基于人工智能获取发票的方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了基于人工智能获取发票的方法、装置及存储介质，涉及图像分类技术领域，该方法包括：从终端接收初始图片；确定所述初始图片对应的目标发票类型；获取所述目标发票类型的目标发票模板；按照目标发票模板对所述初始图片进行发票内容识别；若识别出所述初始图片中存在与所述目标发票类型对应的目标发票区域，则从所述目标发票区域中提取发票关键信息；将所述发票关键信息填入所述目标发票模板中，以生成目标发票图片；向所述终端发送所述目标发票图片。本方案能够提高发票识别和发票审核的效率。审核的效率。审核的效率。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能获取发票的方法、装置及存储介质


[0001]本申请涉及图像分类
，尤其涉及一种基于人工智能获取发票的方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]在发票报销系统中，用户经常会用手机对发票拍照后再上传给服务器，便于服务器侧的发票审查员进行在线审核。
[0003]但是，用户在使用手机拍摄发票时，一般比较随意且场景多样化，导致在对发票拍照时，容易将发票周围的环境和非必要素材一起拍摄进去，从而导致将这些包含干扰信息的发票上传至服务器。例如，将发票放在桌面上，拍照时可能把桌上的书也拍进去。由于目前的手机拍照都非常清晰，因此，有可能在不经意的情况下，拍摄的发票图片中可能泄漏了用户的信息。由此可见，由于用户自行上传的发票图片可能包含其它对发票审核无用的干扰信息，因此，导致线上审核发票的效率较低。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种基于人工智能获取发票的方法、装置及存储介质，旨在解决现有技术中线上审核发票的效率较低的问题。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种基于人工智能获取发票的方法，其包括：
[0006]从终端接收初始图片；
[0007]确定所述初始图片对应的目标发票类型；
[0008]获取所述目标发票类型的目标发票模板；
[0009]按照目标发票模板对所述初始图片进行发票内容识别；
[0010]若识别出所述初始图片中存在与所述目标发票类型对应的目标发票区域，则从所述目标发票区域中提取发票关键信息；
[0011]将所述发票关键信息填入所述目标发票模板中，以生成目标发票图片；
[0012]向所述终端发送所述目标发票图片。
[0013]第二方面，本申请实施例提供了一种发票获取装置，其包括：
[0014]所述输入输出模块，用于从终端接收初始图片；
[0015]所述处理模块，用于确定所述初始图片对应的目标发票类型；获取所述目标发票类型的目标发票模板；按照目标发票模板对所述初始图片进行发票内容识别；若识别出所述初始图片中存在与所述目标发票类型对应的目标发票区域，则从所述目标发票区域中提取发票关键信息；将所述发票关键信息填入所述目标发票模板中，以生成目标发票图片；
[0016]所述输入输出模块还用于向所述终端发送所述处理模块生成的所述目标发票图片。
[0017]第三方面，本申请实施例又提供了一种计算机设备，其包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序
时实现上述第一方面所述的基于人工智能获取发票的方法。
[0018]第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面所述的基于人工智能获取发票的方法。
[0019]本申请实施例提供了一种基于人工智能获取发票的方法、装置及存储介质，服务器从终端接收初始图片后，确定所述初始图片对应的目标发票类型；获取所述目标发票类型的目标发票模板；按照目标发票模板对所述初始图片进行发票内容识别；若识别出所述初始图片中存在与所述目标发票类型对应的目标发票区域，则从所述目标发票区域中提取发票关键信息；将所述发票关键信息填入所述目标发票模板中，以生成目标发票图片。由于目标发票图片基于发票模板生成，所以，一方面中，目标发票图片能够突破格式不统一的限制，有效提高发票审核效率。另一方面中，将识别的发票关键信息进行信息重组，并利用预设发票模板去生成新的发票图片，所以，能够进一步规范发票的质量，即便初始图片的拍摄环境(例如拍摄角度、拍摄光线、干扰信息等)不为标准发票图片，本申请也能直接向审核者提供转换为标准格式(例如尺寸、大小、布局等)的发票图片，进一步提高审核效率。
附图说明
[0020]为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0021]图1为本申请实施例提供的基于人工智能获取发票的方法的应用场景示意图；
[0022]图2为本申请实施例提供的基于人工智能获取发票的方法的流程示意图；
[0023]图3为本申请实施例提供的基于人工智能获取发票的方法的流程示意图；
[0024]图4为本申请实施例提供的发票获取装置的示意性框图；
[0025]图5为本申请实施例提供的计算机设备的示意性框图。
具体实施方式
[0026]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0027]应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
[0028]还应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
[0029]还应当进一步理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
[0030]请参阅图1和图2，图1为本申请实施例提供的基于人工智能获取发票的方法的应
用场景示意图；图2、图3均为本申请实施例提供的基于人工智能获取发票的方法的流程示意图，该基于人工智能获取发票的方法应用于服务器中，该方法通过安装于服务器中的应用软件进行执行。
[0031]如图2所示，该方法包括步骤S101～S107。
[0032]S101、从终端接收初始图片。
[0033]其中，初始图片为用户使用终端拍摄得到，该初始图片中可能包括至少一张发票、至少一种干扰信息等，本申请实施例不对此作限定。
[0034]本申请实施例中，当报销系统要求用户上传一种目标类型的发票时，该初始图片中若包括至少两种类型的发票，那么可以将除该目标类型的发票之外的其他发票均视为干扰信息。
[0035]当报销系统要求用户上传一种目标类型的发票时，该初始图片中若包括多张同一种类型的发票，那么可以将除该目标类型的发票之外的其他发票均视为干扰信息，并对该多张同一种类型的发票进行发票内容识别。
[0036]本申请实施例中，以识别初始图片中的一张发票为例，当初始图片包括至少两张发票时，可参考对本申请实施例中对目标发票区域的识别实施本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能获取发票的方法，其特征在于，所述方法包括：从终端接收初始图片；确定所述初始图片对应的目标发票类型；获取所述目标发票类型的目标发票模板；按照目标发票模板对所述初始图片进行发票内容识别；若识别出所述初始图片中存在与所述目标发票类型对应的目标发票区域，则从所述目标发票区域中提取发票关键信息；将所述发票关键信息填入所述目标发票模板中，以生成目标发票图片；向所述终端发送所述目标发票图片。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标发票模板包括多个发票信息区域，所述发票关键信息包括多个关键信息；所述将所述发票关键信息填入所述目标发票模板中，以生成目标发票图片，包括：确定所述多个关键信息中各关键信息对应的发票信息区域；按照各关键信息对应的发票信息区域，分别将各关键信息对应填入所述目标发票模板中的发票信息区域，以生成所述目标发票图片。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述目标发票区域中提取发票关键信息，包括：调用所述目标发票模板对应的多个定位框，每个定位框对应发票的一种关键信息；基于所述多个定位框检测所述初始图片中的关键信息；将检测到的关键信息进行提取。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述生成所述目标发票图片，包括：将所述目标发票图片转换为预设格式的目标发票图片；所述方法还包括：向所述终端发送图片控件，所述图片控件用于所述终端按照预设格式显示所述目标发票图片。5.根据权利要求1
‑
4中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法通过神经网络模型实现，所述方法还包括：获取数据集，所述数据集包括多张不同发票格式的发票图片；将所述数据集输入预设图片识别模型，以对所述预设图片识别模型进行模型训练，得到目标图片识别模型；所述按照目标发票模板对所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈优优，
申请(专利权)人：平安普惠企业管理有限公司，
类型：发明
国别省市：