基于图像识别的金融智能服务平台故障诊断研究

发布时间：2025-03-31 22:19

　　随着金融科技的飞速发展,信息化设备的加入虽然减轻了工作人员的负担,但也提高了各类服务器的运维成本。金融智能服务平台在运行过程中经常会出现一些故障,不及时处理会产生不良的后果。而故障提示信息中的某些专业术语会导致金融工作人员无法迅速理解并处理故障,只能寻求远端技术人员的帮助,既耗时又费力,为银行业务的正常办理带来诸多不便。本文针对金融智能服务平台的故障提示信息进行自动故障诊断。首先研究了模板匹配等图像处理方法,应用OpenCV定位到图像的特征点,实现了对图像的预处理操作。其次通过对图像的特征以及几种连通域标记算法的分析,提出了一种基于颜色特征和边界特征联合的连通区域分析方法,该算法适用于处理彩色图片且具有良好的鲁棒性和较高的执行效率,能够快速确定故障提示信息区域的边界轮廓及其所在连通域,即本文要研究的感兴趣区域(ROI),从而将ROI区域从其他文字背景中提取出来。而后简要介绍了Tesseract-OCR文字识别技术的基本原理,并训练了个人字符库,以此来代替Tesseract本身默认的字符库,通过Tesseract识别引擎对ROI区域内的文本内容进行文字识别,字符识别的准确率可以达到95%左...

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 图像特征提取方法的研究现状
        1.2.2 文本定位技术的发展历史与研究现状
        1.2.3 字符识别技术的发展历史与研究现状
        1.2.4 故障诊断方法的研究现状
    1.3 论文研究内容
    1.4 论文组织结构
第2章 图像预处理
    2.1 金融智能服务平台故障诊断流程
    2.2 开发环境搭建
        2.2.1 Python3.8开发环境
        2.2.2 OpenCV库
        2.2.3 Tesseract-OCR文字识别技术
    2.3 数据集初步处理
        2.3.1 区分金融智能服务平台类型
        2.3.2 确定图像特征点
        2.3.3 模板匹配方法原理
        2.3.4 定位图像特征点
    2.4 本章小结
第3章 故障提示信息区域提取
    3.1 颜色特征提取
    3.2 形状特征提取
    3.3 连通域分析
    3.4 ROI区域提取
    3.5 本章小结
第4章 OCR文字识别
    4.1 Tesseract-OCR基本原理
        4.1.1 Tesseract-OCR识别架构
        4.1.2 支持多语言识别
    4.2 中英文混合字符库训练
        4.2.1 jTessBoxEditor训练工具
        4.2.2 训练流程
    4.3 故障提示信息字符识别
        4.3.1 故障提示信息字符识别需求
        4.3.2 Tesseract识别结果及分析
    4.4 提示故障的警告程度
    4.5 反馈故障解决方案
        4.5.1 模糊匹配故障根源
        4.5.2 输出故障解决方案
    4.6 本章小结
第5章 实验结果分析
    5.1 整体实验过程与结果
    5.2 算法性能测试
        5.2.1 测试标准
        5.2.2 算法性能测试
    5.3 算法评价
        5.3.1 模板匹配算法评价
        5.3.2 ROI区域提取算法评价
    5.4 本章小结
第6章 结论
参考文献
致谢



本文编号：4038498