处理，有效减少噪声对图像的影响，保留图像的细节信息，提高图像的清晰度和可视化效果。采用自适应滤波算法，能够根据图像的噪点情况动态调整滤波参数，适应不同场景下的噪声特征，提高去噪效果和算法的鲁棒性。
[0010]优选地，第一去噪处理的步骤具体为通过营业执照低频图像去噪计算公式对营业执照图像数据进行去噪处理，从而生成营业执照去噪数据，其中营业执照低频图像去噪计算公式具体为：；为营业执照去噪数据，为第一权重系数，为营业执照图像数据频率参数，为历史营业执照图像数据频率参数，为调节参数，为营业执照图像数据像素变化率，为历史营业执照图像数据像素变化率，为第二权重系数，为高频噪声衰变参数，为营业执照图像数据噪声估计值，为营业执照去噪数据的修正项。
[0011]本专利技术构造了一种营业执照低频图像去噪计算公式，该公式充分考虑了第一权重系数、营业执照图像数据频率参数、历史营业执照图像数据频率参数、调节参数、营业执照图像数据像素变化率、历史营业执照图像数据像素变化率、第二权重系数、高频噪声衰变参数、营业执照图像数据噪声估计本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的营业执照数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取营业执照数据，其中营业执照数据包括营业执照图像数据以及营业执照基本数据；步骤S2，包括：对营业执照图像数据进行二值化计算，从而生成营业执照二值化图像数据；对营业执照二值化图像数据进行边缘检测，从而生成营业执照图像形状数据；根据营业执照图像形状数据对营业执照图像数据进行图像区域切割，从而生成营业执照图像区域数据；对营业执照图像区域数据进行噪点情况处理，从而生成噪点情况数据；确定噪点情况数据为低频噪点情况时，对营业执照图像数据进行第一去噪处理，从而生成营业执照去噪数据；确定噪点情况数据为高频噪点情况时，对营业执照图像数据进行第二去噪处理，从而生成营业执照去噪数据；确定噪点情况数据为复合噪点情况时，对营业执照图像数据进行第三去噪处理，从而生成营业执照去噪数据；第一去噪处理的步骤具体为通过营业执照低频图像去噪计算公式对营业执照图像数据进行去噪处理，从而生成营业执照去噪数据，其中营业执照低频图像去噪计算公式具体为：；为营业执照去噪数据，为第一权重系数，为营业执照图像数据频率参数，为历史营业执照图像数据频率参数，为调节参数，为营业执照图像数据像素变化率，为历史营业执照图像数据像素变化率，为第二权重系数，为高频噪声衰变参数，为营业执照图像数据噪声估计值，为营业执照去噪数据的修正项；步骤S3：对营业执照去噪图像数据进行误差校验，从而生成误差校验数据，若确定误差校验数据高于或等于误差阈值范围时，则返回步骤S1，若确定误差校验数据小于误差阈值范围时，则对营业执照去噪图像数据进行像素纠正，从而生成营业执照校准图像数据；步骤S4：对营业执照校准图像数据以及营业执照基本数据进行营业执照完善度检测，从而生成营业执照完善度数据，若确定营业执照完善度数据为存在异常的营业执照完善度数据时，则返回步骤S1，若确定营业执照完善度数据为不存在异常的营业执照完善度数据时，确定营业执照校准数据为营业执照待识别数据，以发送至营业执照数据识别系统执行营业执照数据识别作业。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1具体为：生成营业执照输入数据获取控件，并利用营业执照输入数据获取控件进行营业执照输入数据采集，从而获得营业执照输入数据；对营业执照输入数据进行数据去重处理，从而生成营业执照去重数据；对营业执照去重数据进行数据异常处理，从而生成营业执照正常数据；对营业执照正常数据进行数据增强处理，从而生成营业执照增强数据；对营业执照增强数据进行数据标准转换，从而生成营业执照标准数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中第二去噪采集处理的步骤具体为：
对营业执照图像数据进行第一高频噪点检测，从而生成第一高频噪点检测数据；确定第一高频噪点检测数据为连续高频噪点检测数据时，则生成第一高频滤波器，并利用第一高频滤波器对营业执照图像数据进行第一高频去噪处理，从而生成第一高频去噪图像数据；对第一高频去噪图像数据进行第二高频噪点检测，从而生成第二高频噪点检测数据；确定第二高频噪点检测...

【专利技术属性】
技术研发人员：张昆，叶祖焕，孙海鹏，刘佳，
申请(专利权)人：湖南华菱电子商务有限公司，
类型：发明
国别省市：