基于计算机视觉与深度学习的票据信息结构化处理系统

本申请涉及一种基于计算机视觉与深度学习的票据信息结构化处理系统。所述系统通过票据图像特征提取生成字段特征集合，基于空间特征构建布局图映射字段空间关系，同时基于商务规则构建约束超图表达逻辑依赖关系；利用图神经网络学习布局图节点表征得到优化特征向量，通过可微分约束层解码为字段值预测并计算约束违反度生成反向传播梯度；当约束违反时采用逻辑冲突注意力定位噪声字段节点并进行局部特征重采样校正，最终输出结构化信息。该方案将商务逻辑约束以可微分方式嵌入图神经网络学习过程，使模型具备对OCR噪声的自校正和商务规则的自校验能力，显著提升了票据信息处理的逻辑一致性和系统鲁棒性，大幅减少人工干预需求。