申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

申请日：2019-10-11

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN110929561B

主分类号：G06V30/414

分类号：G06V30/414;G06V30/413;G06T7/11;G06T7/136

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2021.11.02#实质审查的生效;2020.03.27#公开

摘要：本发明涉及一种人工智能技术，揭露了一种表格文本智能过滤方法，包括：获取基于文档的表格图像集，将所述表格图像集进行预处理操作，得到标准表格图像集；利用图像增强算法对所述标准表格图像集进行增强处理，得到表格关键图像区域集；对所述表格关键图像区域集进行特征图像提取，得到特征表格图像集；利用预先构建的表格文本过滤模型对所述特征表格图像集进行文本位置检测，若检测出所述文本的位置，将所述文本过滤后保存对应特征表格图像，若没有检测出所述文本的位置，直接保存对应特征表格图像，从而完成所述表格图像集的文本过滤。本发明还提出一种表格文本智能过滤装置以及一种计算机可读存储介质。本发明实现了表格文本的智能过滤。

主权项：1.一种表格文本智能过滤方法，其特征在于，所述方法包括：获取基于文档的表格图像集，将所述表格图像集进行预处理操作，得到标准表格图像集；利用图像增强算法对所述标准表格图像集进行增强处理，得到表格关键图像区域集，包括：通过所述图像增强算法设置一个阈值T，遍历所述标准表格图像集中的每个像素点，若像素点的灰度值大于阈值T，则将像素点作为前景文字，若像素点的灰度值小于或等于阈值T，则将像素点作为背景图案，对所述标准表格图像集中的前景文字和背景图案进行分割，利用Retinex算法计算出分割后的所述标准表格图像集中的关键信息图像区域，得到表格关键图像区域，组合所有的表格关键图像区域形成所述表格关键图像区域集；对所述表格关键图像区域集进行特征图像提取，得到特征表格图像集；利用预先构建的表格文本过滤模型对所述特征表格图像集进行文本位置检测，包括：在所述特征表格图像集中生成一个几何图，并将所述几何图按照预设的比例进行缩放，将缩放后的所述几何图输入至所述表格文本过滤模型中进行训练后得到缩放后的所述几何图损失，利用类平衡交叉熵计算缩放后的所述几何图中的文本损失，将缩放后的所述几何图损失和文本损失输入至预设的损失函数中得到损失函数值，根据所述损失函数值对所述特征表格图像集进行文本位置检测；若检测出所述特征表格图像集的特征表格图像中文本的位置，则将所述文本进行过滤后保存所述特征表格图像，若没有检测出所述特征表格图像集的特征表格图像中文本的位置，直接保存所述特征表格图像，从而完成所述表格图像集的文本过滤。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 表格文本智能过滤方法、装置及计算机可读存储介质

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