【摘 要】
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本文在大量调研物品证件遗失寻回问题后,针对校园内失物招领信息发布分散,失主查询困难,物品找回成功率低等问题,对基于深度学习的文本检测和文本识别算法,以及现今常用的OCR开源框架和商用服务进行了研究,提出了一种改进的OCR识别算法,并最终利用该算法实现了一套基于OCR技术的智能失物招领系统。该系统通过OCR自动识别丢失证件信息,快速发布失物内容并能通过短信微信主动通知失主,极大地提高了失物找回成功率
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本文在大量调研物品证件遗失寻回问题后,针对校园内失物招领信息发布分散,失主查询困难,物品找回成功率低等问题,对基于深度学习的文本检测和文本识别算法,以及现今常用的OCR开源框架和商用服务进行了研究,提出了一种改进的OCR识别算法,并最终利用该算法实现了一套基于OCR技术的智能失物招领系统。该系统通过OCR自动识别丢失证件信息,快速发布失物内容并能通过短信微信主动通知失主,极大地提高了失物找回成功率。本文的主要研究工作有:（1）在学习研究了 OCR技术发展和相关算法后,调研了现今常用的OCR开源框架和商用服务,针对选定的PaddleOCR开源框架进行了研究和评估,在此基础上结合预处理、文本识别及检测模型、文档结构化识别等设计,加入了图像裁剪去除背景干扰文字、证件模板匹配对识别结果进行格式转换和校正等过程,提出了改进的OCR算法,并对其进行了实验设计与结果分析,测试了系统运行时的实际性能;（2）介绍了开发智能招领系统所用的微信和Web相关技术,以及这些技术在系统中的应用场景;对系统进行了分析和设计,根据不同用户群体分析了系统应该具备的具体功能;提出了开发基于OCR技术的智能招领系统的详细设计,包括系统架构设计、系统的各功能模块的具体设计和系统的数据库设计;（3）完成系统的开发,实现了各项功能需求;测试系统的实际运行状态,包括各功能运行情况,以及在压力测试下系统的反应。基于论文工作所实现的智能失物招领系统相比于其他招领系统具有如下创新点:（1）系统能通过OCR自动识别上传证件类失物图片中卡号、姓名等文字信息并自动填写表单,提高了发布效率;（2）上传的失物信息包含与系统注册用户或者学校数据库内匹配信息时,系统能够通过短信、微信等主动通知失主认领物品,加速了失物的寻回;（3）系统会对已发布的证件图片进行隐私信息处理,防止证件敏感信息外泄;（4）系统具有Web网站、微信小程序等形式,使用更便捷。该系统已经开发完成并投入运行,截止2022年7月,智能招领系统已经收到了8003条失物信息,其中有1740条寻物信息,6262条招领信息。发送7472条短信通知和3964条微信通知,且有2337条招领信息失主进行了确认。论文所做工作在校园中服务于广大师生,极大提高了失物招领效率,挽回了大量经济损失。
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