随着计算机神经网络和深度学习技术的普及，人工智能（AI）开始快速应用到各个行业。世纪安图作为深耕电子政务领域二十年的高新技术企业，一直不断地探索如何为政府部门提供高效可靠的政务服务软件平台。近期我公司研发的人工智能平台，引入深度学习技术，与传统的OCR技术相结合，解决了传统OCR识别准率低的问题，让政务智能审批真正落地，极大提升行政效能。

智能化政务审批，主要是需识别大量扫描图片的内容，与其它渠道获取的结构化数据进行比对，然后自动判断申请材料是否正确、真实，大幅减少人工比对的工作量，提高审核效率。然而受扫描或拍摄设备及周边环境的影响，扫描图片并不是特别规范，存在倾斜、褶皱、拼凑、边缘模糊等情况。文字内容很多时候并不规范，存在换行、部分遮挡等情况。传统的OCR技术识别文档，一般是基于行扫描，将文字逐行识别出来。如果不对图像预先定位和纠正，识别的性能会很低，而且所期望结果的准确率也会比较低。计算机深度学习在目标检测上的优势，正好填补了OCR的不足，两者结合可以大大提高识别效率和准确率。

注：图片来源于网络

以身份证识别为例，市场上的身份证识别产品很多，但绝大多数是识别规范拍摄的身份证。而在政务审批的实际应用场景中，申请人提交的很可能是这样的扫描件：

我们利用计算机深度学习技术，通过采集样本进行针对性的训练，可以让计算机“认识”图片里哪一部分是身份证正面，哪一部分是身份证反面，然后将身份证部分裁剪出来，通过纠偏、遮罩等图像处理，再用OCR去识别我们想要文字。

两种技术结合，每张图片识别速度在0.5秒以内，识别准确率达到90%以上。针对政务智能审核场景，对于大多数业务而言，只要提交的材料没有遗漏和严重污损，计算机比对成功的会自动审核通过，这样可节省90%的人工核对工作量，实现真正的“秒批”。

深度学习技术在政务服务、违法预警、执法举证等很多方面都有适合的应用场景。目前应用的难点主要在于技术参数的调优以及样本获取，我们将持续投入研发力量，并与客户持续合作共同推进人工智能在各个领域内的深入应用。

供稿：研发中心  陈东

编辑：谭琳