文献类型：期刊文章

作　　者：唐军[1] 唐潮[1]

TANG Jun;TANG Chao(Sichuan Homwee Technology Co.Ltd.,Chengdu 610041,China)

机构地区：[1]四川虹微技术有限公司,成都610041

出　　处：《计算机系统应用》

年　　份：2021

卷　　号：30

期　　号：12

起止页码：317-325

语　　种：中文

收录情况：IC、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：为进一步简化增值税发票识别流程和和提高识别效率,提出了一种基于HRNet和YOLOv4的增值税票面信息结构化识别的方法.首先利用HRNet进行增值税发票关键点检测,进行增值税发票对齐;其次利用YOLOv4进行发票元素的检测;然后通过CRNN对发票元素进行文本识别;最后形成结构化数据.在业务数据集中的实验表明,检测准确率在0.5 mAP下达到75.7,检测速度达到12.85 fps,元素识别率ECR达到69.30%,实验结果表明算法能有效简化识别流程,提高识别准确率,在实时性要求较高和业务噪声复杂的增值税票据识别中有较好适应性和广泛应用前景.

关 键 词：增值税发票 发票识别  HRNet  YOLOv4  CRNN  结构化识别  

分 类 号：TP391.41] F812.42[计算机类]