数字技术与应用杂志

摘要：<正>为了解决文档归档过程中的页码连续性、唯一性以及文档的电子文件名与机打标题的一致性问题，以确保信息的完整性和可追溯能力，本文采用YOLOv5和PP-OCRv3两种神经网络模型，首先利用YOLOv5进行文档标题和页码的精确定位；然后再通过PP-OCRv3进行文字的识别，并完成归档验证。结果表明，该方法在定位和识别文档标题及页码方面具有高效性，显著提高了文档归档的准确率和效率。由此得出，这种技术方法能够显著减少人为引发的归档误差，预计将为文档管理的未来发展带来巨大的改变。

基金资助： 中国南方电网有限责任公司科技项目“档案归档审查智能机器人的研究与开发”（031900KK52220044、GDKJXM20220789）；

专辑： 信息科技

专题： 计算机软件及计算机应用;自动化技术

分类号： TP391.41;TP183