OCR在資產(chǎn)管理系統(tǒng)的應(yīng)用

OCR是通過算法識別出圖像中的文字內(nèi)容，算是圖像識別的一個分支。那為什么固定資產(chǎn)管理系統(tǒng)中會用到 OCR 呢？

一、從業(yè)務(wù)說起：為什么需要 OCR？

為什么固定資產(chǎn)管理系統(tǒng)中會用到 OCR 呢？就得從梳理需求時遇到的問題說起。

固定資產(chǎn)的全生命周期管理的第一步是“資產(chǎn)入庫”，而入庫是一個非常繁瑣的過程，需要將大量信息錄入系統(tǒng)。通過前期調(diào)研發(fā)現(xiàn)錄入過程費時費力，還經(jīng)常出現(xiàn)錄入錯誤的問題（比如設(shè)備型號、序列碼是較長的數(shù)字、字母序列，人工錄入很容易出錯）。

有沒有辦法解決這個痛點呢？受證件識別的啟發(fā)，我們想到了 OCR 輔助人工錄入，那么接下來就是調(diào)研這種方案的可行性了。

二、關(guān)于 OCR

OCR，也就是 optical character recognation（光學(xué)字符識別），是通過算法識別出圖像中的文字內(nèi)容，算是圖像識別的一個分支。OCR 對純文本的識別已經(jīng)比較成熟，識別率普遍可以達到 90%以上，百度、阿里、騰訊等各大廠都有相應(yīng)的服務(wù)可以直接調(diào)用。

1. OCR 分類

OCR 技術(shù)可以按字體類別、識別語言、識別場景進行細(xì)分，每個細(xì)分的算法有所不同，現(xiàn)在暫時還沒有非常通用的算法同時適用于多個分類。

其中：

印刷體識別成熟度要高于手寫體（原因也比較好理解，印刷體比較規(guī)范，手寫體五花八門有時候人都難以辨認(rèn)）。
中文和西文的識別成熟度高于小語種，中英文混合識別也能比較好的解決。
自然環(huán)境中的文字識別難度也要大于文檔圖片識別，因為自然環(huán)境中文字所處環(huán)境要更加復(fù)雜，文字檢測難度要大于文檔圖片。
對特定格式文檔（如身份證、發(fā)票、成績單）的識別要好于自由文檔（文字、表格、圖片、公式混排）。

調(diào)研到這里，我們可以發(fā)現(xiàn)：OCR 輔助資產(chǎn)入庫的需求，屬于上述分類里的【自然環(huán)境】下的【中英文混合】【印刷體】識別。目前文字識別印刷體識別已經(jīng)比較成熟，但自然環(huán)境下的拍照可能會給識別帶來一些難度，初步判斷 OCR 輔助人工進行資產(chǎn)入庫信息錄入是可行的。

2. OCR 算法理解

既然 OCR 是圖像識別的一種，那么處理的流程就和大多數(shù)圖像識別算法是一致的，即預(yù)處理-圖像檢測-圖像識別。以自然環(huán)境下的文字識別為例，OCR 算法的工作流程大概是這樣的：

預(yù)處理：文本經(jīng)過掃描或拍照后會發(fā)生形變等問題，會對識別造成干擾，預(yù)處理就是通過灰度化、二值化，傾斜校正等方式消除這種干擾，以提高識別準(zhǔn)確率。其中傾斜矯正的常見算法有投影法、hough 法等。

文字檢測：目的在于找出文字的區(qū)域，是文字識別的基礎(chǔ)。簡單背景（e.g.掃描、截屏）和復(fù)雜背景（e.g.廣告牌、說明書）下的文字檢測方法差異較大，實現(xiàn)算法可以分為傳統(tǒng) CV 算法和 DL 算法兩大類。

形態(tài)學(xué)方法：通過膨脹腐蝕等操作找到文字區(qū)域，只適用于簡單背景。
MSER：常用的傳統(tǒng)文字檢測算法，檢測速度快，在簡單背景和部分復(fù)雜背景中適用。但背景特別復(fù)雜時，檢測效果可能較差。
CTPN：是 CNN 和 RNN 相結(jié)合的算法，適用于簡單和復(fù)雜背景的文字檢測，但文字傾斜時的檢測效果較差。
SegLink：可以用于檢測傾斜文字（但文字間隔不能太大）。
EAST：端到端文本檢測方法，也可用于檢測傾斜文字，檢測的準(zhǔn)確性和速度都不錯。

文字識別：文字識別又根據(jù)文字的長度分為定長（e.g.驗證碼）和不定長。不定長文字識別現(xiàn)在主要是通過 DL 算法實現(xiàn)，目前兩大主流技術(shù)是 CRNN OCR 和 attention OCR。由于文字識別的特殊性，雖然其表現(xiàn)形式是圖像，但本質(zhì)是序列化的文本。所以不論是CRNN還是attention，思路其實都是用CNN提取特征，然后用RNN處理序列化，充分運用了文本圖像的所有信息。

通過對 OCR 工作流程以及主流算法的了解，我們能對后續(xù)技術(shù)實現(xiàn)有個大概的認(rèn)識，和 RD battle 時候也更加有底了。

三、功能設(shè)計

1. 核心場景

最近公司采購了一批新的辦公電腦，資產(chǎn)管理部門的小方來到倉庫打算對這批電腦進行入庫登記，他拿出手機打開 app，對著每臺電腦上的標(biāo)簽進行拍照，標(biāo)簽上的信息就被識別出來填入相應(yīng)的輸入框，很快小方就完成了入庫登記的工作。

2. 業(yè)務(wù)流程

對用戶來說 OCR 識別的過程是無感的，操作上只是用拍照代替了手工填寫某些字段的步驟。

3. OCR 實現(xiàn)中的幾點考慮

1）輸入和輸出

在本需求中，OCR 算法的輸入就是用戶拍攝的照片，然后需要把算法的識別結(jié)果填寫到資產(chǎn)登記表單中相應(yīng)的輸入框中，所以需要確定：a）識別哪些字段；b）每個字段識別出的結(jié)果。

a）識別哪些字段：綜合考慮了常見的資產(chǎn)標(biāo)簽類型，結(jié)合最開始我們遇到的問題“字母數(shù)字序列輸入容易出錯且效率低”，確定了【資產(chǎn)名稱】【型號】【SN碼】三個需要識別的字段，也就是 OCR 處理完的結(jié)果只是中間結(jié)果，后邊還需要做一個類似標(biāo)注問題的處理（標(biāo)注問題的處理方法暫不在這里展開）。

b）文字識別的結(jié)果反映到頁面上就是把識別出來的字段填到相應(yīng)的文本框中，所以需要算法部分輸出的結(jié)果是“型號：Lenovo IdeaPad Y580”這樣的 k-v 形式。

2）服務(wù)端 or 客戶端

模型直接放在客戶端的好處是可以離線使用，缺點也十分明顯：一是識別準(zhǔn)確率會受影響；二是安裝包會變大；三是算法迭代必須等軟件整體更新。所以除非是特殊的離線要求，還是把識別放在服務(wù)端好一點。

3）技術(shù)選型

實現(xiàn)途徑無非兩種：自研或者調(diào)用第三方服務(wù)。

自研的話，也不太可能從輪子造起，一般是在成熟的開源項目（如 chinese-ocr）或者是團隊已有的算法基礎(chǔ)上優(yōu)化，最后得到的模型在特定場景的準(zhǔn)確度肯定會比通用服務(wù)好。

自研算法主要包括兩方面的工作：一是數(shù)據(jù)集獲取、標(biāo)注；二是模型優(yōu)化，時間和人力成本都較高。但出于團隊發(fā)展、算法積累以及后續(xù)可能需要私有化部署的考慮，我們最后還是選擇了自研的形式。

為了給自研提供支撐和幫助，我對第三方服務(wù)也做了一些調(diào)研，如果有小伙伴恰好有類似的需求也可以參考。百度、阿里、騰訊三個開發(fā)平臺都沒有針對我們這種需求的特定解決方案，所以只能使用通用 OCR 模型。

可見通用 OCR 模型已經(jīng)能比較好的識別出資產(chǎn)標(biāo)簽信息，所以調(diào)用第三方服務(wù)的方案也是可行的。

4）性能需求

由于用戶需要即時獲得識別結(jié)果，正常網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，處理單張圖片請求到返回結(jié)果應(yīng)該在2s以內(nèi)；
由于后續(xù)流程中有人工確認(rèn)、更正信息的步驟，所以在平衡精度和召回率時，可以適當(dāng)?shù)靥岣哒倩芈省?

4. 優(yōu)化思路：批量處理

個人認(rèn)為批量操作是 2B 業(yè)務(wù)的一個核心思想。設(shè)備特別多的情況下每個設(shè)備拍照-錄入這種流程也會比較慢，而且一批設(shè)備很大概率上是同一品牌型號的，所以批量錄入的需求是存在且可以實現(xiàn)的（比如輸入相同信息，然后批量識別 SN 碼）。

實現(xiàn)批量錄入的需求，一方面前端業(yè)務(wù)流程需要調(diào)整，另一方面 OCR 算法為適應(yīng)批量識別在速度上也需要提升。這也是這個功能點后續(xù)優(yōu)化的方向~