在对发票原始图像进行了预处理的基础上，通过利用BP神经网络来进行机器学习以后，对发票进行自动识别读取，利用MATLAB进行仿真，并且对发票识别后的结果进行了统计分析，对文中所建立的模型成果进行了充分的论证。 描述了基于深度学习的发票图像信息识别算法的研究背景意义、深度学习、计算机视觉和文本检测识别国内外现状。然后提出了一种基于BP神经网络的发票图像信息识别算法，可以正确提取和识别自然场景中的增值税发票图像中的信息，单区域的信息识别精度达到99.10%，平均信息识别精度达到96.20%。实现信息的自动识别、输入和记忆，节约清算人员和财务人员的时间，大幅提高办公效率，解决清算困难、时间紧张等问题

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# -*- coding:utf-8 -*- import sys #print (u'系统默认编码为',sys.getdefaultencoding()) default_encoding = 'utf-8' #重新设置编码方式为uft-8 if sys.getdefaultencoding() != default_encoding: reload(sys) sys.setdefaultencoding(default_encoding) #print (u'系统默认编码为',sys.getdefaultencoding()) import requests from bs4 import BeautifulSoup import traceback import re import xlwt def getURLDATA(url): #url = 'http://www.cnnvd.org.cn/web/xxk/ldxqById.tag?CNNVD=CNNVD-201901-1014' header={ 'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.80 Safari/537.36', 'Connection': 'keep-alive',} r=requests.get(url,headers=header,timeout=30) #r.raise_for_status()抛出异常 html = BeautifulSoup(r.content.decode(),'html.parser') link=html.find(class_='detail_xq w770')#漏洞信息详情 link_introduce=html.find(class_='d_ldjj')#漏洞简介 link_others=html.find_all(class_='d_ldjj m_t_20')#其他 #print(len(link_introduce)) try: #print ("危害等级:"+link.contents[3].contents[3].find('a').text.lstrip().rstrip())#危害等级 list4.append(str(link.contents[3].contents[3].find('a').text.lstrip().rstrip())) except: #print("危害等级:is empty") list4.append("") try: #print ("CVE编号:"+link.contents[3].contents[5].find('a').text.lstrip().rstrip())#CVE编号 list5.append(str(link.contents[3].contents[5].find('a').text.lstrip().rstrip())) except: #print("CVE编号:is empty") list5.append("") try: #print ("漏洞类型:"+link.contents[3].contents[7].find('a').text.lstrip().rstrip())#漏洞类型 list6.append(str(link.contents[3].contents[7].find('a').text.lstrip().rstrip())) except : #print("漏洞类型:is empty") list6.append("") try: #print ("发布时间:"+link.contents[3].contents[9].find('a').text.lstrip().rstrip())#发布时间 list7.append(str(link.contents[3].contents[9].find('a').text.lstrip().rstrip())) except : #print("发布时间:is empty") list7.append("") try: #print ("威胁类型:"+link.contents[3].contents[11].find('a').text.lstrip().rstrip())#威胁类型 list8.append(str(link.contents[3].contents[11].find('a').text.lstrip().rstrip())) except : #print("威胁类型:is empty") list8.append("") try: #print ("更新时间:"+link.contents[3].contents[13].find('a').text.lstrip().rstrip())#更新时间 list9.append(str(link.contents[3].contents[13].find('a').text.lstrip().rstrip())) except : #print("更新时间:is empty") list9.append("") try: #print ("厂商:"+link.contents[3].contents[15].find('a').text.lstrip().rstrip())#厂商 list10.append(str(link.contents[3].contents[15].find('a').text.lstrip().rstrip())) except: #print("厂商:is empty") list10.append("") #link_introduce=html.find(class_='d_ldjj')#漏洞简介 try: link_introduce_data=BeautifulSoup(link_introduce.decode(),'html.parser').find_all(name='p') s="" for i in range(0,len(link_introduce_data)): ##print (link_introduce_data[i].text.lstrip().rstrip()) s=s+str(link_introduce_data[i].text.lstrip().rstrip()) #print(s) list11.append(s) except : list11.append("") if(len(link_others)!=0): #link_others=html.find_all(class_='d_ldjj m_t_20') #print(len(link_others)) try: #漏洞公告 link_others_data1=BeautifulSoup(link_others[0].decode(),'html.parser').find_all(name='p') s="" for i in range(0,len(link_others_data1)): ##print (link_others_data1[i].text.lstrip().rstrip()) s=s+str(link_others_data1[i].text.lstrip().rstrip()) #print(s) list12.append(s) except: list12.append("") try: #参考网址 link_others_data2=BeautifulSoup(link_others[1].decode(),'html.parser').find_all(name='p') s="" for i in range(0,len(link_others_data2)): ##print (link_others_data2[i].text.lstrip().rstrip()) s=s+str(link_others_data2[i].text.lstrip().rstrip()) #print(s) list13.append(s) except: list13.append("") try: #受影响实体 link_others_data3=BeautifulSoup(link_others[2].decode(),'html.parser').find_all('a',attrs={'class':'a_title2'}) s="" for i in range(0,len(link_others_data3)): ##print (link_others_data3[i].text.lstrip().rstrip()) s=s+str(link_others_data3[i].text.lstrip().rstrip()) #print(s) list14.append(s) except: list14.append("") try: #补丁 link_others_data3=BeautifulSoup(link_others[3].decode(),'html.parser').find_all('a',attrs={'class':'a_title2'}) s="" for i in range(0,len(link_others_data3)): ##print (link_others_data3[i].t

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