【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及數(shù)據(jù)處理，尤其涉及一種發(fā)票項目名稱與稅收分類校驗方法及相關(guān)裝置。
技術(shù)介紹
1、在現(xiàn)代企業(yè)的財務(wù)管理和稅務(wù)處理流程中，確保發(fā)票的準(zhǔn)確性至關(guān)重要。然而，當(dāng)前多數(shù)發(fā)票校驗方法主要關(guān)注基本信息的核實(shí)，對項目名稱與稅收分類的匹配性校驗顯得不足，這可能會增加了稅務(wù)風(fēng)險及財務(wù)誤操作的可能性。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，本專利技術(shù)提供了一種發(fā)票項目名稱與稅收分類校驗方法及相關(guān)裝置，能夠大幅度提升發(fā)票校驗的準(zhǔn)確性和效率，確保財務(wù)和稅務(wù)操作的合規(guī)性，降低相關(guān)風(fēng)險。
2、為了解決上述技術(shù)問題，本專利技術(shù)實(shí)施例提供了一種發(fā)票項目名稱與稅收分類校驗方法，所述方法包括：
3、獲得待識別發(fā)票，并對所述待識別發(fā)票進(jìn)行圖像采集處理，獲得發(fā)票圖像數(shù)據(jù)；
4、基于圖像分割對所述發(fā)票圖像數(shù)據(jù)中的目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行定位處理，獲得所述發(fā)票圖像數(shù)據(jù)中的目標(biāo)定位區(qū)域；
5、對所述目標(biāo)定位區(qū)域中的文字進(jìn)行識別處理，獲得所述目標(biāo)定位區(qū)域中的項目明細(xì)信息；
6、基于大模型技術(shù)結(jié)合稅收分類與項目名稱映射關(guān)系的知識庫對所述項目明細(xì)信息中的項目名稱進(jìn)行分析處理，并根據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行對應(yīng)的稅收分類預(yù)測處理，獲得預(yù)測稅收分類；
7、利用所述預(yù)測稅收分類與所述項目明細(xì)信息中的稅收分類進(jìn)行校驗處理，且在校驗結(jié)果為不一致時，執(zhí)行發(fā)票項目錯誤或稅收分類不匹配警示。
8、可選的，所述對所述待識別發(fā)票進(jìn)行圖像采集處理，獲得發(fā)票圖像數(shù)據(jù)
9、通過預(yù)設(shè)app調(diào)用智能終端上的圖像采集設(shè)備按照預(yù)設(shè)角度及預(yù)設(shè)距離對所述待識別發(fā)票進(jìn)行圖像采集處理，獲得發(fā)票圖像數(shù)據(jù)。
10、可選的，所述基于圖像分割對所述發(fā)票圖像數(shù)據(jù)中的目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行定位處理，獲得所述發(fā)票圖像數(shù)據(jù)中的目標(biāo)定位區(qū)域，包括：
11、對所述發(fā)票圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行灰度化處理，獲得灰度化發(fā)票圖像數(shù)據(jù)；
12、依次采用至少兩種邊緣檢測算法對所述灰度化發(fā)票圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域分割處理，獲得至少兩個發(fā)票圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的區(qū)域分割輪廓圖像；
13、將至少兩個發(fā)票圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的區(qū)域分割輪廓圖像進(jìn)行圖像輪廓融合處理，形成所述發(fā)票圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的多個融合分割輪廓圖像；
14、基于所述發(fā)票圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的多個融合分割輪廓圖像對所述目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行定位處理，獲得所述發(fā)票圖像數(shù)據(jù)中的目標(biāo)定位區(qū)域。
15、可選的，所述基于所述發(fā)票圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的多個融合分割輪廓圖像對所述目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行定位處理，獲得所述發(fā)票圖像數(shù)據(jù)中的目標(biāo)定位區(qū)域，包括：
16、計算所述發(fā)票圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的多個融合分割輪廓圖像中的每一個融合分割輪廓圖像對應(yīng)的面積和每一個融合分割輪廓圖像對應(yīng)的長寬比；
17、計算每一個融合分割輪廓圖像的面積與所述發(fā)票圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的總面積的比例，獲得每一個融合分割輪廓圖像對應(yīng)的面積比例值；
18、基于所述每一個融合分割輪廓圖像對應(yīng)的面積比例值和長寬比對所述目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行定位處理，獲得所述發(fā)票圖像數(shù)據(jù)中的目標(biāo)定位區(qū)域。
19、可選的，所述對所述目標(biāo)定位區(qū)域中的文字進(jìn)行識別處理，獲得所述目標(biāo)定位區(qū)域中的項目明細(xì)信息，包括：
20、基于光學(xué)字符識別算法對所述目標(biāo)定位區(qū)域中的文字進(jìn)行識別處理，獲得所述目標(biāo)定位區(qū)域中的項目明細(xì)信息。
21、可選的，所述基于大模型技術(shù)結(jié)合稅收分類與項目名稱映射關(guān)系的知識庫對所述項目明細(xì)信息中的項目名稱進(jìn)行分析處理，并根據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行對應(yīng)的稅收分類預(yù)測處理，獲得預(yù)測稅收分類，包括：
22、獲得所述項目明細(xì)信息中的項目名稱，并將所述項目名稱進(jìn)行向量化處理，形成項目名稱向量數(shù)據(jù)；
23、基于預(yù)設(shè)相似度查詢條件利用所述項目名稱向量數(shù)據(jù)在所述知識庫對應(yīng)的向量表中進(jìn)行相似度查詢處理，獲得符合相似度的返回段落id；
24、基于所述段落id在段落查詢表中進(jìn)行查詢處理，獲得與所述段落id對應(yīng)的段落文本；
25、將所述段落文本與所述項目明細(xì)信息中的稅收分類填寫至提示詞模板中，生成對應(yīng)的提示詞；
26、將所述提示詞作為輸入?yún)?shù)輸入所述大模型技術(shù)對應(yīng)的大模型中進(jìn)行對應(yīng)的稅收分類預(yù)測處理，獲得預(yù)測稅收分類。
27、可選的，所述利用所述預(yù)測稅收分類與所述項目明細(xì)信息中的稅收分類進(jìn)行校驗處理，且在校驗結(jié)果為不一致時，執(zhí)行發(fā)票項目錯誤或稅收分類不匹配警示，包括：
28、將所述預(yù)測稅收分類與所述項目明細(xì)信息中的稅收分類以對比的方式進(jìn)行校驗處理，獲得校驗結(jié)果；
29、判斷所述校驗結(jié)果是否為一致，若在所述校驗結(jié)果為一致時，則提示校驗通過；
30、若所述校驗結(jié)果為不一致時，則執(zhí)行發(fā)票項目錯誤或稅收分類不匹配警示。
31、另外，本專利技術(shù)實(shí)施例還提供了一種發(fā)票項目名稱與稅收分類校驗裝置，所述裝置包括：
32、圖像采集模塊：用于獲得待識別發(fā)票，并對所述待識別發(fā)票進(jìn)行圖像采集處理，獲得發(fā)票圖像數(shù)據(jù)；
33、區(qū)域定位模塊：用于基于圖像分割對所述發(fā)票圖像數(shù)據(jù)中的目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行定位處理，獲得所述發(fā)票圖像數(shù)據(jù)中的目標(biāo)定位區(qū)域；
34、信息識別模塊：用于對所述目標(biāo)定位區(qū)域中的文字進(jìn)行識別處理，獲得所述目標(biāo)定位區(qū)域中的項目明細(xì)信息；
35、分析預(yù)測模塊：用于基于大模型技術(shù)結(jié)合稅收分類與項目名稱映射關(guān)系的知識庫對所述項目明細(xì)信息中的項目名稱進(jìn)行分析處理，并根據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行對應(yīng)的稅收分類預(yù)測處理，獲得預(yù)測稅收分類；
36、校驗處理模塊：用于利用所述預(yù)測稅收分類與所述項目明細(xì)信息中的稅收分類進(jìn)行校驗處理，且在校驗結(jié)果為不一致時，執(zhí)行發(fā)票項目錯誤或稅收分類不匹配警示。
37、另外，本專利技術(shù)實(shí)施例還提供了一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機(jī)程序，該程序被處理器執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)如上述中任意一項所述的發(fā)票項目名稱與稅收分類校驗方法。
38、另外，本專利技術(shù)實(shí)施例還提供了一種智能終端，所述智能終端包括：
39、一個或多個處理器；
40、存儲器；
41、一個或多個應(yīng)用程序，其中所述一個或多個應(yīng)用程序被存儲在所述存儲器中并被配置為由所述一個或多個處理器執(zhí)行，所述一個或多個應(yīng)用程序配置用于：執(zhí)行根據(jù)上述中任意一項所述的發(fā)票項目名稱與稅收分類校驗方法。
42、在本專利技術(shù)實(shí)施例中，通過獲得待識別發(fā)票，并進(jìn)行圖像采集處理，獲得發(fā)票圖像數(shù)據(jù)；對發(fā)票圖像數(shù)據(jù)中的目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行定位處理，獲得所述發(fā)票圖像數(shù)據(jù)中的目標(biāo)定位區(qū)域；對目標(biāo)定位區(qū)域中的文字進(jìn)行識別處理，獲得目標(biāo)定位區(qū)域中的項目明細(xì)信息；對項目明細(xì)信息中的項目名稱進(jìn)行分析處理，并進(jìn)行對應(yīng)的稅收分類預(yù)測處理，獲得預(yù)測稅收分類；利用預(yù)測稅收分類與項目明細(xì)信息中的稅收分類進(jìn)行校驗處理，且在校驗結(jié)果為不一致時，執(zhí)行發(fā)票項目錯誤或稅收分類不匹配警示；能夠大幅度提升發(fā)票校驗的準(zhǔn)確性和效率，確保財務(wù)和稅務(wù)操作的合規(guī)性，降低相關(guān)風(fēng)本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種發(fā)票項目名稱與稅收分類校驗方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的發(fā)票項目名稱與稅收分類校驗方法，其特征在于，所述對所述待識別發(fā)票進(jìn)行圖像采集處理，獲得發(fā)票圖像數(shù)據(jù)，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的發(fā)票項目名稱與稅收分類校驗方法，其特征在于，所述基于圖像分割對所述發(fā)票圖像數(shù)據(jù)中的目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行定位處理，獲得所述發(fā)票圖像數(shù)據(jù)中的目標(biāo)定位區(qū)域，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的發(fā)票項目名稱與稅收分類校驗方法，其特征在于，所述基于所述發(fā)票圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的多個融合分割輪廓圖像對所述目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行定位處理，獲得所述發(fā)票圖像數(shù)據(jù)中的目標(biāo)定位區(qū)域，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的發(fā)票項目名稱與稅收分類校驗方法，其特征在于，所述對所述目標(biāo)定位區(qū)域中的文字進(jìn)行識別處理，獲得所述目標(biāo)定位區(qū)域中的項目明細(xì)信息，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的發(fā)票項目名稱與稅收分類校驗方法，其特征在于，所述基于大模型技術(shù)結(jié)合稅收分類與項目名稱映射關(guān)系的知識庫對所述項目明細(xì)信息中的項目名稱進(jìn)行分析處理，并根據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行對應(yīng)的稅收分類預(yù)測處理，
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的發(fā)票項目名稱與稅收分類校驗方法，其特征在于，所述利用所述預(yù)測稅收分類與所述項目明細(xì)信息中的稅收分類進(jìn)行校驗處理，且在校驗結(jié)果為不一致時，執(zhí)行發(fā)票項目錯誤或稅收分類不匹配警示，包括：
8.一種發(fā)票項目名稱與稅收分類校驗裝置，其特征在于，所述裝置包括：
9.一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機(jī)程序，其特征在于，該程序被處理器執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-7中任意一項所述的發(fā)票項目名稱與稅收分類校驗方法。
10.一種智能終端，其特征在于，所述智能終端包括：
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種發(fā)票項目名稱與稅收分類校驗方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的發(fā)票項目名稱與稅收分類校驗方法，其特征在于，所述對所述待識別發(fā)票進(jìn)行圖像采集處理，獲得發(fā)票圖像數(shù)據(jù)，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的發(fā)票項目名稱與稅收分類校驗方法，其特征在于，所述基于圖像分割對所述發(fā)票圖像數(shù)據(jù)中的目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行定位處理，獲得所述發(fā)票圖像數(shù)據(jù)中的目標(biāo)定位區(qū)域，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的發(fā)票項目名稱與稅收分類校驗方法，其特征在于，所述基于所述發(fā)票圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的多個融合分割輪廓圖像對所述目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行定位處理，獲得所述發(fā)票圖像數(shù)據(jù)中的目標(biāo)定位區(qū)域，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的發(fā)票項目名稱與稅收分類校驗方法，其特征在于，所述對所述目標(biāo)定位區(qū)域中的文字進(jìn)行識別處理，獲得所述目標(biāo)定位區(qū)域中的項目明細(xì)信息，包括：<...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：邢毅，李智莉，彭愛華，
申請(專利權(quán))人：廣州聚超軟件科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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