【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及數據管理，具體涉及深度學習驅動的汽車供應鏈票據數據智能分析方法。
技術介紹
1、隨著業務量的不斷增加，傳統的人工處理和分析汽車供應鏈票據數據的方式已經無法滿足高效、準確的需求；一方面，人工處理容易出現錯誤，尤其是在面對海量票據數據時，數據錄入和分析的準確性難以保證；另一方面，人工處理的速度較慢，會導致業務流程的延遲，影響整個供應鏈的運轉效率；
2、為了解決傳統處理方式的問題，深度學習技術逐漸被引入到汽車供應鏈票據數據的分析領域；深度學習具有強大的特征學習和數據處理能力，能夠自動從大量的票據數據中提取有價值的信息；
3、在利用深度學習對汽車供應鏈票據數據進行分析時，其中一個重要的環節是對票據掃描圖像的處理；由于票據可能來自不同的供應商和交易環節，其格式、清晰度、紙質質量等都可能存在差異；因此，在將這些掃描圖像作為深度學習模型的輸入之前，需要對其進行一系列的處理，為了滿足深度學習模型對計算資源的高要求，通常會借助云端強大的計算能力來處理這些票據掃描圖像；云端計算平臺擁有大量的計算資源，能夠快速地對圖像進行復雜的處理和分析；
4、然而，在將汽車供應鏈票據掃描圖像傳輸到云端的過程中，數據安全成為了一個至關重要的問題；為了保護圖像數據的機密性，防止在傳輸過程中被竊取或篡改，通常會采用密鑰加密的方式對圖像進行加密傳輸；但是，這種方式存在一定的風險；一旦密鑰丟失，加密的掃描圖像將變得不安全，可能會導致其中包含的敏感信息（如交易金額、供應商信息等）泄露，給汽車供應鏈企業帶來巨大的損失；
<...【技術保護點】
1.深度學習驅動的汽車供應鏈票據數據智能分析方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的深度學習驅動的汽車供應鏈票據數據智能分析方法，其特征在于，圖像預處理模塊中更新存儲有處理計數量。
3.根據權利要求1所述的深度學習驅動的汽車供應鏈票據數據智能分析方法，其特征在于，步驟一中，得到當前預處理周期的密文轉換序列的預處理規則如下：
4.根據權利要求3所述的深度學習驅動的汽車供應鏈票據數據智能分析方法，其特征在于，S14，若當前預處理周期的數組密文區間為[0,7]，則獲取分割數組A1、A2、...、Aa的密文數組和密文字符的第一獲取規則如下：
5.根據權利要求3所述的深度學習驅動的汽車供應鏈票據數據智能分析方法，其特征在于，S14，若當前預處理周期的數組密文區間為[8,15]，則獲取分割數組A1、A2、...、Aa的密文數組和密文特征字符的第二獲取規則如下：
6.根據權利要求1所述的深度學習驅動的汽車供應鏈票據數據智能分析方法，其特征在于，步驟一中，在圖像預處理模塊將當前預處理周期的密文轉換序列傳輸到云處理終端后
...【技術特征摘要】
1.深度學習驅動的汽車供應鏈票據數據智能分析方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的深度學習驅動的汽車供應鏈票據數據智能分析方法，其特征在于，圖像預處理模塊中更新存儲有處理計數量。
3.根據權利要求1所述的深度學習驅動的汽車供應鏈票據數據智能分析方法，其特征在于，步驟一中，得到當前預處理周期的密文轉換序列的預處理規則如下：
4.根據權利要求3所述的深度學習驅動的汽車供應鏈票據數據智能分析方法，其特征在于，s14，若當前預處理周期的數組密文區間為[0,7]，則獲取分割...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張日駒，管鵬飛，覃志參，李能，
申請(專利權)人：安徽瑞軒供應鏈科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。