一种基于深度神经网络的表格快速自动提取方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110068949.5
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/38;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-01-19
申请人：
贵州电网有限责任公司

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著录项信息

专利名称	一种基于深度神经网络的表格快速自动提取方法
申请号	CN202110068949.5	申请日期	2021-01-19
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-06-01	公开/公告号	CN112883795A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;3;8;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	贵州电网有限责任公司	申请人地址	贵州省贵阳市南明区滨河路17号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	贵州电网有限责任公司	当前权利人	贵州电网有限责任公司
发明人	李晓春;彭赤;徐梁刚;时磊;杨恒;陈科羽;赵建;余江顺;周振锋;杨渊
代理机构	成都玖和知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	胡琳梅

摘要

架空输电线路的设计资料通常以图片表格、PDF表格等形式出现，且不同设计单位提供的资料格式、表现形式均有所区别，表格资料不能被计算机直接读取，需要进行人工手动输入，工作量大、速度慢。针对此问题，本发明公开了一种基于深度神经网络的表格快速自动提取方法，包括：步骤S1：进行图像表格矫正预处理；步骤S2：进行图像表格框线提取，得到裁剪出来的单元格图片Q(i)；步骤S3：进行单元格文字定位；步骤S4：单元格文字识别；步骤S5：对所有单元格识别结果进行顺序合并，实现表格自动快速提取。该方法与现有的人工目视解译或者基于单字分割的表格提取方法相比，速度更快、自动化程度更高、识别更为准确和完整、泛化能力更强、效率更高，对于多源异构、复杂的图像表格数据依然可以保持较好的提取效果，便于验收项判定与验收工作管理。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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