如何使用对象检测进行银行支票详细信息提取？答案

【问题标题】：how to use object detection for bank cheque detail extraction?如何使用对象检测进行银行支票详细信息提取？
【发布时间】：2020-05-09 09:54:30
【问题描述】：

我正在从事需要从银行支票中提取详细信息（支票编号、MICR、分行、账户编号、IFSC）的项目。我决定使用 Google AutoML 视觉对象检测来完成这项任务，但我有以下问题。

如何准备训练数据？（使用哪些数据增强技术）
需要多少张图像才能获得高精度？

【问题讨论】：

您找到解决方案了吗？我正在尝试类似的东西

标签： computer-vision object-detection google-cloud-automl automl

【解决方案1】：

这是解决方案，我会尝试：（无需数据）

注意：你必须训练模型来分类它是否真正的检查然后运行下面的步骤。

1. Extract all the text from cheque using [Google Vision OCR API][1]
2. And from all the text array:
         - 6 digit number will be **Cheque Number**
         - 9 digit number will be **MICR code**
         - 10+ digit number will be **Account Number**
         - Text which has branch as text will be **branch name**
         - Text which has bank as text will be **bank name**
         - For IFSC code, you need to compare few initial characters of bank name or do cosine comparison with bank name (run experiment to get more clarity).

【讨论】：

感谢您的回答，但最终目标是解决方案应该离线工作，包括文本检测和识别。想法是使用 AutoML 视觉来训练边缘设备的模型并离线运行推理。
我了解，如果您正在构建移动应用程序，那么 Google vision OCR Api 可以离线使用。我不确定，您将如何使用 AutoML 实现这一目标。如果您发现任何问题，我鼓励您发布解决方案。谢谢