基于智能化识别技术的通关机器人
专利汇可以提供基于智能化识别技术的通关机器人专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于智能化识别技术的通关 机器人 其包括：原始单证接收模 块 ，负责接受原始报关单证的图片；智能单证生成模块，负责将原始报关单证图片中的内容转换为文本格式，并将识别出来的文本内容生成 电子 档报关单证；智能单证校验模块，负责进行数据校验；智能交互对接模块，负责将上述智能单证校验模块校验合格的电子档报关单证上传到海关监管系统并接收海关监管系统的反馈。本发明应用文件智能识别，报关智能制单及EDI通信等技术，用以提高制作报关单证的效率及准确率，减少制单出错给后续带来的损失。，下面是基于智能化识别技术的通关机器人专利的具体信息内容。
1.一种基于智能化识别技术的通关机器人，其特征在于，其包括：
原始单证接收模块，负责接受原始单证的扫描件；
智能单证生成模块，负责将原始单证扫描件中的内容转换为文本格式，并将识别出来的文本内容生成电子档报关报检单证；
智能单证校验模块，负责根据预设的海关规则对上述电子档报关报检单证进行数据校验；
智能交互对接模块，负责将上述智能单证校验模块校验合格的电子档报关报检单证通过EDI通道自动上传到海关国检监管系统并接收海关国检监管系统的回执反馈,完成通关过程。
2.根据权利要求1所述的基于智能化识别技术的通关机器人，其特征在于：所述智能单证生成模块工作流程为：
1）重复进行单证预处理直至完成，单证预处理的内容包括图像的倾斜矫正、优化算法进行图像二值化处理和图像的平滑去噪；
2）重复进行版面分析处理直至完成，版面分析处理的内容包括文本、图像和表格的区域识别，文本部分段落区分、排版顺序；
3）文本区域的字符识别，识别文本区域中的图像，将其转换为文本；
4）单证原型匹配，根据识别出的文本内容和预先设定的单证原型模板进行匹配；
5）存储单证，根据匹配的单证原型模板，将识别的文本填充到对应的区域，获得电子档报关报检单证。
3.根据权利要求2所述的基于智能化识别技术的通关机器人，其特征在于：所述步骤3）文本区域的字符识别包括文本识别和表格识别，并使用字符集特征库进行文本识别。
4.根据权利要求3所述的基于智能化识别技术的通关机器人，其特征在于：所述文本识别的步骤包括：
a）字符切割，将扫描件中的文字进行切割，以获得单个的文字图片；
b）特征提取，提取单个文字图片中的字符特征；
c)将字符特征和字符集特征库进行比较，以获得单个文字图片对应的字符。
5.根据权利要求4所述的基于智能化识别技术的通关机器人，其特征在于：所述步骤c）还包括特殊字符的上下文关联识别，所述特殊字符包括0、o、L、1，上下文关联识别的判别规则为：上下文为英文的，则当其字符判定为英文；如果上下文为数字的，则当其字符判定为数字。
6.根据权利要求1所述的基于智能化识别技术的通关机器人，其特征在于：所述智能单证校验模块校验的标准包括：
1）海关国检监管要求；
2）对历史申报积累的大数据挖掘出的相关性。
7.根据权利要求1所述的基于智能化识别技术的通关机器人，其特征在于：所述智能交互对接模块通过与海关国检监管系统的EDI通信对接技术，将电子档通关单证以XML加密报文的形式，实现交互，将原始单证的扫描件文件一并上传，实现自动化申报。
8.根据权利要求7所述的基于智能化识别技术的通关机器人，其特征在于：所述智能交互对接模块通过与海关国检监管系统通讯时，采用RSA非对称加密传输。
基于智能化识别技术的通关机器人
技术领域
背景技术
发明内容
智能单证生成模块，负责将原始单证原始单证扫描件中的内容转换为文本格式，并将识别出来的文本内容生成电子档报关报检单证；
智能单证校验模块，负责根据预设的海关规则对上述电子档报关报检单证进行数据校验；
智能交互对接模块，负责将上述智能单证校验模块校验合格的电子档报关报检单证上传到海关国检监管系统并接收海关国检监管系统的反馈。
2）重复进行版面分析处理直至完成，版面分析处理的内容包括文本、图像和表格的区域识别，文本部分段落区分、排版顺序；
3）文本区域的字符识别，识别文本区域中的图像，将其转换为文本；
4）单证原型匹配，根据识别出的文本内容和预先设定的单证原型模板进行匹配；
5）存储单证，根据匹配的单证原型模板，将识别的文本填充到对应的区域，获得电子档报关报检单证。
b）特征提取，提取单个文字图片中的字符特征；
c)将字符特征和字符集特征库进行比较，以获得单个文字图片对应的字符。
具体实施方式
智能单证生成模块，负责将原始单证原始单证扫描件中的内容转换为文本格式，并将识别出来的文本内容生成电子档报关报检单证；
智能单证校验模块，负责根据预设的海关规则对上述电子档报关报检单证进行数据校验；
智能交互对接模块，负责将上述智能单证校验模块校验合格的电子档报关报检单证上传到海关国检监管系统并接收海关国检监管系统的反馈。
2）重复进行版面分析处理直至完成，版面分析处理的内容包括文本、图像和表格的区域识别，文本部分段落区分、排版顺序；
3）文本区域的字符识别，识别文本区域中的图像，将其转换为文本；其首先将对应的图像进行文本识别和表格识别，即区分为文本部分还是表格部分，然后使用字符集特征库进行文本识别。
b）特征提取，提取单个文字图片中的字符特征；
c)将字符特征和字符集特征库进行比较，以获得单个文字图片对应的字符。
2）历史申报积累的大数据挖掘出的相关性，同一客户进出口过程中，体积、重量等数据相互之间具有一定的制约，例如，该客户一直以来体积和重量比为1.2，而当其识别的数据的比值为2000，则显然存在识别的错误，需要提醒人工进行校正。当前识别的数据会进入后台进行保存，形成历史申报数据。
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