公开(公告)号：CN116453130A

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202310423527.4

申请日：2023-04-19

申请人： 国网江苏省电力有限公司 ,  江苏电力信息技术有限公司

发明人： 陈水军 ,  李响 ,  马文捷 ,  荣芬 ,  易善文 ,  帅敏

IPC分类号： G06V30/16 ,  G06V30/164 ,  G06V30/413 ,  G06V40/30 ,  G06V10/82

摘要： 本发明公开了一种针对表格签名的计数分析方法，包括：通过深度学习方法对图像进行超分辨，提升识别准确率；由于图像在拍摄过程中存在阴影，通过计算机视觉形态学方法来去除图像阴影；对于倾斜的图像，通过hough变化找出表格线条，并计算和水平方向的角度，进行旋转校正；签到表一般具有表格形式，因此通过深度学习实现表格结构识别；当表格存在多列时，利用OCR方法，找出签字、姓名等关键字对应的列，通过深度学习方法去除噪声点干扰，准确识别框架结构点。本发明利用深度学习OCR技术和图像处理技术，对图像进行校正、去噪、超分辨的方法进行预处理，并最后通过表格识别和阈值处理来找到签到的人数，具有较高的准确率和较高的实用性。