01 背景
在现代货运领域，票据管理、证件审核和车辆审核是物流中至关重要的环节。这些环节确保了物流运作的顺畅和合规性。随着物流活动的日益增多，越来越多的司机和车辆加入平台。处理的票据、证件和车辆信息量不断攀升。传统的手工处理方式不仅效率低下，而且容易出错，增加了企业的审核时间和运营成本。为了解决这些问题，OCR(光学字符识别)技术成为货运行业的关键工具。OCR不仅能够识别票据和证件上的关键信息，还能准确识别车辆上的车牌号，实现数据的自动化录入和管理，从而大幅提升工作效率。这种技术的应用让企业能够更加灵活和高效地处理大量信息，减少了人工干预的必要性。
货运票据和证件的种类繁多且格式复杂，这对OCR技术提出了挑战。然而，随着与深度学习算法的结合，OCR技术可以显著提高识别的速度和准确率。通过应用OCR，企业大幅减少了对人工录入的依赖，降低了人工成本和错误率。同时，自动化识别和实时数据更新能力，使企业能够快速响应各种审核需求，优化工作流程。
02 业务应用
传统的票据、证件及车牌数据处理需要人工逐行输入，费时且易出错。而OCR能够自动识别票据、证件及车牌上的信息，并将其迅速转化为数字文本。这一过程不仅提高了处理速度，还显著减少了人为错误，同时也减少了物理票据的存储需求，便于后续的检索和管理。通过对票据、证件、车牌上关键信息的提取，如：日期、金额、发票号等，能够显著降低人力成本，同时提高工作效率，这种自动化处理方式特别适合于大量票据的批量处理；实时处理能力是OCR技术的另一大优势。通过OCR快速识别，票据和证件信息可以在一秒钟内被处理完毕，支持实时数据分析和决策。
2.1 票据审核
票据本身存在多种不同的样式和格式，包括但不限于颜色、字体、布局以及包含的信息种类等。此外，实际应用中票据的打印质量也千差万别，可能受到打印设备、纸张质量、打印墨水或碳粉的种类以及使用时间等因素的影响，导致图像质量参差不齐。传统的图像处理方法往往依赖于固定的规则和模板，难以适应这种多样性和变化性，因此在处理不同样式和打印质量的票据时，其识别准确率通常较低。而采用图像分类算法与OCR技术，可以利用深度学习等先进算法对票据图像进行更精细的特征提取，从而有效提高识别的准确率。图像分类算法能够识别票据的类别，而OCR技术则专注于从图像中提取文本信息，两者结合使用，可以更全面地理解和处理票据内容，大幅提升自动化处理效率和准确率。
以高速小票为例，下图展示了不同样式的高速小票：
高速小票关键信息的识别过程，如下所示：
2.2 证件审核
在处理司机上传的图像时，经常会出现图像传错位置或上传非相应证件照片的情况。为确保关键信息的准确识别，系统首先对上传的证件进行初步判断。它能有效过滤掉不相关的图像，确保只有相应证件的照片进入下一步的识别流程。这种前置图像分类模型不仅提高了整体识别的准确率，还大大减少了人工干预的必要性，提升了系统的自动化程度和处理效率。通过这种方式，确保了信息处理的可靠性和安全性。
以身份证为例，如下是身份证识别流程示意图：
2.3 车辆审核
在车辆审核中，车牌号的核对至关重要。审核员需仔细检查司机上传的图像，逐一比对车牌号码，并将信息录入系统。这过程要求细致的人工操作和高度的责任感，以确保数据的准确性和完整性，从而维护车辆管理系统的高效运行。然而，OCR技术可以显著简化这一任务。通过自动识别和读取车牌信息，OCR减少了人工比对的时间和错误率，大大提高了审核效率和安全性。这使车辆管理更加快速和可靠，为系统的整体运作提供了强有力的支持。
如下是车辆审核中，车牌号的识别流程示意图：
03 算法方案
在货运领域，由于图像的种类多种多样，我们通常在进行OCR之前，先对图像进行分类。这一步骤至关重要，能够确保后续数据处理的准确率和效率。通过图像分类，我们可以判断图像属于哪个特定类别，如票据、证件或车牌等。每种类别需要不同的OCR识别策略，因此分类有助于选择最合适的识别模型和参数。图像被分类后，我们便进行OCR识别，提取图像中的文本信息。接下来，我们根据图像类别，提取相应的关键信息。例如，从票据中提取票据号码、日期、金额等数据，从身份证中提取姓名、性别、身份证号等，从车牌图像中识别车牌号码。
最后，经过信息提取和验证，系统输出结果。这一连贯的流程不仅提高了信息处理的准确率，还显著提升了整体效率，为物流管理提供了可靠的数据支持。这样，企业能够实现自动化操作，减少人工干预，提高数据处理的速度和准确率。
3.1 系统架构
系统架构分为四层：
数据层：负责图像数据的存储；
算法层：通过不同的算法，对图像进行计算，并输出相应的结果，以实现复杂的业务需求；
功能层：将算法能力封装为具体业务功能，提供相应的功能接口和服务；
应用层：不同的业务需求进行不同场景的应用；
系统架构图如下所示：
3.2 算法实现
不同类型的图像在布局和内容结构上存在显著差异，这些差异要求OCR算法采用特定的处理方法以达到更优的识别效果。我们通过图像分类模型和OCR模型算法结合的方法，首先用图像分类模型对图像的类别进行判断，再经过OCR模型进行识别，可以显著提高OCR系统的识别准确率和处理效率。这种方法不仅能够应对不同图像类型带来的挑战，还能够优化处理流程，减少不必要的计算开销。
3.2.1 图像分类模型
图像分类模型在OCR技术中的应用可以显著提升系统的性能，包括提高识别准确率、增强鲁棒性、优化处理流程和提高处理速度。通过预先对输入图像进行分类，可以更好地指导后续的OCR处理步骤，使整个系统更加智能和高效。我们通过卷积神经网络模型，对票据做前置分类，判断图像等类别，然后进行OCR识别；
如下为图像分类模型网络结构，主要包含三部分：
a. 卷积层(conv)
b. 池化层(pool)
c. 全连接层(FC)
3.2.2 OCR技术实现
流程图如下所示：
OCR技术流程中涉及的关键步骤：
图像预处理：
去噪：去除图像中的噪声，提高清晰度。
二值化：将图像转换为黑白二值图像，提高对比度。
几何变换：调整图像角度和比例，确保文本水平。
文本检测与字符分割：
文本检测：识别图像中的文字区域。
字符分割：将文字区域分割成单个字符。
字符识别：
将分割后的字符转换为计算机可识别的文本格式。
后处理：
对识别结果进行校正和优化，提高准确率。
文本检测和字符识别算法：
1）文本检测算法
文本检测是指从图像中识别并定位文本区域的过程。早期的文本检测依赖于手工特征和规则，如边缘检测和颜色分析。这些方法在简单场景中效果尚可，但在复杂背景下往往表现不佳。近年来，深度学习技术在计算机视觉领域的应用取得了巨大成功。基于深度学习的文本检测算法，能够自动提取图像特征并进行文本区域的定位。
常见的文本检测算法：
CTPN(Connectionist Text Proposal Network)：CTPN结合卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)，能够生成文本行的候选框，擅长处理长文本行和水平文本。
CTPN模型结构示意图如下所示：
CTPN算法利用VGG16的卷积层进行特征提取，得到特征图。通过3x3滑动窗口扫描，特征图被转化为特征向量，并传入双向LSTM网络，以捕捉文本的序列特征。LSTM的使用有效得利用了上下文信息，提升了检测准确率。随后，特征向量进入全连接层，进行垂直坐标回归、分类得分和水平平移量回归的预测。这些结果确定了文本建议框的位置和形状。最后，CTPN算法合并并微调这些框，以形成完整的文本行并提高检测精度。
DBNet(Differentiable Binarization Network)：DBNet引入了可微分的二值化模块，提升了文本边界的精确度。其结构简单，检测速度快，对弯曲和不规则文本效果好。
DB模型结构示意图如下所示：
传统图像分割算法通常在获得概率图后，采用标准二值化方法处理，将低于阈值的像素设为0，高于或等于阈值的设为1(如下所示)。然而，这种二值化方法不可微，无法在深度学习网络中实现端到端优化。
为解决此问题，DBNet引入了可微分二值化(Differentiable Binarization，简称DB方法)。该方法通过逼近标准二值化的阶跃函数，使二值化过程可微(如下所示)，从而能够参与网络的梯度反向传播，提升模型的优化能力。
2）字符识别算法
基于CTC的CRNN算法，网络架构如下所示：
该架构包括三部分：
卷积层：从输入图像中提取特征；
循环层：预测特征序列的标签分布；
转录层：将预测的标签分布转换为最终的标签序列。
04 展望
在货运领域，OCR技术已经展现出其强大的应用潜力，涵盖了票据识别、证件识别、车牌识别等多个关键业务场景。这些应用不仅提高了数据录入的效率，还减少了人为错误，为物流和运输行业带来了显著的效率提升。然而，目前的OCR技术通常需要依赖多个模型来应对不同的识别任务，这增加了系统的复杂性和维护成本。
随着人工智能技术的不断进步，特别是大模型的发展，如Transformer架构的广泛应用，OCR技术正迎来新的发展机遇。大模型通过其强大的学习能力和泛化性能，有望简化现有的多模型架构，实现对多种识别任务的统一处理。这不仅能够降低系统的复杂性，还能通过共享知识提升识别准确率。我们将积极探索大模型在OCR领域的应用潜力。通过整合先进的机器学习和深度学习技术，我们期望开发出更加高效、准确且适应性强的OCR解决方案。这将包括对现有算法的优化，以及开发能够处理更复杂场景和多样化数据的大模型系统，从而推动货运行业向更加智能化和自动化的方向发展。
