申请/专利权人：北京化工大学;安徽萃文科技有限责任公司

申请日：2023-06-16

公开（公告）日：2023-10-24

公开（公告）号：CN116935396A

主分类号：G06V30/148

分类号：G06V30/148;G06F16/25;G06V30/164;G06V30/162;G06V30/146;G06V10/82;G06N3/044;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.11.10#实质审查的生效;2023.10.24#公开

摘要：本发明公开了一种基于CRNN算法的OCR高考招生指南智能采集方法，属于计算机视觉技术领域，包括如下步骤：S1：文件获取与预处理，将PDF拆分成图片文件并对文件进行输入前预处理；S2：通过图像预处理模块对S1中输入的图片文件进行识别前预处理；S3：构建基于CRNN算法的OCR模型，对S2输出的经过预处理的图像进行识别并形成文本数据；S4：通过结构化数据生成模块对S3中形成的文本数据进行信息抽取，最终形成与数据库格式相同的结构化数据。本发明采用上述步骤的一种基于CRNN算法的OCR高考招生指南智能采集方法，能够有效的提高高考志愿填报数据的采集效率，同时能够保证大部分数据质量，加快进度的同时能够使后续的工作更加简单。

主权项：1.一种基于CRNN算法的OCR高考招生指南智能采集方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：文件获取与预处理，将PDF拆分成图片文件并对文件进行输入前预处理；S2：通过图像预处理模块对S1中输入的图片文件进行识别前预处理；S3：构建基于CRNN算法的OCR模型，对S2输出的经过预处理的图像进行识别并形成文本数据；S4：通过结构化数据生成模块对S3中形成的文本数据进行信息抽取，最终形成与数据库格式相同的结构化数据。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京化工大学;安徽萃文科技有限责任公司 一种基于CRNN算法的OCR高考招生指南智能采集方法

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