智能审批系统中签章关键要素自动检测方法研究与实现

近年来,随着硬件算力的提升和人工智能算法的不断发展,深度学习在目标检测方面有着越来越广泛的应用。针对传统审批过程中签章提取效率不高的问题,本文将YOLOv5网络应用于签章关键要素检测中,旨在对用户提交审核材料中的印章、手印、签名等关键要素进行自动准确检测与提取。本文分析了YOLOv5四个版本(YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x)的网络特征,并且通过实验比较了它们在签章检测方面的性能。实验结果表明,虽然YOLOv5x在深度和宽度上都具有复杂的网络结构,但YOLOv5l在误差收敛速度、精准率方面均达到最佳,mAP达91%,高于其他版本。因此,YOLOv5l更适合用于签章关键要素提取。本文工作对推进智能审批在政务领域的应用有着积极意义。