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深度学习算法在票据检测中的运用

859    2019-06-06

市场经济的快速发展,各种商品流通的不断扩大,促使票据的作用日益凸显。票据不但是记录经营活动、加强财务管理的有效手段,更是维护社会秩序、保障国家和人民财产安全的重要工具,因此检测票据的真伪就显得尤为重要。


在票据检测领域,目前多采用传统目标检测方法完成票据某一防伪特征检测,而要实现票据完整检测,涉及多光照条件票据检测、票据多防伪特征检测、票据文本信息检测等多项任务,票据在不同光照条件下又呈现复杂多变图像特征,传统目标检测方法在票据多目标检测中应用复杂、实现困难。


中国测试最新一期的文章中提出了基于深度学习的机器视觉目标检测算法(点击阅读:《基于深度学习的机器视觉目标检测算法及在票据检测中应用》),在高特征维度中具有强大分辨能力,非常适合应用于票据检测的机器视觉系统中。



将以上两者有效结合,形成了基于深度学习的机器视觉目标算法。按实现原理可分为基于区域候选的目标检测算法、基于回归方法的目标检测算法,两者区别主要在于是否采用区域候选方法。


目标检测算法在对票据检测中,系统首先由工业相机获取包含票据目标的高分辨率图像,并检测票据目标在图像上的位置并确定其票据类别、光源激发条件信息;其次,完成票据目标所有局部防伪特征检测,并与该光源条件下标准票据防伪特征比对,判定票据真伪;最后,系统采用图像文本检测方法读取票据票号、数额等信息,完成票据信息检测。基于深度学习的机器视觉目标检测算法提高了票据检测精度、实时性能,从而构建面向票据检测应用的智能检测系统。



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