档案数字化

数字档案采用 AI 深度学习方式，来识别档案，对档案进行数字化处理，深度学习的优点在于它在很多问题上都实现出更好的性能，并且简化了问题的解决步骤，因为它将特征工程完全自动化。这极大地简化了机器学习工作流程，通常将复杂的多阶段流程替换为一个简单的、端到端的深度学习模型。

档案数字化现状分析

项目众多资料科档案复杂，项目内资料分类不完整。

数据分布零散且户数数据与实际项目不匹配。

传统 OCR 识别手写正确率低，识别率不到 25%。

各类表格通过传统识别格式混乱，数据不全。

基于深度学习的方法框架，将工作量大、工作复杂的档案按户归档人工归档方式，转变为档案扫描自动搜索按户归档的智能化过程，从根本上解决当档案数量大时归档工作复杂的问题。

通过 OCR 对表格、文本等内容进行识别，并转化为电子文档格式，减少人工繁琐录入工作。

扫描的表格具有固定的结构，拟采用语义分割的方法先提取表格的横线和纵线，对表格图片应用深度学习进行图像分割，分割的目的是对表格线部分进行标注。

通过人工智能对表格结构的分析识别后，再结合 OCR，将补偿协议表、青苗表、装饰表等业务表格电子化，方便储存，不易丢失。

结合文字识别等工具，对各类证件信息进行识别，并转化为数字档案，包括身份证、户口本、房产证、独生子女证、集体土地证等证件。