【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机视觉，具体涉及图像识别与光学字符识别，尤其涉及一种环境评价表单智能识别方法及系统。
技术介绍
1、在环境保护工作中，环境评价表单的智能化处理对于数据分析和决策至关重要。传统的环境评价表单处理方式主要依赖于计算机自身的算法和预设程序，虽然避免了大量的人工操作，但在实际应用中，计算机处理环境评价表单时仍存在一些影响表单识别效率和准确性的问题，例如算法和模型的局限性、图像数据识别与分割精度不足等。
2、在此背景下，一种环境评价表单智能识别方法及系统应运而生，旨在通过光学字符识别技术对图像分割结果进行识别，并基于属性标注对识别结果进行评估和校正，解决因表单内容多样性导致识别的效率和准确性低的技术问题。
技术实现思路
1、本申请通过提供了一种环境评价表单智能识别方法及系统，旨在通过光学字符识别技术对图像分割结果进行识别，并基于属性标注对识别结果进行评估和校正，解决因表单内容多样性导致识别的效率和准确性低的技术问题。
2、鉴于上述问题，本申请提供了一种环境评价表单智能识别方法及系统。
3、本申请公开的第一个方面，提供了一种环境评价表单智能识别方法，所述方法包括：利用图像采集设备按照预设清晰度要求采集环境评价表单的图像信息，构建环境评价表单图像库；对所述环境评价表单图像库中的图像进行预处理，包括去噪、边缘检测；利用图像分割技术对经预处理的环境评价表单图像按照预设分割要求进行分割，按照分割结果对应的属性进行标注；利用光学字符识别技术对环境评价表单
4、进一步的，所述环境评价表单图像库中的图像进行预处理，包括去噪、边缘检测的方法还包括：
5、对所述环境评价表单图像库中的图像进行去噪处理；
6、利用去噪处理后的图像进行边缘检测，对于边缘检测不满足要求的图像进行提取，构建异常图库；
7、基于所述异常图库确认采集图像编号生成重新采集指令，发送至所述图像采集设备，并建立重新采集图像与异常图像的映射关系；
8、基于所述异常图库进行再采集图像的边缘检测，直到满足预设要求为止，将所有满足预设要求的图像存入所述环境评价表单图像库中。
9、优选的，系统终端基于异常图库中的图像信息，确认需要重新采集的图像编号，并生成相应的重新采集指令。这个指令会被发送给图像采集设备，以指导设备重新获取这些图像。同时，为了确保数据的一致性和可追溯性，建立重新采集的图像与异常图像之间的映射关系。这样，在后续的处理和分析中，可以清晰地知道哪些图像是重新采集的，以及它们对应的原始异常图像。完成重新采集后，系统终端会再次对这些图像进行边缘检测。这个过程会反复进行，直到所有的重新采集图像都满足预设的边缘检测要求为止。一旦图像满足要求，便将这些图像存入环境评价表单图像库中，以供后续使用。通过这个过程，可以确保环境评价表单图像库中的图像质量得到有效提升，为后续的环境评价工作提供准确、可靠的数据支持。
10、利用图像分割技术对经预处理的环境评价表单图像按照预设分割要求进行分割，按照分割结果对应的属性进行标注；
11、进一步的，所述利用图像分割技术对经预处理的环境评价表单图像按照预设分割要求进行分割，按照分割结果对应的属性进行标注的方法还包括：
12、按照表单识别请求中的识别任务，设定所述预设分割要求，包括标题、字段、数据；
13、基于所述预设分割要求，生成所述属性标注；
14、将所述预设分割要求加入所述图像分割技术生成分割执行模块，对经预处理的环境评价表单图像进行分割，并基于所述属性标注进行对应分割结果标注。
15、优选的，利用图像分割技术对经预处理的环境评价表单图像按照预设分割要求进行分割，按照分割结果对应的属性进行标注。所述属性标注是指对分割后得到的图像区域进行类别和意义的标注，包括标题标注、字段标注、数据标注。之后，系统终端将整合好的预设分割要求作为输入参数，嵌入到预设的图像分割算法中，形成分割执行模块。再将经过预处理的环境评价表单图像输入到分割执行模块中。分割执行模块根据预设的分割要求对图像进行自动分割，将表单划分为多个区域或对象。然后，根据之前生成的属性标注，为分割结果中的每个区域分配相应的标签，用于标识不同区域的功能和内容。最后，将带有属性标注的分割结果以数据结构的形式输出。这个输出结果中不仅包含了分割后的图像区域，还包含了每个区域的属性标注信息，方便后续的信息提取和处理。使其可通过这一系列的操作，系统终端能够实现对环境评价表单图像的精确分割和标注，为后续的数据提取和分析打下了坚实的基础。这不仅可以提高表单识别的效率和准确性，还可以大幅提升整体的工作效率。
16、进一步的，所述利用光学字符识别技术对环境评价表单的分割结果进行依次识别，获得识别结果，方法还包括：
17、将所述环境评价表单转换为文本信息；
18、对所述文本信息按照分割结果，进行内容识别，获取识别结果；
19、基于所述环境评价表单的属性标注，确定各分割结果的字符结构，对所述识别结果按照字符结构进行转换，获得所述识别结果。
20、进一步的，基于属性标注，对所述识别结果进行评估及校正，得到修正识别结果的方法还包括：
21、基于所述属性标注，确定分割结果的内容格式要求、必要参数信息；
22、根据所述内容格式要求、必要参数信息对所述识别结果进行遍历匹配，确定异常匹配结果；
23、当不存在所述异常匹配结果时，建立所述识别结果与表单的映射关系，并导出至识别数据库；
24、当存在所述异常匹配结果时，获取偏差信息，利用属性宽容度对所述偏差信息进行补充，得到修正识别结果；对于超出属性宽容度的偏差信息，生成校正识别约束条件，将所述约束条件加入所述光学字符识别技术中，生成再识别模块进行识别，将满足要求的识别结果存储至所述识别数据库。
25、进一步的，将所述约束条件加入所述光学字符识别技术中，生成再识别模块进行识别的方法还包括：
26、基于所述偏差信息确定环境评价表单的图像编号，从异常图像进行遍历；
27、根据遍历结果判断是否存在异常图，若存在将所述异常图进行偏差信息定位；
28、进一步的，本申请提供了所述将满足要求的识别结果存储至所述识别数据库之前，方法还包括：
29、当再识别结果无法满足所述内容格式要求、必要参数信息，对所述偏差信息进行标识，生成异常提醒信息。
30、进一步的，所述按照环境评价表单的结构内容，通过自然语言处理技术提取所述修正识别结果中的关键信息，所述步骤还包括；
31、通过自然语言处理技术提取每个表单的所述修正识别本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种环境评价表单智能识别方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述环境评价表单图像库中的图像进行预处理，包括去噪、边缘检测，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用图像分割技术对经预处理的环境评价表单图像按照预设分割要求进行分割，按照分割结果对应的属性进行标注，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用光学字符识别技术对环境评价表单的分割结果进行依次识别，获得识别结果，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于属性标注，对所述识别结果进行评估及校正，得到修正识别结果，包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，将所述约束条件加入所述光学字符识别技术中，生成再识别模块进行识别，包括：
7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将满足要求的识别结果存储至所述识别数据库之前，所述方法还包括：
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照环境评价表单的结构内容，通过自然语言处理技术提取所述修正识别结果中的关键信息，的步
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述继续迭代，直到簇中心的位置在连续两次迭代中保持稳定，的判定方法如下：
10.一种环境评价表单智能识别系统，其特征在于，用于实施权利要求1-9任意一项所述的一种环境评价表单智能识别方法，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种环境评价表单智能识别方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述环境评价表单图像库中的图像进行预处理，包括去噪、边缘检测，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用图像分割技术对经预处理的环境评价表单图像按照预设分割要求进行分割，按照分割结果对应的属性进行标注，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用光学字符识别技术对环境评价表单的分割结果进行依次识别，获得识别结果，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于属性标注，对所述识别结果进行评估及校正，得到修正识别结果，包括：
6.如权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：石艳玲，郑伟，程冉冉，陈为旭，
申请(专利权)人：日照职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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