[發明專利]OCR系統的評估方法、裝置、設備及可讀存儲介質有效
| 申請號： | 202011275415.1 | 申請日： | 2020-11-16 |
| 公開（公告）號： | CN112100431B | 公開（公告）日： | 2021-02-26 |
| 發明（設計）人： | 高超;徐國強 | 申請（專利權）人： | 深圳壹賬通智能科技有限公司 |
| 主分類號： | G06F16/583 | 分類號： | G06F16/583;G06F16/55;G06T11/60;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市世紀恒程知識產權代理事務所 44287 | 代理人： | 魏潤潔 |
| 地址： | 518000 廣東省深圳市*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | ocr 系統 評估 方法 裝置 設備 可讀 存儲 介質 | ||
1.一種OCR系統的評估方法，其特征在于，所述OCR系統的評估方法包括以下步驟：
獲取訓練圖像，并將所述訓練圖像輸入至初始OCR系統中，以對所述初始OCR系統進行訓練，得到訓練完成所述初始OCR系統后對應的OCR系統，其中，所述OCR系統包括文字檢測模型和文字識別模型；
將待識別圖像輸入至所述OCR系統中，以基于所述OCR系統確定所述待識別圖像對應的文字識別結果；
基于所述文字識別結果以及所述待識別圖像對應的實際標注數據，確定所述OCR系統對應的文字召回率以及所述OCR系統對應的文字識別精確率，并基于所述文字召回率和所述文字識別精確率計算所述OCR系統的評估指標，以基于所述評估指標評估所述OCR系統的性能；
其中，所述將待識別圖像輸入至所述OCR系統中，以基于所述OCR系統確定所述待識別圖像對應的文字識別結果的步驟包括：
將待識別圖像輸入至所述文字檢測模型中，以基于所述文字檢測模型，確定待識別圖像對應的中間識別結果，其中，所述中間識別結果為所述文字檢測模型識別所述待識別圖像得到的文本框；得到所述中間識別結果之后，將包含所述中間識別結果的待識別圖像輸入至所述文字識別模型中，得到所述待識別圖像對應的文字識別結果；
其中，所述基于所述文字召回率和所述文字識別精確率計算所述OCR系統的評估指標的計算公式為：
其中，f1表示所述評估指標，recall表示所述文字召回率，precision表示所述文字識別精確率。
2.如權利要求1所述的OCR系統的評估方法，其特征在于，所述OCR系統包括文字檢測模型和文字識別模型，所述將所述訓練圖像輸入至初始OCR系統中，以對所述初始OCR系統進行訓練，得到訓練完成所述初始OCR系統后對應的OCR系統的步驟包括：
將所述訓練圖像輸入至第一深度學習模型，得到訓練完成所述第一深度學習模型后對應的文字檢測模型；
基于所述文字檢測模型進行訓練第二深度學習模型，得到訓練完成所述第二深度學習模型后對應的所述文字識別模型。
3.如權利要求2所述的OCR系統的評估方法，其特征在于，所述將所述訓練圖像輸入至第一深度學習模型，得到訓練完成所述第一深度學習模型后對應的文字檢測模型的步驟包括：
標注所述訓練圖像，以確定所述訓練圖像中文本框的預設標注位置，并將包含所述預設標注位置的所述訓練圖像輸入至第一深度學習模型，確定所述訓練圖像對應的學習標注位置；
基于所述預設標注位置和所述學習標注位置，確定所述第一深度學習模型對應的第一梯度信息；
基于所述第一梯度信息優化所述第一深度學習模型，以確定所述文字檢測模型，其中，所述文字檢測模型為優化完成的所述第一深度學習模型。
4.如權利要求2所述的OCR系統的評估方法，其特征在于，所述基于所述文字檢測模型進行訓練第二深度學習模型，得到訓練完成所述第二深度學習模型后對應的所述文字識別模型的步驟包括：
獲取文本條圖像，并將所述文本條圖像輸入至所述文字檢測模型，得到標注文字位置的所述文本條圖像；
將標注文字位置的所述文本條圖像輸入至第二深度學習模型，得到所述文本條圖像對應的學習文字內容；
基于所述學習文字內容，確定所述第二深度學習模型對應的第二梯度信息，并基于所述第二梯度信息優化所述第二深度學習模型，以確定所述文字識別模型，其中，所述文字識別檢測模型為優化完成的所述第二深度學習模型。
5.如權利要求1所述的OCR系統的評估方法，其特征在于，所述基于所述文字召回率和所述文字識別精確率計算所述OCR系統的評估指標，以基于所述評估指標評估所述OCR系統的性能的步驟之后，還包括：
當接收到圖像存儲請求時，獲取所述圖像存儲請求對應的待存儲圖像；
在所述OCR系統的性能達標時，將所述待存儲圖像輸入至所述OCR系統，基于所述OCR系統確定所述待存儲圖像中是否存在身份證信息；
若所述待存儲圖像中不存在身份證信息，則執行所述圖像存儲請求對應的圖像存儲操作。
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