电力业扩工单手写日期识别的深度学习方法

作者：徐炫东; 曹增轩

来源：信息技术与标准化, 2020, (05): 52-57.

• 深度学习
• 迁移学习
• 有监督学习
• 卷积神经网络
• 循环神经网络
• 文本识别
• 物体检测

针对稽查中心在日常审核业扩工单时派专人去筛选业扩工单,且核对每张业扩工单上的手写日期的工作,提出了一套自动化的流程去实现对业扩工单的自动分类、角度纠正、日期目标框内的文字及日期进行识别的方法。利用该方法减少了稽查中心在日常审核业扩工单中的人力成本,提升了管理效率。

• 单位
  广州供电局; 广东电网有限责任公司