SA518400454B1 - طريقة إدارة أوراق مالية ونظامها - Google Patents
طريقة إدارة أوراق مالية ونظامها Download PDFInfo
- Publication number
- SA518400454B1 SA518400454B1 SA518400454A SA518400454A SA518400454B1 SA 518400454 B1 SA518400454 B1 SA 518400454B1 SA 518400454 A SA518400454 A SA 518400454A SA 518400454 A SA518400454 A SA 518400454A SA 518400454 B1 SA518400454 B1 SA 518400454B1
- Authority
- SA
- Saudi Arabia
- Prior art keywords
- securities
- image
- information
- unit
- value
- Prior art date
Links
- 238000007726 management method Methods 0.000 title claims abstract description 42
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 118
- 230000010365 information processing Effects 0.000 claims abstract description 47
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 30
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 52
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 28
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 claims description 22
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 21
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 claims description 20
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 20
- 238000013461 design Methods 0.000 claims description 8
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 8
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 7
- 230000008929 regeneration Effects 0.000 claims description 7
- 238000011069 regeneration method Methods 0.000 claims description 7
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 7
- XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N Iron Chemical compound [Fe] XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 5
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 5
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 claims description 5
- 230000013011 mating Effects 0.000 claims description 5
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 5
- 238000004064 recycling Methods 0.000 claims description 4
- 238000004148 unit process Methods 0.000 claims description 3
- 238000007596 consolidation process Methods 0.000 claims description 2
- 229910052742 iron Inorganic materials 0.000 claims description 2
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 claims 2
- JEOQACOXAOEPLX-WCCKRBBISA-N (2s)-2-amino-5-(diaminomethylideneamino)pentanoic acid;1,3-thiazolidine-4-carboxylic acid Chemical compound OC(=O)C1CSCN1.OC(=O)[C@@H](N)CCCN=C(N)N JEOQACOXAOEPLX-WCCKRBBISA-N 0.000 claims 1
- IBRSSZOHCGUTHI-UHFFFAOYSA-N 2-chloropyridine-3-carboxylic acid Chemical compound OC(=O)C1=CC=CN=C1Cl IBRSSZOHCGUTHI-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims 1
- UNPLRYRWJLTVAE-UHFFFAOYSA-N Cloperastine hydrochloride Chemical compound Cl.C1=CC(Cl)=CC=C1C(C=1C=CC=CC=1)OCCN1CCCCC1 UNPLRYRWJLTVAE-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims 1
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 claims 1
- 235000014443 Pyrus communis Nutrition 0.000 claims 1
- 241000700159 Rattus Species 0.000 claims 1
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 claims 1
- 238000002173 high-resolution transmission electron microscopy Methods 0.000 claims 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims 1
- 239000011800 void material Substances 0.000 claims 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 17
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 14
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 7
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 5
- 238000012549 training Methods 0.000 description 5
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- ZQEIXNIJLIKNTD-UHFFFAOYSA-N methyl N-(2,6-dimethylphenyl)-N-(methoxyacetyl)alaninate Chemical compound COCC(=O)N(C(C)C(=O)OC)C1=C(C)C=CC=C1C ZQEIXNIJLIKNTD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 3
- 241000208140 Acer Species 0.000 description 2
- 235000015076 Shorea robusta Nutrition 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 230000003416 augmentation Effects 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 2
- 239000003999 initiator Substances 0.000 description 2
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 2
- 230000000699 topical effect Effects 0.000 description 2
- 238000011426 transformation method Methods 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 240000000662 Anethum graveolens Species 0.000 description 1
- 241000581364 Clinitrachus argentatus Species 0.000 description 1
- 241001269238 Data Species 0.000 description 1
- 101100234002 Drosophila melanogaster Shal gene Proteins 0.000 description 1
- 241001417539 Liza Species 0.000 description 1
- 101100202339 Mus musculus Slc6a13 gene Proteins 0.000 description 1
- 101100202330 Rattus norvegicus Slc6a11 gene Proteins 0.000 description 1
- 101150107869 Sarg gene Proteins 0.000 description 1
- 244000166071 Shorea robusta Species 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000005266 beta plus decay Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 1
- 230000005284 excitation Effects 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 1
- 238000003709 image segmentation Methods 0.000 description 1
- 238000007373 indentation Methods 0.000 description 1
- 230000005389 magnetism Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000004377 microelectronic Methods 0.000 description 1
- 230000001537 neural effect Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 238000004513 sizing Methods 0.000 description 1
- 238000010186 staining Methods 0.000 description 1
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 description 1
- 238000002834 transmittance Methods 0.000 description 1
- 238000012384 transportation and delivery Methods 0.000 description 1
- 230000007306 turnover Effects 0.000 description 1
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 description 1
- 239000002023 wood Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07D—HANDLING OF COINS OR VALUABLE PAPERS, e.g. TESTING, SORTING BY DENOMINATIONS, COUNTING, DISPENSING, CHANGING OR DEPOSITING
- G07D7/00—Testing specially adapted to determine the identity or genuineness of valuable papers or for segregating those which are unacceptable, e.g. banknotes that are alien to a currency
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07D—HANDLING OF COINS OR VALUABLE PAPERS, e.g. TESTING, SORTING BY DENOMINATIONS, COUNTING, DISPENSING, CHANGING OR DEPOSITING
- G07D7/00—Testing specially adapted to determine the identity or genuineness of valuable papers or for segregating those which are unacceptable, e.g. banknotes that are alien to a currency
- G07D7/20—Testing patterns thereon
- G07D7/2016—Testing patterns thereon using feature extraction, e.g. segmentation, edge detection or Hough-transformation
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07D—HANDLING OF COINS OR VALUABLE PAPERS, e.g. TESTING, SORTING BY DENOMINATIONS, COUNTING, DISPENSING, CHANGING OR DEPOSITING
- G07D11/00—Devices accepting coins; Devices accepting, dispensing, sorting or counting valuable papers
- G07D11/20—Controlling or monitoring the operation of devices; Data handling
- G07D11/28—Setting of parameters; Software updates
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07D—HANDLING OF COINS OR VALUABLE PAPERS, e.g. TESTING, SORTING BY DENOMINATIONS, COUNTING, DISPENSING, CHANGING OR DEPOSITING
- G07D7/00—Testing specially adapted to determine the identity or genuineness of valuable papers or for segregating those which are unacceptable, e.g. banknotes that are alien to a currency
- G07D7/004—Testing specially adapted to determine the identity or genuineness of valuable papers or for segregating those which are unacceptable, e.g. banknotes that are alien to a currency using digital security elements, e.g. information coded on a magnetic thread or strip
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07D—HANDLING OF COINS OR VALUABLE PAPERS, e.g. TESTING, SORTING BY DENOMINATIONS, COUNTING, DISPENSING, CHANGING OR DEPOSITING
- G07D7/00—Testing specially adapted to determine the identity or genuineness of valuable papers or for segregating those which are unacceptable, e.g. banknotes that are alien to a currency
- G07D7/20—Testing patterns thereon
- G07D7/2008—Testing patterns thereon using pre-processing, e.g. de-blurring, averaging, normalisation or rotation
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07D—HANDLING OF COINS OR VALUABLE PAPERS, e.g. TESTING, SORTING BY DENOMINATIONS, COUNTING, DISPENSING, CHANGING OR DEPOSITING
- G07D7/00—Testing specially adapted to determine the identity or genuineness of valuable papers or for segregating those which are unacceptable, e.g. banknotes that are alien to a currency
- G07D7/20—Testing patterns thereon
- G07D7/202—Testing patterns thereon using pattern matching
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07D—HANDLING OF COINS OR VALUABLE PAPERS, e.g. TESTING, SORTING BY DENOMINATIONS, COUNTING, DISPENSING, CHANGING OR DEPOSITING
- G07D7/00—Testing specially adapted to determine the identity or genuineness of valuable papers or for segregating those which are unacceptable, e.g. banknotes that are alien to a currency
- G07D7/20—Testing patterns thereon
- G07D7/202—Testing patterns thereon using pattern matching
- G07D7/206—Matching template patterns
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Inspection Of Paper Currency And Valuable Securities (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
Abstract
يتعلق الاختراع الحالي بتوفير طريقة إدارة أوراق مالية. تشتمل الطريقة على: جمع، تحديد، ومعالجة سمات أوراق مالية بواسطة جهاز معالجة معلومات أوراق مالية، للحصول على معلومات عن سمات الأوراق المالية؛ إرسال معلومات سمات الأوراق المالية، معلومات الخدمة، ومعلومات عن جهاز معالجة معلومات الأوراق المالية معاً إلى خادم تحكم رئيسي؛ ويقوم خادم التحكم الرئيسي بمعالجة المعلومات المستلمة وتصنيف الأوراق المالية. يتوافر أيضاً نظام إدارة أوراق مالية لطريقة إدارة الأوراق المالية. يمكن لطريقة الاختراع الحالي تعزيز قوة التحديد بينما يتم الحفاظ على سرعة التشغيل، بالتالي يتم ضمان الدقة والعملية في التطبيقات الفعلية. شكل 1.
Description
طريقة إدارة أوراق مالية ونظامها Banknote Management Method and System Thereof الوصف الكامل خلفية الاختراع a, الكشف Jal إلى مجال مالى؛ ويتعلق تحديداً بنظام إدارة أوراق مالية وطريقة ذلك. مع مستوى التطبيق المحسن باستمرار للمعلوماتية المالية؛ هناك ميل إلى Sill في عملية التصدي لتزوير العملة؛ إدارة عملية الخدمة والأمان المالى في نظام بنكي تدريجياً» وتكون إدارة الأوراق المالية هامة جداً للحفاظ على أمان واستقرار المجال المالي الوطني وتحقيق إدارة لتتبع تداول 8 »+ إدارة النقود المزيفة؛ إدارة تشكيل أوراق مالية (ATM إدارة أوراق مالية تالفة وادارة تدفق نقدي إلى الداخل وإلى الخارج. تتعلق إدارة الأوراق المالية بصفة أساسية بمعالجة شاملة لمعلومات مثل معلومات الأوراق المالية ومعلومات الخدمة؛ وتلعب الأرقام البادئة في معلومات الأوراق المالية دوراً متزايد الأهمية في إدارة
0 الأوراق المالية؛ ويمكن تسهيل تتبع الأوراق المالية والاستعلام عنها بدرجة كبيرة بريط معلومات الأرقام البادئة مع معلومات Jie معلومات الخدمة. بهذه الطريقة؛ هناك حاجة أكبر إلى جمع وتحديد الأرقام البادئة ومعلومات أخرى في إدارة الأوراق ddl خاصة تحديد الأرقام البادئة في منطقة مطلوب تحديدها؛ مما يتطلب ليس فقط دقة عالية؛ لكنه يتطلب أيضاً فعالية تحديد عالية أيضاً وسرعة فى التحديد.
5 في الفن ذي الصلة؛ مع تطور تكنولوجيا (DSP من الشائع تحديد الأرقام البادئة من خلال منصة (DSP بمساعدة تكنولوجيا رؤية الكمبيوتر وتكنولوجيا معالجة صورة. في خوارزمية تحديد خاصة؛ تتضمن الطريقة المستخدمة شيوعاً مطابقة قالب؛ شبكة عصبية (BP آلة متجه الدعم ‘ dl وستخدم في التحديد أيضاً دمج شبكة متعددة العصبية. على سبيل المثال» في براءة الاختراع الصينية رقم 2014/1028528.9؛ يتحقق التحديد بتصميم والتدرب على اثنتين من الشبكات
0 العصبية على التوالي» أي» يتم التدرب على شبكة استخراج سمة من خلال سمة متجه صورة للرقم
البادئ؛ ثم توحيدها مع شبكة عصبية BP للتحديد؛ ويتحدد الرقم البادئ من خلال دمج وزن للشبكتين أعلاه. مع هذاء تقتصر طريقة تحديد DSP غالباً على كفاءة إرسال الشبكة والتأثيرات على وضع واتجاه الأوراق المالية في (DSP ويكون كل من كفاءة التحديد لذلك وقوة خوارزمية التحديد ضعيفة نسبياً. على سبيل المثال» في براءة الاختراع الصينية رقم 2015/1072688.2؛ تتوافق حافة من خلال بحث اتجاه تدرج رمادي وقيمته الحدية؛ ويعدئذ يتم مسح خط حافة من خلال القيمة الحدية للحصول على هبوط منطقة. بعد تحديد الاتجاه في توليفة مع التدرب على الشبكة العصبية؛ يتحدد الرقم البادئ من خلال مسح تفصيلي وشبكات عصبية لاحقة. لمثال آخرء في الفن ذي الصلة؛ مثل "بحث وتطبيق طريقة تسوية RMB على أساس تحليل الصورة”» تستخدم شبكة عصبية التفافية لتحديد الرقم البادئ. مع هذاء فإن الحل أعلاه an فقط 0 الرموز من خلال التزويج الأبسط والذي قد لا يضع أنشوطة على الرموز بفعالية؛ وسوف يؤثر هذا مباشرة على حجم البيانات المطلوب معالجتها فيما بعد وسيؤثر مباشرة على القيمة الفعلية للخوارزمية. علاوة على هذاء في الحل التقني أعلاه؛ يتم فقط استخدام معالجة بسيطة المقدار للرموز المجزأة؛ لكن لا يتم عمل أنشوطة للصور المجزاة والمعالجة مسبقاً بفعالية وتكون بيانات الصورة غير مطبعة بفعالية. ستجلب المعالجة بسيطة المقدار هذه حجم معالجة بيانات وافر لتحديد 5 الشبكة العصبية اللاحق؛ مما يخفض بدرجة كبيرة فعالية التحديد اللاحق. بالإضافة إلى ذلك؛ في الحل التقني السابق لا تتم على نحو ملائم معالجة تأثير الأوراق المالية غير الكاملة على تحديد الأوراق المالية ومعالجة الصورة. على الرقم من أن الحل التقني السابق قد يحقق دقة تحديد معينة من الناحية النظرية؛ فإنه لا يمكن تحويله على نحو جيد إلى طريقة تجارية عملية ولا يمكنه تلبية الطلب الخاص بالسرعة في تحديد الأوراق المالية غير المزيفة نتيجة لفعالية التشغيل والتحديد 0 المنخفضة له. يمكن ملاحظة أن call ذي الصلة لديه المشاكل التالية: لا يمكن على نحو 3S حل اتجاه الأوراق المالية والتحديد الفعال لموضع الرموزء يكون النطاق الرمزي للفن ذي الصلة بعد التحديد كبيراً مما يؤدي بسهولة إلى التجزئة الخاطئة Gell ¢ ويكون حجم البيانات لمعالجة وتحديد الصورة فيما بعد aS مما يخفض فعالية التحديد؛ لا (Sar على نحو جيد موائمة تغير الهبوط السريع لصورة 5 الأوراق المالية بسبب تسليم الأوراق المالية؛ ولا يمكن تصحيح وتحديد هبوط الأوراق المالية في
الوقت المناسب؛ وتكون قوةٍ تحديد الأوراق المالية التالفة (ALS وطبقاً لهذا لا تتوافر طرق تحديد ومعالجة للأوراق المالية التالفة. الوصف العام للاختراع لذلك» يوفر الكشف الحالي طريقة ونظام لإدارة أوراق مالية قادرين على جمع وتحديد معلومات عن الأوراق المالية على نحو دقيق بفعالية dle من أجل حل مشكلة تقنية أولى تتمثل في أن نظام إدارة الأوراق المالية في الفن ذي الصلة لا يمكنه جمع وتحديد معلومات عن الأوراق المالية على نحو دقيقة بفاعلية عالية. مشكلة تقنية ثانية مطلوب حلها بواسطة الكشف الحالي هي اقتراح طريقة لتحديد رقم بادئ؛ مما يحل بفاعلية مشكلة قوة خوارزمية التحديد تحت ظروف التلف؛ ١ لاتساخ؛ الدوران السريع وما يشبه 0 ذلك لغرض مطلوب تحديده عند ضمان فعالية التحديد للرقم البادئ. تتضمن طريقة إدارة أوراق مالية طبقاً للكشف الحالى الخطوات التالية: )1( جمع؛ تحديد ومعالجة؛ بواسطة جهاز معالجة معلومات أوراق مالية؛ سمة أوراق مالية للحصول على معلومات عن سمة الأوراق المالية؛ )2( إرسال المعلومات عن سمة الأوراق المالية في الخطوة (1)؛ معلومات خدمة ومعلومات عن جهاز معالجة معلومات الأوراق المالية معاً لخادم رئيسي؛ و (3) توحيد؛ بواسطة الخادم الرئيسي؛ معلومات سمة الأوراق المالية؛ معلومات الخدمة ومعلومات عن جهاز معالجة معلومات الأوراق المالية مستلمة؛ وتصنيف الأوراق المالية. بصورة مفضلة؛ يتم جمع سمة الأوراق المالية بواسطة واحدة أو أكثر من الصور؛ الأشعة تحت الحمراء» الوميض الفلوري؛ المغناطيسية وقياس السماكة في الخطوة (1). 0 بصورة مفضلة؛ يتضمن تصنيف الأوراق المالية في الخطوة )3( بصفة خاصة: بعد تصنيف الأوراق المالية؛ تغذية الأوراق المالية إلى مخازن أوراق مالية مختلفة طبقاً للفئات المصنفة. تكون مخازن الأوراق المالية عبارة عن حاوية أو حيز يتسع للأوراق المالية.
بصورة مفضلة؛ تتضمن معلومات الأوراق المالية واحدة أو أكثر عن العملة؛ القيمة الاسمية؛ الاتجاه. مدى الصحة؛ معدل canal) الطمس» والرقم البادئ؛ حيث؛ يشير الاتجاه إلى الاتجاه الأمامي والعكسي للأوراق المالية. بصورة مفضلة؛ تتضمن معلومات الخدمة واحدة أو أكثر من معلومات سجل للجمع, الدفع؛ الإيداع أو السحب؛ معلومات عن الفترة الزمنية للخدمة؛ معلومات المشغل؛ معلومات رقم بطاقة المعاملة؛ معلومات هوية واحد على الأقل من القائم بالتعامل والعميل» معلومات شفرة مزدوجة الأبعاد؛ ورقم الرزمة. بصورة مفضلة؛ يتضمن تحديد سمة الأوراق المالية بصفة خاصة الخطوات التالية: خطوة (أ): استخراج صورة بتدرج رمادي لمنطقة حيث تقع سمة الأوراق المالية؛ وإجراء كشف حافة 0 على صورة التدرج الرمادي؛ حيث أنه قد يتحقق كشف الحافة بكشف بارع تقليدي؛ كشف (ug وطرق أخرى؛ ثم يتم توحيدها مع المنحنى الخطي للحصول على صيغة خطية للحافة؛ لكن يتعين تجريبياً ضبط dad حدية اعتبارية لكشف الحافة SBI من سرعة حوسبة الطريقة؛ خطوة (ب): تدوير الصورة؛ gl تصحيح وتخطيط نقاط إحداثية على صورة الأوراق المالية بعد كشف الحافة لتسوية الصورة؛ بذلك تسهل تجزئة وتحديد الصورة للرقم؛ حيث (Say تنفيذ طريقة 5 اتتدوير باستخدام تحويل نقطة إحداثية أو تصحيحها طبقاً لصيغة الحافة المكتشفة للحصول على صيغة تحويل؛ أو بدوران إحداثي قطبي؛ إلخ؛ خطوة (ج): تحديد موضع أرقام فردية في الصورة؛ والذي يتضمن بصفة خاصة: إجراء معالجة مزدوجة على الصورة من خلال التزويج المتوائم للحصول على صورة مزدوجة؛ ثم إسقاط الصورة المزدوجة» حيث يكتمل إسقاط الصورة التقليدية بإسقاط رأسي واحد وإسقاط أفقي واحد فقط» يمكن 0 ضبط اتجاه إسقاط ald وعدد المرات طبقاً لبيئة التحديد الخاصة ومتطلبات الدقة؛ على سبيل المثال» يمكن استخدام إسقاط مع اتجاه زاوية ميل؛ أو يمكن استخدام مجموعة من الإسقاطات المتعددة؛ وفي النهاية تجزئة الأرقام بضبط نافذة متحركة واستخدام أسلوب تسجيل نافذة متحركة للحصول على صورة لكل رقم؛ حيث يكون التأثير على الورقة المالية مع التلطيخ على الصورة للرقم البادئ والالتصاق بين الرموز ضعيفاً نتيجة للمشاكل الشائعة مثل تلف وتلطيخ الورقة المالية؛
وتحديداً؛ يكون الالتصاق بين ثلاثة رموز أو أكثر على الأغلب غير قابل للفصل؛ لذلك؛ بعد إسقاط الصورة؛ يضيف الكشف الحالي أسلوب تسجيل نافذة متحركة لتحديد مواضع الرموز على نحو دقيق؛ يكون أسلوب تسجيل النافذة المتحركة لتقليل منطقة الرقم بضبط نافذة ثابتة مثلاً أسلوب قالب نافذة؛ لتحقيق تحديد موضع منطقة أكثر دقة؛ وكل أساليب التطابق المنزلق بضبط نافذة ثابتة يمكن تطبيقها على الطلب الحالي؛ خطوة (د): عمل أنشوطة على الرموز الموجودة في الصورة لكل رقم؛ وإجراء تطبيع على الصورة لكل رقم؛ بصورة مفضلة؛ يتضمن التطبيع تطبيع مقاس وتطبيع سطوع؛ حيث أن عمل أنشوطة على الرموز يشير إلى تحديد موضع الرموز المجزأة مع مواضع تقريبية بالتفصيل مرة أخرى من أجل الخفض الإضافي لحجم البيانات المطلوب معالجتها لتحديد صورة لاحق؛ والذي يضمن 0 بصورة كبيرة سرعة تشغيل النظام الإجمالية؛ و خطوة (ه): تحديد صورة الرقم المطبع باستخدام شبكة عصبية للحصول على سمة الورقة المالية؛ بصورة مفضلة»؛ تكون سمة الورقة المالية عبارة عن رقم بادئ. بصورة مفضلة؛ يتضمن كشف الحافة في الخطوة إضافياً: ضبط قيمة حدية للتدرج الرمادي؛ وإجراء بحث ad من الاتجاهات العلوية والسفلية طبقاً للقيمة الحدية؛ للحصول على الحواف؛ حيث يتم 5 اتباع أسلوب مسح خطي في كشف الحافة للحصول على إحداثيات بيكسل خطية للحافة؛ والحصول على صيغة حافة خطية للصورة من خلال طريقة مريعات صغرى؛ والحصول على طول أفقي» طول رأسي وانحدار لصورة الورقة المالية في هذه الأثناء . بصورة مفضلة؛ يتضمن التدوير في الخطوة (ب) إضافياً: الحصول على مصفوفة تدوير على أساس الطول الأفقي؛ الطول الرأسي والانحدار» والحصول على إحداثيات بيكسل بعد التدوير طبقاً 0 - لمصفوفة التدوير. يمكن الحصول على مصفوفة التدوير بتحويل Jaa) قطبي؛ (gl مصفوفة تحويل إحداثي قطبي؛ على سبيل المثال» يمكن الحصول على زاوية ميل الورقة المالية عن طريق الصيغة الخطية للحافة التي تم الحصول ladle ويمكن حساب مصفوفة تحويل إحداثي قطبي لكل بيكسل طبقاً للزاوية وطول الحافة؛ يمكن Load حساب مصفوفة التحويل بتحويل aa) مشترك؛ مثلاً تعيين نقطة مركزية للورقة المالية كأصل للإحداثيات طبقاً لزاوية الميل وطول الحافة؛ وحساب
مصفوفة تحويل لكل نقطة إحداثي في نظام إحداثيات جديد؛ إلخ؛ بالطبع؛ يمكن أيضاً استخدام طرق تحويل مصفوفة أخرى لتصحيح دوران صورة الورقة المالية . بصورة مفضلة؛ يتضمن إجراء معالجة مزدوجة على الصورة من خلال تزويج متوائم في الخطوة )=( بصفة خاصة:
الحصول على رسم بيانى نسيجى للصورة ‘ ضبط قيمة «Th Las وعندما يكون مجموع نقاط قيمة تدرج رمادي في الرسم البياني النسيجي من صفر إلى Th أكبر من أو يساوي ded مضبوطة مسبقاً؛ يستخدم Th عندئذ كقيمة حدية لتزويج متوائم لتزويج الصورة والحصول على الصورة المزدوجة. بصورة مفضلة؛ يتضمن إسقاط الصورة المزدوجة إجراء الإسقاط ثلاث مرات فى اتجاهات مختلفة.
بصورة مفضلة تسجيل sal المتحركة فى الخطوة )=( يتضمن بصفة خاصة: تصميم نافذة متحركة للتسجيل؛ تتحرك النافذة أفقياً على خربطة إسقاط رأسي؛ ويكون الموضع المناظر لأدنى مجموع من النقاط الفارغة في النافذة هو الموضع المثالي للتجزئة بالاتجاه من اليمين إلى اليسار للرقم البادئ. بصورة مفضلة؛ تكون النافذة عبارة عن سلسلة نبضات بفاصل زمني ثابت؛ alg مسبقاً ضبط
5 العرض فيما بين النتبضات بواسطة الفاصل الزمني بين الصور للأرقام البادئة. بصورة مفضلة؛ يكون عرض كل نبضة بمقدار 2 إلى 10 بيكسل. بصوة مفضلة ¢ تتضمن J لأنشوطة فى الخطوة J) ( بصورة خاصة: تزويج الصورة لكل رقم زيادة منطقة على الصورة المزدوجة لكل رقم تم الحصول عليه؛ وفي النهاية اختيار منطقة واحدة أو اثنتين مع مساحة أكبر من قيمة مساحة حدية معينة مضبوطة مسبقاً من المناطق التي تم
0 الحصول عليها بعد زيادة المنطقة؛ مستطيل حيث تكون المنطقة التى تم اختيارها الواقعة عبارة عن مستطيل للصورة لكل رقم بعد الأنشوطة. يمكن استخدام خوارزمية aL) منطقة؛ Jie ثماني مناطق متجاورة» فى زيادة المنطقة.
بصورة مفضلة ¢ يتضمن J لإجراء المنفصل لتزويج الصورة لكل رقم بصفة خاصة: استخراج رسم بياني نسيجي للصورة لكل رقم؛ الحصول على قيمة حدية للتزويج بواسطة طريقة رسم بياني نسيجي مزدوجة النسق؛ ثم تزويج الصورة لكل رقم طبقاً للقيمة الحدية للتزويج. بصورة مفضلة؛ يتم تطبيع المقاس في الخطوة (د) باستخدام خوارزمية استكمال ثنائي الخطية. بصورة مفضلة أكثر؛ يكون المقاس المطبع واحداً مما يلي: 12 * 12 14 * 14 18* 18
و28* 28 بالبيكسل. بصورة مفضلة؛ تطبيع السطوع في الخطوة 6 يتضمن: الحصول على رسم بياتي نسيجي للصورة لكل رقم حساب متوسط قيمة تدرج رمادي للصورة f لأمامية ومتوسط قيمة تدرج رمادي للخلفية للرقم 3 مقارنة قيمة تدرج رمادي بالبيكسل قبل تطبيع السطوع مع متوسط قيمة التدرج الرمادي
0 للصورة الأمامية وقيمة التدرج الرمادي للخلفية على التوالي» وضبط da التدرج الرمادي بالبيكسل قبل التطبيع كقيمة تدرج رمادي خاصة مناظرة طبقاً لنتيجة المقارنة. بصورة مفضلة؛ تتضمن الطريقة إضافياً خطوة لتقدير الاتجاه بين الخطوة (ب) والخطوة (ج): تحديد مقاس ورقة مالية من خلال الصورة All تم تدويرهاء وتحديد dad اسمية طبقاً للمقاس؛ تجزئة صورة ورقة مالية مستهدفة إلى قطع Noa حساب متوسط قيمة سطوع فى كل (datas
5 مقارنة متوسط dad السطوع مع قالب مخزن مسبقاً؛ تحكيم القالب كاتجاه مناظر عندما يكون الفارق بين القيمتين هو الحد الأدنى. يمكن إعادة ضبط القالب بعدة طرق؛ طالما أمكن استخدامه كقالب مقارنة خلال مقارنة صور أوراق مالية؛ مثلاً بفارق السطوع؛ فارق اللون نتيجة للاتجاهات المختلفة؛ أو سمات gal يمكن تحويلها إلى قيم سطوع؛ إلخ. بصورة مفضلة؛ يعمل القالب المخزن مسبقاً على تجزئة الصورة باتجاهات مختلفة للأوراق المالية
0 بقيم اسمية مختلفة إلى قطع بالعدد oN ويحسب متوسط قيمة السطوع في كل قطعة كقالب. بصوة مفضلة؛ تتضمن الطريقة إضافياً خطوة تقدير معدل التجدد بين الخطوة (ب) والخطوة (ج): استخراج صورة مع رقم محدد مسبقاً لعدد النقاط في كل بوصة أولاً» اتخاذ كل مناطق الصورة كمناطق ذات سمة للرسم البياني النسيجي؛ مسح نقاط البيكسل في المناطق؛ وضع نقاط البيكسل في مصفوفة؛ تسجيل الرسم البياني النسيجي لكل نقطة بيكسل؛ عد نقاط بيكسل أكثر سطوعاً
بمقدار معين طبقاً للرسومات البيانية النسيجية؛ والحصول على متوسط قيمة تدرج رمادي لنقاط
البيكسل الأكثر سطوعاً كأساس لتقدير معدل التجدد. قد تكون الصور ذات عدد محدد مسبقاً لعدد
النقاط في كل بوصة؛ على سبيل المثال صور ذات 25 نقطة في كل بوصة؛ إلخ. قد يتم تقدير
المقدار المعين طبقاً لاحتياجات خاصة؛ وقد يكون؛ على سبيل (JE 740 50 أو ما شابه ذلك.
بصورة مفضلة؛ تتضمن الطريقة إضافياً خطوة تحديد التلف بين الخطوة (ب) والخطوة (ج):
الحصول على الصورة المرسلة بترتيب على التوالي مصدر ضوءٍ ومستشعر على جانبي الورقة
المالية؛ واكتشاف الصورة المرسلة التي تم تدويرها نقطة بنقطة؛ وعندما يكون كل من نقطتي بيكسل
بجوار نقطة واحدة أقل من قيمة حدية معينة مسبقاً؛ يتم الحكم بأن النقطة هي نقطة تالفة. يمكن
0 تقسيم اكتشاف النقطة التالفة إلى تلف عبارة عن ركن مقطوع؛ تلف عبارة عن ثقب؛ إلخ. بصورة مفضلة؛ تتضمن الطريقة إضافياً على خطوة تحديد كتابة باليد بين الخطوة (ب) والخطوة (ج): في منطقة ثابتة؛ مسح نقاط بيكسل في المنطقة؛ وضع نقاط البيكسل في مصفوفة؛ تسجيل رسم بياني نسيجي لكل نقطة بيكسل؛ عد رقم معين مسبقاً من نقاط البيكسل الأكثر سطوعاً طبقاً للرسومات البيانية النسيجية؛ الحصول على متوسط قيمة تدرج رمادي؛ الحصول على dad حدية
5 طبقاً لمتوسط قيمة التدرج الرمادي؛ وتحديد نقاط البيكسل مع قيمة تدرج رمادي أقل من القيمة الحدية كنقاط كتابة باليد. قد يكون الرقم المحدد مسبقاً» على سبيل المثال» 20 30 إلخ؛ والذي لا يتم فهمه كتحديد لنطاق الحماية هنا؛ يمكن استخدام طرق متنوعة للحصول على القيمة الحدية طبقاً لمتوسط قيمة التدرج الرمادي. يمكن استخدام متوسط قيمة التدرج الرمادي كالقيمة الحدية مباشرة أو يستخدم كدالة على المتغيرات لحل القيمة الحدية.
0 بصورة مفضلة؛ يتم استخدام شبكة عصبية التفافية لتصنيف ثانوي كالشبكة العصبية في الخطوة (ه)؛ يتم تصنيف كل الأرقام والحروف المتعلقة بالرقم البادئ بتصنيف أولي؛ ونتم مرة أخرى تصنيف الفئات لفئات جزئية في التصنيف الأولي بواسطة تصنيف ثانوي. يجب هنا ملاحظة أنه يمكن تعيين رقم فئات التصنيف الأولي طبقاً لحاجات التصنيف وعادات الإعداد؛ Mie 10 فئات؛ 3 فئة؛ 38 oi) cds لكنه غير محدد هناء وبصورة مشابهة؛ يشير التصنيف الثانوي إلى
5 التصنيف الثانوي الذي يتم إجراؤه مرة أخرى لبعض الفئات المعرضة للحساب الخاطئ. والتي لها
— 0 1 — سمات متقارية أو منخفضة الدقة على أساس التصنيف الأولي؛ لذلك يمكن تمييز وتحديد الأرقام البادئة إضافياً بمعدل تحديد أعلى؛ بينما يمكن تعيين الرقم الخاص لفئات المدخلات ورقم فئات المخرجات للتصنيف الثانوي بالتفصيل طبقاً لإعدادات الفئات للتصنيف الأولى بالإضافة إلى احتياجات التصنيف وعادات ا لإعداد ويكون غير محدد هنا . بصورة مفضلة؛ يتم بشكل متسلسل إعداد هيكل نموذج شبكة للشبكة العصبية الالتفافية كما يلي: طبقة مدخلات: تستخدم صورة واحدة فقط كمدخل مرئي؛ وتكون الصورة عبارة عن صورة بتدرج رمادي لرقم بادئ فردي مطلوب تحديده؛ طبقة ج1: الطبقة هي طبقة التفافية متشكلة بواسطة ست خرائط للسمة؛ طبقة ق2: الطبقة هي dish تخفيض عينات تقوم بأخذ due فرعية على الصور باستخدام مبدأ 0 ترابط موضعي للصورة؛ الطبقة ج3: الطبقة هي طبقة التفافية تلف الطبقة ق2 باستخدام لب التفاف معين مسبقاً؛ حيث تتصل كل خربطة سمة في الطبقة ج3 مع الطبقة ق2 عن طريق اتصال غير كامل؛ الطبقة ق4: الطبقة هي طبقة تخفيض عينات تقوم بأخذ due فرعية على الصور باستخدام مبدأ ترابط موضعي للصورة؛ الطبقة 5 : الطبقة هى شد بسيط للطبقة ق4؛ تصبح متجه أحادي 241 9¢ رقم مخرجات الشبكات هو رقم تصنيف وبشكل هيكل اتصال كامل مع الطبقة Sz بصورة مفضلة؛ تقوم كل من الطبقة ج1 والطبقة ج3 بالالتفاف باستخدام ألباب التفاف بقياس 3 بصورة مفضلة؛ إن جهاز dallas معلومات الأوراق المالية هو واحد أو أكثر من آلة فرز الأوراق 0 المالية؛ عداد أوراق مالية؛ وكاشف أوراق مالية؛ وتكون معلومات جهاز dallas معلومات الأوراق المالية هي واحدة أو أكثر عن الصانع؛ رقم الجهاز» والمؤسسة المالية المالكة.
— 1 1 — أو؛ يكون جهاز dallas معلومات الأوراق المالية عبارة عن وسيلة مالية ذاتية الخدمة؛ وتكون معلومات جهاز معالجة معلومات الأوراق المالية هى واحدة او أكثر عن سجل تشكيل ورقة مالية؛ رقم الدراسة الإفرادية لورقة مالية؛ الصانع؛ رقم الوسيلة؛ والمؤسسة المالية ASI تتضمن طريقة إدارة الأوراق المالية خطوات جمع؛ تحديد ومعالجة معلومات أوراق مالية في خدمات مناظرة لهاء وإرسال معلومات الأوراق المالية إلى مضيف Mie بنكى أو مضيف مركز نقد
بواسطة العديد من أجهزة معالجة معلومات الأوراق المالية؛ ويعدئذ إرسال معلومات الأوراق المالية إلى خادم رئيسى بواسطة مضيف المنفذ Sul) أو مضيف مركز النقد. علاوة على هذاء يوفر الكشف Lila) Mal) نظام إدارة أوراق dalle حيث يتضمن نظام إدارة الأوراق المالية وحدة طرفية لمعالجة معلومات أوراق مالية ووحدة طرفية لخادم رئيسي؛
0 تتضمن الوحدة الطرفية لمعالجة معلومات الأوراق المالية وحدة نقل أوراق مالية؛ وحدة iS ووحدة معالجة معلومات ¢ تتم تهيئة وحدة نقل الأوراق المالية لنقل الأوراق المالية إلى وحدة الكشف؛ تقوم وحدة الكشف بجمع وتحديد سمات الورقة المالية؛ تقوم وحدة معالجة المعلومات بمعالجة سمات الأوراق المالية المجمعة والمحددة بواسطة وحدة
5 الكشف وإخراج سمات الأوراق المالية كمعلومات عن سمات الأوراق المالية؛ وإرسال معلومات سمات الأوراق المالية؛ و تتم تهيئة الوحدة الطرفية للخادم الرئيسى لاستقبال المعلومات الخاصة بسمات الأوراق المالية؛ معلومات الخدمة ومعلومات الوحدة الطرفية لمعالجة معلومات الأوراق المالية؛ معالجة أنواع المعلومات الثلاثة التي تم استلامهاء وتصنيف الأوراق المالية.
0 المعالجة بواسطة الوحدة الطرفية للخادم الرئيسي للمعلومات التى استلامها بصفة خاصة معالجة Jia التلخيص؛ التخزين؛ الدمج؛ الاستعلام؛ التتبع» الإخراج؛ إلخ.
— 1 2 —
يمكن أيضاً تطبيق وحدة الكشف على نظام لتحديد رقم بادئ لمنصة (DSP وبمكن تضمينها أو توصيلها مع كاشف أوراق مالية تقليدي»؛ dae أوراق مالية؛ ATM ومعدات أخرى في السوق للاستخد ام . بصفة خاصة تتضمن وحدة asst وحدة معالجة مسيفة للصورة 3 وحدة معالج 3 ووحدة مستشعر صورة (CIS
تتضمن وحدة المعالجة المسبقة للصورة إضافياً وحدة كشف حافة ووحدة تدوير؛ تتضمن وحدة المعالج إضافياً وحدة تحديد موضع رقم ¢ وحدة أنشوطة ¢ وحدة تطبيع » ووحدة تحديد ؛ تقوم وحدة تحديد موضع الرقم بمعالجة مزدوجة على الصورة من خلال تزويج متوائم للحصول على صورة مزدوجة؛ و بعدئذ تقوم بإسقاط الصورة المزدوجة؛ وفي النهاية تجزاً الأرقام بإعداد نافذة متحركة واستخدام
أسلوب تسجيل نافذة متحركة للحصول على صورة لكل رقم 3 وترسل صورة لكل رقم إلى وحدة الأنشوطة؛ حيث يكون أسلوب تسجيل النافذة المتحركة لتقليل منطقة الرقم بإعداد نافذة ثابتة؛ Sie أسلوب قالب نافذة؛ لتحقيق تحديد موضع منطقة بصورة أكثر دقة؛ (Sang تطبيق كل أساليب التطابق المنزلق بإعداد نافذة ثابتة على الطلب الحالى. تتم تهيئة وحدة التطبيع لإجراء تطبيع على الصورة التي تمت معالجتها بواسطة وحدة الأنشوطة؛
5 1 بصورة مفضلةء يتضمن التطبيع تطبيع المقاس وتطبيع السطوع . بصورة مفضلة؛ تتضمن وحدة تحديد موضع الرقم إضافياً وحدة نافذة. تصمم وحدة النافذة نافذة متحركة للتسجيل طبقاً لفاصل بين الأرقام البادئة؛ وتقوم بتحريك النافذة أفقياً على خربطة إسقاط رأسى؛ وتحسب مجموع النقاط الفارغة فى النافذة؛ و تستطيع وحدة النافذة أيضاً مقارنة مجموع النقاط الفارغة في نوافذ مختلفة.
0 بصورة مفضلة؛ تقوم وحدة الأنشوطة بصورة منفصلة بتزويج الصورة لكل رقم تقوم بزيادة منطقة على الصورة المزدوجة لكل رقم تم الحصول عليه؛ ثم في النهاية تقوم باختيار منطقة أو اثنتين مع مساحة أكبر من قيمة حدية لمساحة محددة مسبقاً معينة من المناطق التى تم الحصول عليها بعد زيادة المنطقة؛ مستطيل حيث تكون المنطقة التي تم اختيارها الواقعة عبارة عن مستطيل للصورة
— 3 1 — لكل رقم بعد الأنشوطة. يمكن استخدام خوارزمية زيادة منطقة؛ مثل ثمانى مناطق متجاورة؛ في زيادة المنطقة. بصورة مفضلة ¢ يتضمن J لإجراء المنفصل لتزويج الصورة لكل رقم بصفة خاصة: استخراج رسم بياني نسيجي للصورة لكل رقم؛ الحصول على قيمة حدية للتزويج بواسطة طريقة رسم بياني نسيجي مزدوجة النسق؛ ثم تزويج الصورة لكل رقم طبقاً للقيمة الحدية للتزويج.
بصورة مفضلة تتضمن وحدة الكشف إضافياً وحدة تعوبض مهيأة لتعويض صورة تم الحصول عليها بواسطة وحدة مستشعر الصورة CIS تقوم وحدة التعويض بالتخزين المسبق لبيانات السطوع المجمعة في فراغ أبيض نقي أو فراغ نقي؛ والحصول على عامل تعويض بالإشارة إلى dad مرجعية لتدرج رمادي لنقطة بيكسل يمكن تعيينها؛ و
0 تخزن عامل التعويض لوحدة المعالج؛ وتنشئ جدول بحث. بصورة مفضلة؛ تقوم وحدة التحديد بتحديد الرقم البادئ باستخدام شبكة عصبية مجرية. بصورة مفضلة؛ تستخدم شبكة عصبية التفافية للتصنيف الثانوي كالشبكة العصبية؛ يتم تصنيف كل J لأرقام والحروف المتعلقة بالرقم البادئ بتصنيف أولي ؛ aig مرة أخرى تصنيف الفئات لفئات جزئية بواسطة التصنيف الأولي. يجب هنا ملاحظة أنه يمكن إعداد رقم الفئات للتصنيف الأولي طبقاً
5 .لحاجات التصنيف وعادات الإعداد؛ Mie 10 فئات؛ 23 فئة؛ 38 (A إلخ؛ لكنه غير محدد هناء وبصورة مشابهة؛ يشير التصنيف الثانوي إلى التصنيف الثانوي الذي يتم إجراؤه مرة أخرى لبعض الفئات المعرضة للحساب الخاطئ؛ والتى لها سمات متقارية أو منخفضة الدقة على أساس التصنيف الأولي؛ لذلك يمكن تمييز وتحديد الأرقام البادئة إضافياً بمعدل تحديد أعلى؛ بينما يمكن تعيين الرقم الخاص لفئات المدخلات ورقم فئات المخرجات للتصنيف الثانوي بالتفصيل طبقاً
0 ا لإعدادات الفئات للتصنيف الأولى بالإضافة إلى احتياجات التصنيف وعادات الإعداد؛ ويكون غير محدد هنا . بصورة مفضلة؛ يتم بشكل متسلسل إعداد هيكل نموذج شبكة للشبكة العصبية الالتفافية كما يلي:
— 1 4 —
طبقة مدخلات: تستخدم صورة واحدة فقط كمدخل Are ¢ وتكون الصورة عبارة عن صورة بتدرج
رمادي لرقم بادئ فردي مطلوب تحديده؛
طبقة ج1: الطبقة هي طبقة التفافية متشكلة بواسطة ست خرائط للسمة؛
طبقة ق2: الطبقة هي dish تخفيض عينات تقوم بأخذ due فرعية على الصور باستخدام مبدأ
ترابط موضعي للصورة؛
الطبقة ج3: الطبقة هي طبقة التفافية تلف الطبقة ق2 باستخدام لب التفاف معين مسبقاً؛ حيث
تتصل كل خربطة سمة في الطبقة ج3 مع الطبقة ق2 عن طريق اتصال غير كامل؛
الطبقة ق4: الطبقة هي طبقة تخفيض عينات تقوم بأخذ due فرعية على الصور باستخدام مبدأ
ترابط موضعي للصورة؛ الطبقة 5 : الطبقة هي شد بسيط للطبقة gz) 4 تصبح متجه أحادي 241 9¢
رقم مخرجات الشبكات هو رقم تصنيف وبشكل هيكل اتصال كامل مع الطبقة Sz
بصورة مفضلة؛ تقوم كل من الطبقة ج1 والطبقة ج3 بالالتفاف باستخدام ألباب التفاف بقياس
3
بصورة مفضلة؛ تتضمن وحدة التحديد إضافياً وحدة تدريب شبكة عصبية مهيأة لتجريب الشبكة 5 العصبية.
بصورة مفضلة قد يتم استخدام نظام رقاقة 5 FPGA كوحدة المعالج.
بصورة مفضلة؛ تتضمن وحدة المعالج إضافياً: وحدة لتقدير الاتجاه مهيأة لتقدير اتجاه الأوراق
المالية.
بصورة مفضلة؛ تتضمن وحدة المعالج Lilia) وحدة لتقدير معدل تجدد مهيأة لتقدير معدل تجدد 0 الأوراق المالية.
— 5 1 — بصورة مفضلة؛ تتضمن وحدة المعالج إضافياً وحدة تحديد تلف مهيأة لتحديد موضع تلف في الورقة المالية. التلف يتضمن ركن مقطوع؛ ثقب؛ إلخ. بصورة مفضلة؛ تتضمن وحدة المعالج إضافياً وحدة لتحديد كتابة باليد مهيأة لتحديد كتابات باليد على الورقة المالية.
بصورة مفضلة؛ يتضمن تصنيف الأوراق المالية بواسطة الوحدة الطرفية للخادم الرئيسي: بعد تصنيف الأوراق المالية» تغذية الأوراق المالية إلى مخازن أوراق مالية مختلفة طبقاً للفئات المصنفة. بصورة مفضلة؛ تتضمن معلومات سمات الأوراق المالية واحدة أو أكثر عن العملة؛ القيمة الاسمية؛ الاتجاه. مدى الصحة؛ معدل التجددء الطمس؛ والرقم البادئ.
0 بصورة مفضلة؛ تتضمن معلومات الخدمة واحدة أو أكثر من معلومات سجل للجمع, الدفع؛ الإيداع أو cand) معلومات عن الفترة الزمنية للخدمة؛ معلومات المشغل؛ معلومات رقم بطاقة المعاملة؛ معلومات هوية واحد على الأقل من القائم بالتعامل والعميل» معلومات شفرة مزدوجة الأبعاد؛ ورقم الرزمة. بصورة مفضلة؛ تكون الوحدة الطرفية لمعالجة معلومات الأوراق المالية هى واحدة أو أكثر من آلة
5 فرز أوراق lle عداد أوراق مالية؛ كاشف أوراق مالية ووسيلة مالية ذاتية الخدمة؛ وبصورة مفضلة إضافياً؛ تكون الوسيلة المالية ذاتية الخدمة هي آلة صرف أوتوماتيكية Ally (ATM) إيداع نقود؛ نظام إعادة تدوير النقود (CRS) كشك معلومات ذاتي الخدمة؛ Ally دفع ذاتية الخدمة. يوفر الكشف الحالى Lilia) وحدة طرفية لمعالجة معلومات أوراق مالية والتى تكون الوحدة الطرفية لمعالجة معلومات الأوراق المالية الموجودة في نظام إدارة الأوراق المالية السابق.
0 الحلول التقنية السابقة للكشف الحالى لها التأثيرات النافعة التالية.
Kay .1 لطريقة إدارة الأوراق المالية من الكشف الحالى تطبيق إدارة ذكية لرقم البادئ. من خلال طريقة الكشف الحالي؛ قد تتم على نحو دقيق إدارة تتبع معلومات الأوراق المالية» إدارة الأوراق المالية البالية والمزورة» إدارة موحدة للرقم البادئ» سجلات إلكترونية للخدمات؛ إحصائيات البيانات
— 6 1 — وتحليلها» مراقبة حالة المعدات» إدارة الأوراق المالية المشكوك فيها من قبل العميل؛ إدارة تشكيل الأوراق المالية؛ الإدارة عن بُعد؛ وادارة أصول المعدات لمعدات فرز بالبنك؛ (Sarg تحقيق 'مراقبة مسيفة ؛ تتبع خلال العملية؛ وتحليل لاحق" للمعدات والخدمات » مما لا يقلل بدرجة كبيرة تكاليف إدارة وتشغيل معدات الفرز بالبنك cand لكنه يعزز أيضاً التشغيل الفائق لآلات الفرزء عدادات الأوراق المالية ومعدات أخرى. 2. طريقة إدارة الأوراق المالية من الكشف الحالي تحقق الجمع والتحديد عالي الفعالية لمعلومات الأوراق المالية بينما يتم ضمان دقة معلومات canal بصفة خاصة فى تحديد الرقم البادئ؛ مما يحسن قوة الطريقة تحت شرط ضمان الطريقة الإجمالية وسرعة تشغيل النظام؛ وقد تتغلب على صعويات التحديد عند تحديد الرقم البادئ الناتجة عن طمس؛ قطع الأوراق المالية ودورانها السريع 0 عند التطبيق العملي. 3. تكون الطريقة المتوافرة بواسطة الكشف الحالي التي تشغل مصادر نظام أقل؛ أسرع من الخوارزمية التقليدية في الفن ذي الصلة؛ ويمكن دمجها على نحو جيد مع ATM كاشف أوراق مالية ومعدات أخرى. شرح مختصر للرسومات 5 شكل 1 هو رسم تخطيطي لطريقة تحديد طبقاً لنموذج من الكشف الحالي؛ شكل 2 هو رسم تخطيطي لطريقة تحديد حافة طبقاً لنموذج من الكشف الحالي؛ شكل 3 هو رسم تخطيطي لصورة ورقة مالية وورقة مالية حقيقية خلال تسليم ورقة مالية طبقاً لنموذج من الكشف الحالي؛ شكل 4 هو رسم تخطيطي يوضح تدوير أي نقطة لورقة مالية طبقاً لنموذج من الكشف الحالي؛ 0 شكل 5 هو رسم تخطيطي لإعداد نافذة متحركة طبقاً لنماذج الكشف الحالي؛ و شكل 6 هو رسم تخطيطي هيكلي لشبكة عصبية طبقاً لنموذج من الكشف الحالي. الوصف التفصيلى:
لجعل المشاكل التقنية المطلوب lela الحلول التقنية؛ ومميزات الاختراع الحالي أكثر وضوحاً؛ سيتم تقديم الوصف التفصيلي التالي بالإشارة إلى الرسومات والنماذج الخاصة. يجب أن يعرف هؤلاء المهرة في الفن أن النماذج الخاصة التالية أو نُسق التنفيذ الخاصة هي سلسلة من الإعدادات المثالية المسجلة بواسطة الاختراع الحالي لشرح ملخص الخاص بالاختراع بصورة إضافية؛ ويمكن استخدام هذه الإعدادات في توليفة مع بعضها البعض أو مترابطة مع بعضها البعض؛ مالم يقترح في الاختراع الحالي صراحة بأن بعض من أو واحد من نماذج أو نُسق التنفيذ الخاصة لا يمكن ضبطه أو استخدامه مترابطاً مع نماذج أو نُسق تنفيذ أخرى. في نفس الوقت؛ تستخدم نماذج أو نُسق التنفيذ الخاصة فقط كإعدادات مثالية؛ ولا يجب فهمها كتحديد لنطاق حماية الاختراع الحالي. بالإضافة إلى ذلك» يجب أن يفهم المهرة في الفن أن القيم الخاصة المسجلة في نُسق التنفيذ 0 الخاصة ونماذج ضبط المعايير تستخدم كنُسق تنفيذ اختيارية لتوضيح الأغراض ولا يجب تفسيرها كتحديد لنطاق حماية الاختراع الحالي. مع هذاء؛ تستخدم الخوارزميات المتضمنة وإعدادات المعايير الخاصة بها فقط من أجل تفسير المسافة؛ وينبغي اعتبار التحويل الشكلي للمعايير التالية والاشتقاق الرياضي التقليدي للخوارزميات التالية على أنه يقع في نطاق حماية الاختراع الحالي. النموذج الأول: 5 النموذج يوفر طريقة إدارة أوراق dle تتضمن بصفة خاصة الخطوات التالية: (1) ستة أجهزة لمعالجة معلومات الأوراق المالية تقوم على التوالي بجمع؛ تحديد ومعالجة سمات الأوراق المالية في خدمات مقابلة لها للحصول على معلومات عن سمات الأوراق All) حيث؛ كأسلوب تطبيق مفضل للنموذج؛ يقوم جهاز معالجة معلومات الأوراق المالية بجمع سمات الأوراق المالية عن طريق صورة؛ أشعة تحت الحمراء» الوميض الفلوري؛ المغناطيسية والسماكة. تتضمن 0 معلومات سمات الأوراق المالية العملة؛ القيمة الاسمية؛ الاتجاه؛ مدى الصحة؛ معدل التجدد؛ الطمس» والرقم البادئ. كأسلوب تطبيق خاص للنموذج؛ يكون جهاز معالجة معلومات الأوراق المالية هو آلة فرز أوراق مالية؛ وتكون معلومات جهاز معالجة معلومات الأوراق المالية هي الصانع؛ رقم الجهاز؛ والمؤسسة المالية ASI
يجب ملاحظة أن عدد أجهزة dallas معلومات الأوراق المالية غير فريد؛ والذي يتضمن لكن بدون تحديد ستة؛ ويكون واحد على الأقل. كأسلوب تطبيق بديل للنموذج؛ قد يكون جهاز معالجة معلومات الأوراق المالية أيضاً واحد أو أكثر من عداد أوراق مالية أو كاشف أوراق مالية؛ وتكون معلومات جهاز معالجة معلومات الأوراق المالية هي واحدة أو أكثر من الصانع؛ رقم الجهازء والمؤسسة المالية المالكة. كأسلوب بديل آخر لتطبيق النموذج؛ قد يكون جهاز معالجة معلومات الأوراق المالية أيضاً عبارة عن وسيلة مالية ذاتية الخدمة؛ تحديداً؛ قد يكون قد يكون جهاز معالجة معلومات الأوراق المالية أي آلة صرف أوتوماتيكية؛ آلة إيداع نقود؛ نظام إعادة تدوير النقود. كشك معلومات ذاتي الخدمة؛ وآلة دفع ذاتية الخدمة. قد تكون معلومات جهاز معالجة معلومات الأوراق المالية هي واحدة أو 0 أكثر من سجل تشكيل أوراق مالية؛ رقم الدراسة الإفرادية لورقة (lle الصانع؛ رقم الوسيلة؛ والمؤسسة المالية المالكة. (2) يتم إرسال معلومات سمات الأوراق المالية في الخطوة (1) إلى مضيف منفذ بنكي؛ وبعدئذ يتم إرسالها إلى خادم رئيسي بواسطة مضيف المنفذ البنكي؛ علاوة على هذاء يتم إرسال معلومات الخدمة ومعلومات عن جهاز معالجة معلومات الأوراق المالية إلى الخادم الرئيسي. كأسلوب مفضل 5 لتطبيق النموذج؛ تتضمن معلومات الخدمة معلومات سجل عن الجمع, الدفع؛ الإيداع أو السحب؛ معلومات عن الفترة الزمنية للخدمة؛ معلومات المشغل؛ معلومات رقم بطاقة المعاملة؛ معلومات هوية واحد على الأقل من القائم بالتعامل والعميل» معلومات شفرة مزدوجة الأبعاد؛ ورقم الرزمة. يجب ملاحظة أن الأسلوب المتبع لإرسال معلومات سمات الأوراق المالية إلى الخادم الرئيسي ليس laud ويستطيع المهرة في الفن تغيير مسارات إرسال معلومات سمات الأوراق All معلومات 0 الخدمة ومعلومات عن جهاز معالجة معلومات الأوراق المالية طبقاً للحالات الفعلية؛ على سبيل المثال؛ إرسال معلومات سمات الأوراق المالية؛ معلومات عن جهاز معالجة معلومات الأوراق المالية ومعلومات الخدمة في الخطوة (1) مباشرة إلى الخادم الرئيسي. بالإضافة إلى ذلك؛ قد يقوم المهرة في الفن بحذف او استبدال بعض من معلومات الخدمة الموصوفة في النموذج طبقاً للاحتياجات الفعلية؛ أي؛ حذف أو استبدال واحدة أو ST من
معلومات السجل عن الجمع, cada) الإيداع أو السحب؛ معلومات عن الفترة الزمنية للخدمة؛
معلومات المشغل؛ معلومات رقم بطاقة المعاملة؛ معلومات Digs واحد على الأقل من القائم
بالتعامل والعميل» معلومات شفرة مزدوجة الأبعاد؛ ورقم الرزمة.
(3) يقوم الخادم الرئيسي بدمج معلومات سمات الأوراق المالي؛ معلومات الخدمة والمعلومات عن
جهاز معالجة معلومات الأوراق المالية التي تم استلامها؛ ويصنف الأوراق المالية. كأسلوب تطبيق
مفضل للنموذج؛ يتضمن تصنيف الأوراق المالية بصفة خاصة: بعد تصنيف الأوراق المالية؛ تغذية
الأوراق المالية إلى مخازن أوراق مالية مختلفة طبقاً للفئات المصنفة.
كأسلوب تطبيق مفضل للنموذج؛ سيتخذ الوصف التالي طريقة تحديد رقم بادئ كمثال لوصف
طريقة تحديد سمات الأوراق المالية؛ All كما هو موضح في شكل 1؛ تتضمن بصفة خاصة
0 الخطوات التالية. في خطوة of) يتم استخراج صورة بتدرج رمادي لمنطقة حيث يقع رقم بادئ» ويتم إجراء كشف للحافة على الصورة ذات التدرج الرمادي. يمكن تحقيق كشف الحافة بكشف بارع colin كشف edge وطرق أخرى» ثم يتم توحيدها مع المنحنى الخطي للحصول على صيغة خطية للحافة؛ لكن يتعين تجريبياً ضبط dad حدية اعتبارية لكشف الحافة للتأكد من سرعة حوسبة الطريقة.
5 في Gus خاص chill يتضمن كشف الحافة في الخطوة (أ) إضافياً: ضبط dad حدية للتدرج الرمادي؛ وإجراء بحث خطي من الاتجاهات العلوية والسفلية طبقاً للقيمة الحدية؛ للحصول على الحواف؛ حيث يتم اتباع أسلوب مسح ad في كشف الحافة للحصول على إحداثيات بيكسل خطية للحافة؛ والحصول على صيغة حافة خطية للصورة من خلال طريقة مريعات صغرى؛ والحصول على طول أفقي؛ طول رأسي وانحدار لصورة الورقة المالية في هذه الأثناء .
0 في نسق خاص dill كما هو موضح في شكل 2؛ يمكن استخدام تقنية تجزئة انحدار خطي لقيمة حدية لضمان دقة كشف الحافة وسرعة الحساب؛ والذي يكون سريعاً وغير قاصر على مقاس الصورة. في نظريات كشف حافة أخرى؛ من الضروري حساب كل نقطة بيكسل للحافة. في هذه الحالة؛ كلما كانت الصورة كبيرة؛ طال زمن الكشف. عند استخدام تقنية تجزئة الانحدار الخطي للقيمة الحدية؛ هناك حاجة إلى إيجاد عدد قليل فقط من نقاط البيكسل على الحواف العلوية
— 0 2 — والسفلية ¢ Saag تحديد صيغة خطية للحافة بسرعة عن طريق منحنى خطى . يمكن حساب الصورة باستخدام عدد قليل من النقاط بغض النظر عما إذا كانت الصورة صغيرة أو كبيرة. بصفة خاصة؛ نظرا للاختلاف الشديد في درجة سطوع حافة صورة الورقة المالية عن اللون الأسود بالخلفية؛ يكون من السهل جداً إيجاد قيمة حدية لتمييز الورقة المالية عن الخلفية؛ لذلك تستخدم طريقة بحث خطى هنا لاكتشاف حواف الورقة المالية من اتجاهات علوية وسفلية. فى الاتجاهات العلوية والسفلية؛ نبحث في خط مستقيم X = {x;} (- 1 ل Coven 0 للحصول على حافة علوية Vy = {yy} وحافة سفلية {yy} < و7 للورقة المالية. يتم الحصول على الاتنحدارات k2 kl والتقاطعات b2 bl باستخدام طريقة مريعات صغرى. يتم الحصول على الانحدار >ا؛ والتقاطع 8 لخط المنتصف للحواف العلوية والسفلية. من المعروف 0 أن خط المنتصف سيمر بالتأكيد خلال نقطة المنتصف «(xg Yo) باتباع خط مستقيم K ٠ ح تر X +B يمكننا الحصول على المقادير الارتباطية التالية: بدت = Xi + by 1 )1-1( :ل - ky xi + by تستخدم طريقة المريعات الصغرى للحصول على thy 5 ky n 1 _— x =EX) =~ 27-1 an 15 1 "م )2-1( Xia Yui ~= (ط)ط < إلا n rv 1 — Xia = 3 Miz | — 7 on — 1 )3-1( Yia = 5 Liza [Yi - | ky, = Yid 4 )4-1( 7 - ل ح رط بصورة مشابهة؛ يمكننا حساب thy 5 Kp
— 1 2 — k, = Y2d 2# _ )5-1( b, = y _ k, c X لذلك؛ يكون خط المنتصف K + x + B = تز للحافة العلوية والحافة السفلية للورقة المالية: K = 11+ 2 طنط = و 2 بما أن خط المنتصف 18 + y = K + x للحافة العلوية والحافة السفلية للورقة المالية سيمر بالتأكيد خلال نقطة المنتصف (x, Vp) للورقة المالية؛ لذلك؛ نبحث بطول الخط المستقيم = Y -x + 8 1 للحصول على نقطة نهاية على الجهة اليسرى (X,Y) ونقطة نهاية على الجهة اليمنى؛ وفى النهاية يمكن الحصول على نقطة المنتصف لصورة الورقة المالية كما يلى: 2013 حب < Xo Yityr _ )6-1( Yo =" بعد تحديد نقطة المنتصف للورقة المالية؛ نحتاج إلى إيجاد طول أفقي L طول رأسي W للورقة 0 المالية؛ لذلك يمكننا إنشاء نموذج طول- عرض للورقة المالية في المقطع التالي. EY) - (1)12 - ل 1 1 Yic1Y1i— = Yic1Y2i = 1 )¥20 :2-1001 = )7-1( ثم نقوم بأخذ ={y;} ل (m ...... 2 1 =i) بالقرب من الخط المستقيم 370 - 3 لإجراء 5 1 بحث خطي للحصول على حافة على الجهة اليسرى {x1i} = 11 وحافة على الجهة اليمنى Xp = ):2[ للورقة المالية؛ (IN هناك: (1)2 - 0ر0 - 1 1 1 Xt X1i — — Xt X2i — = 1 Yim (1 — X2i) — = )8-1(
— 2 2 — في الخطوة (ب)؛ يتم تدوير الصورة؛ أي تصحيح وتخطيط نقاط إحداثية على صورة الأوراق المالية بعد كشف الحافة لتسوية الصورة؛ بذلك تسهل تجزئة وتحديد الصورة للرقم»؛ حيث (Say تنفيذ طريقة التدوير باستخدام تحويل نقطة إحداثية أو تصحيحها طبقاً لصيغة الحافة المكتشفة للحصول على صيغة تحويل» أو بدوران إحداثي قطبي؛ إلخ.
في نسق تنفيذ خاص ‘ يتضمن التدوير في الخطوة (ب) إضافياً : الحصول على مصفوفة تدوير على أساس الطول الأفقى؛ الطول الرأسى «lastly والحصول على إحداثيات بيكسل بعد التدوير طبقاً لمصفوفة التدوير . يمكن الحصول على مصفوفة التدوير بتحويل haa) قطبي 3 أي 3 مصفوفة تحويل إحداثي قطبي على سبيل المثال» يمكن الحصول على زاوية ميل الورقة المالية عن طريق
0 بيكسل طبقاً للزاوية وطول الحافة؛ يمكن أيضاً حساب مصفوفة التحويل بتحويل إحداثي مشترك؛ مثلاً تعيين نقطة مركزية للورقة المالية كأصل للإحداثيات طبقاً لزاوية الميل وطول الحافة؛ وحساب مصفوفة تحويل لكل نقطة إحداثي في نظام إحداثيات جديد؛ إلخ؛ بالطبع؛ يمكن Load استخدام طرق تحويل مصفوفة أخرى لتصحيح دوران صورة الورقة المالية . في نسق تنفيذ خاص؛ كما هو موضح في شكل 3؛ يمكن تصحيح الصورة دورانياً بتحويل إحداثي
5 متعامد. بما أنه يتم الحصول على النقاط 0 لكل ملليمتر في الاتجاه الأفقي والنقاط gq لكل ملليمتر في الاتجاه الرأسي خلال التقاط الصورة؛ نقوم بحساب الطول الأفقي ,7 = (AC الطول الرأسي BE = W والانحدار K لصورة الورقة المالية فى كشف الحافة السابق على صورة الورقة المالية؛ يتم الحصول على الصيغ التالية من الحساب الهندسي لصورة الورقة المالية: مثل:
y L (9-1) AC == 20 لذلك: ا )10-1( AD' = 40 . 0520 = —— (11-1) AD =p-AD' - ٠١ 0
٠ 2 3 ٠ )12-1( B'D' = AC’ - 050 -sin 0 = meee 13-1 BD = . B'D' — q-L-cos8-sin8 (13-1) q — بينما: )14-1( K =tan a = BD = a tan 0
AD 14 إذن: 5 0 5- 1) cos 6 = 1 1+Ex)? q
Pk (16-1) sin = بق 1+ EK)? q : لذلك 760ص L (17-1) AB' = AC . cos = —— = —— 0 p: 1+EK)? بصورة مشابهة: 10 (18-1) B'E' = = : لذلك (19-1) 127 - 85.6050 = -. هوري q q- 1+& Kk)?
Wide هو العرض الفعلي B'F' 5 lll للورقة Length هو الطول الفعلي AB بما أن لذلك؛ فإن: 15 1 - 0 (20-1) [Length] -—— L _. ’ ١] 9 ) 7
— 4 2 — عملية التدوير الكامل لأي نقطة في صورة الورقة المالية هي لإيجاد نقطة A(x, y's) تناظر الورقة المالية الفعلية لأي نقطة محددة A(X, Vy) في صورة الورقة المالية؛ تدوير النقطة A بزاوية 0 للحصول على نقطة B(X'g, Yq) وفي النهاية إيجاد نقطة B(Xg, Ya) على صورة الورقة المالية التى تم تدويرها نظير النقطة B’ 5 بالإشارة إلى شكل 4؛ عند تدوير أي نقطة على الورقة المالية. 1 0 - X X "= | 21-1 i : | ly] ) ( q xq cos sin@ [2] . = 22-1 sin cos 1 y's | 9 ) ( Xd [4 | [4] . = 23-1 ورا [yal K ql ) ( 0 13 Xq p | cos@ sin@] |p Xs . . . = 24-1 [yal 5 q | sin@ cos 1 : 1 v2) ) ( q B2.K| xs 1 1 10 q 13] 10 | مجه [i= )25-1( y P, y d [142 103 |-K 1 $ إذا كان مركز صورة الورقة المالية قبل التدوير هو (Xo, Yo) ومركز صورة الورقة المالية بعد التدوير هو (xc, ye) » عندئذ يمكننا الحصول على: Ok “ [5 - 2] 1 | 1 ااا 7 = [Fa (26-1) Ya — Yel p, Vs—¥ |-K 1 s 70 102 +1[ ¢ في الخطوة o(2) يتم وضع أرقام فردية في الصورة؛ والذي يتضمن بصفة خاصة: إجراء معالجة مزدوجة على الصورة من خلال التزويج المتوائم للحصول على صورة مزدوجة؛ عندئذ إسقاط الصورة المزدوجة؛ حيث يكتمل إسقاط الصورة التقليدية بإسقاط رأسي واحد وإسقاط أفقي واحد id يمكن ضبط اتجاه إسقاط خاص وعدد المرات طبقاً لبيئة التحديد الخاصة ومتطلبات الدقة» على سبيل المثال» يمكن استخدام إسقاط مع اتجاه زاوية ميل؛ أو يمكن استخدام مجموعة من
الإسقاطات المتعددة؛ وفي النهاية تجزئة الأرقام بضبط نافذة متحركة واستخدام أسلوب تسجيل نافذة متحركة للحصول على صورة لكل رقم؛ حيث يكون التأثير على الورقة المالية مع التلطيخ على الصورة للرقم البادئ والالتصاق بين الرموز ضعيفاً نتيجة للمشاكل الشائعة مثل تلف وتلطيخ الورقة المالية؛ dandy يكون الالتصاق بين ثلاثة رموز أو أكثر على الأغلب غير قابل للفصل؛ A 5 بعد إسقاط الصورة؛ يضيف الكشف Jal) أسلوب تسجيل نافذة متحركة لتحديد مواضع الرموز على نحو دقيق. في نسق تنفيذ خاص؛ فإن المعالجة بالتزاوج التي تم إجرائها على الصورة من خلال التزويج المتوائم في الخطوة (ج) تتضمن بصفة خاصة: الحصول على رسم بياني نسيجي للصورة؛ ضبط dad حدية «Th وعندما يكون مجموعة نقاط قيمة 0 تدرج رمادي في الرسم البياني النسيجي من صفر إلى Th أكبر من أو يساوي قيمة مضبوطة cline يستخدم Th عندئذ كقيمة حدية لتزويج متوائم لتزويج الصورة والحصول على الصورة المزدوجة. يتضمن إسقاط الصورة المزدوجة إجراء الإسقاط ثلاث مرات في اتجاهات مختلفة. بصورة مفضلة؛ يتضمن ضبط النافذة المتحركة بصفة خاصة: نافذة تتحرك أفقياً على خربطة إسقاط رأسي؛ ويكون موضع مناظر لأدنى مجموع للنقاط الفارغة في النافذة هو موضع مثالي لللتجزئة بالاتجاه من اليمين إلى اليسار للرقم البادئ. في نسق تنفيذ خاص؛ قد تستخدم طريقة تزويج متوائم إجمالي لتزويج الصورة. أولاً؛ يتم الحصول على رسم بياني نسيجي للصورة. المنطقة ذات سطوع اللون الأسود هي منطقة رقم بادئ» والمنطقة ذات سطوع اللون الأبيض هي منطقة خلفية. يوجد مجموع النقاط لا لقيمة تدرج رمادي في الرسم البياني النسيجي من صفر إلى Th على الرسم البياني النسيجي. عندما يكون <N = 2200 (قيمة 0 تجريبية)»؛ تكون القيمة الحدية المناظرة Th هي القيمة الحدية للتزويج المتوائم. الميزة الأكبر لهذه الطريقة تتمثل في قصر زمن الحساب؛ مما يمكنه تلبية متطلبات الوقت الفعلي لعد الأوراق المالية السريع AY فرز ولها قابلية تكيف ذاتية جيدة. في Gus تنفيذ خاص؛ يتم إسقاط الصورة المزدوجة؛ ويمكن تحديد المواضع العلوية؛ السفلية؛ اليسرى واليمنى لكل رقم بدمج ثلاثة إسقاطات. يتم الإسقاط الأفقي للمرة الأولى لتحديد خط حيث
يقع الرقم» يتم إجراء اسقاط رأسي للمرة الثانية لتحديد المواضع اليسرى واليمنى لكل cad) ويتم shal إسقاط أفقي لكل خريطة صغيرة للمرة الثالثة لتحديد المواضع العلوية والسفلية لكل رقم. في نسق تنفيذ خاص؛ قد تحقق طرق الإسقاط الثلاثة المذكورة أعلاه تأثيرات فائقة لتجزئة رقم لمعظم الأوراق المالية؛ لكن تكون تأثيراتها ضعيفة للأوراق المالية التي بها تلطيخ على صورة الرقم البادئ والتصاق بين الرموزء وتحديداً؛ يكون الالتصاق بين ثلاثة رموز أو أكثر غير قابل للفصل على الأغلب. للتغلب على تلك الصعوية؛ قد يستخدم تسجيل نافذة متحركة في نسق تنفيذ خاص. نظراً لثبات مقاس ووضوح الرقم البادئ المجمع بواسطة All الفرزء ثبات مقاس كل «ay وثبات الفاصل بين كل رمز أيضاً؛ يمكن تصميم النافذة طبقاً لفاصل الأرقام البادئة على الورقة المالية كما هو موضح في شكل 5. تتحرك النافذة أفقياً على خريطة إسقاط رأسي؛ ويكون موضع مناظر لأدنى مجموع للنقاط الفارغة في النافذة هو موضع مثالي للتجزئة بالاتجاه من اليمين إلى اليسار للرقم البادئ. نظراً لاستخدام خوارزمية التحديد في آلة فرز الأوراق المالية؛ هناك حاجة إلى تلبية كل من الدقة والسرعة؛ ويكون وضوح الصورة الأصلية بمقدار 200 نقطة في كل بوصة. يكون عرض كل نبضة في تصميم النافذة بمقدار 4 بيكسل؛ ويتم تصميم العرض بين النبضات طبقاً للفاصل بين صور الأرقام. عند «SLAY قد تلبي هذه الطريقة بالكامل متطلبات الوقت الفعلي 5 ولدقة لآلة فرز الأوراق المالية. في الخطوة (د)» يتم عمل أنشوطة على الرموز الموجودة في الصورة لكل رقم» وإجراء تطبيع على الصورة لكل رقم؛ Cus يتضمن التطبيع تطبيع مقاس وتطبيع سطوع. يشير عمل أنشوطة على الرموز إلى تحديد موضع الرموز المجزأة مع مواضع تقريبية بالتفصيل مرة GAT من أجل الخفض الإضافي لحجم البيانات المطلوب معالجتها لتحديد صورة لاحق؛ والذي يضمن بصورة كبيرة سرعة 0 تشغيل النظام الإجمالية. إن الطرق الإسقاط الثلاثة تضع أولياً أرقام فردية فقطء ولا يمكنها عمل أنشوطة حول العديد من الأرقام الفردية المتسخة. تعمل طريقة التزويج المذكورة أعلاه على تزويج الصورة بالكامل» وتكون القيمة الحدية المحسوية غير مناسبة لتزويج الرموز الفردية. على سبيل المثال؛ يكون أول أريعة رموز بلون أحمر وآخر ستة رموز بلون أسود في الأوراق المالية 100 RMB إصدار 2005؛ مما
— 7 2 — سينتج سطوع غير متساوي لكل رمز في الصورة ذات التدرج الرمادي المجمعة . في نسق تنفيذ خاص؛ يمكن تزويج كل خريطة صغيرة أيضاً بصورة منفصلة. في نسق تنفيذ خاص؛ يتم استخدام طريقة تزويج متوائم تعتمد على طريقة رسم بياني نسيجي مزدوجة النسق في التزويج. تكون طريقة الرسم البياني النسيجي مزدوجة النسق هي طريقة تكرارية لإيجاد قيمة حدية؛ والتي لها سمات تعديل» سرعة ودقة. للتحديد؛ يمكن اتباع نسق مفضل واحد للتنفيذ لتحقيق الطريقة. Yl يتم ضبط القيمة الحدية للتهيئة TO ثم يتم الحصول على قيمة حدية لتجزئة مزدوجة بعد تكرارات كاه هو عدد صحيح موجب أكبر من صفر 3 ويكون متوسط قيمة تدرج رمادي للخلفية “اج cid la. ب اران ري تاج at : ٍ gp ومتوسط قيمة تدرج رمادي للصورة f لأمامية gy للتكرار kth هنا على التوالي هما: k—-1_ iHist(i) 10 يرم = gk Tp—1-1% ,,. . - Yl Hist(i) maxy, spy , gk = 2-0-1 LHISE(D) max} , 1 1 HIS(D) بح 2 عندئذ؛ القيمة الحدية للتكرار ال kth هى: Ak رادم _ k T" = (9+ 95)/2 شروط الخروج من التكرار: الخروج من التكرار عندما تكون أزمنة التكرار كافية (على سبيل المثال؛ 5 50 زمن)؛ أو تكون نتائج القيم الحدية المحسوية بواسطة تكرارين متماثلة؛ أي؛ تكون القيم الحدية للتكرارات ال (k=1)th s kth متماثلة. بعد التزويج؛ هناك حاجة إلى تشكيل خوارزمية زيادة منطقة من ثماني مناطق متجاورة على كل خريطة صغيرة لإزالة نقاط تشويش مع مساحة صغيرة جداً. في النهاية؛ يتم اختيار منطقة واحدة أو اثنتين مع مساحة أكبر من منطقة معينة لقيمة تجريبية من المناطق التي تم الحصول عليها بعد زيادة المنطقة التى تم إجرائها على كل خربطة صغيرة» Cus يكون المستطيل حيث تقع المنطقة المختارة عبارة عن مستطيل للصورة لكل رقم بعد الأنشوطة. في الختام» تتضمن طريقة الأنشوطة
— 2 8 —
خطوات التزويج؛ زيادة منطقة واختيار منطقة؛ ولها مميزات قوية مضادة للتداخل وسرعة الحساب السريعة. بعد التزويج؛ يكون من الضروري Lilia) إجراء تطبيع على الصورة. في نسق تنفيذ خاص؛ قد يتبع التطبيع أعلاه الأسلوب التالي: التطبيع هنا يكون لتحديد شبكة عصبية تالية. في ضوءٍ متطلبات
سرعة الحساب والدقة؛ لا يمكن أن يكون مقاس الصورة خلال تطبيع المقاس كبير جداً أو صغير جداً. الصورة الكبيرة جداً تنتج العديد من العقد في شبكة عصبية لاحقة وإبطاء سرعة الحساب؛ والخربطة الصغيرة جداً تتسبب في الكثير من المعلومات. يتم اختبار مقاسات تطبيع مختلفة Jie 8. 18*18 14*14 و12*12؛ وبتم اختيار 14*14 في النهاية. يتم استخدام خوارزمية استكمال ثنائي الخطية كخوارزمية ضبط قياس للتطبيع.
0 في نسق تنفيذ خاص» يتضمن التطبيع في الخطوة (د) إضافياً بصفة خاصة: إجراء تطبيع مقاس باستخدام خوارزمية استكمال ثنائي الخطية؛ تطبيع السطوع يتضمن: الحصول على رسم بياني نسيج للصورة لكل رقم ¢ حساب متوسط قيمة تدرج رمادي لصورة أمامية ومتوسط قيمة تدرج رمادي للخلفية للرقم 3 مقارنة قيمة تدرج رمادي بالبيكسل قبل تطبيع السطوع مع متوسط قيمة التدرج الرمادي للصورة الأمامية وقيمة التدرج الرمادي للخلفية على التوالي؛ وتعيين dad التدرج الرمادي
5 بالبيكسل قبل التطبيع كقيمة تدرج رمادي خاصة مناظرة طبقاً لنتيجة المقارنة. في نسق تنفيذ خاص آخرء يكون تطبيع السطوع مطلوباً لخفض القوالب التدريب. أولاً؛ يتم حساب متوسط قيمة تدرج رمادي للصورة f لأمامية Gp ومتوسط قيمة تدرج رمادي للخلفية Gy لرقم على الرسم البياني النسيجي لكل خريطة صغيرة. إن 1702 هو قيمة تدرج رمادي لكل بيكسل قبل التطبيع 3 3 Vi ij هو قيمة تدرج رمادي لكل بيكسل بعد التطبيع؛ يعدئذ تكون طريقة الحساب كما
يلي:
0 Gy <ن0 وود Gy — Vo; Vo; < Gy = م71 Gp Other — 6 خطوة )2( : تتحدد صورة الرقم المطبع بواسطة شبكة عصبية للحصول على الرقم البادئ .
في نسق تنفيذ (ald قد تتحقق الشبكة العصبية السابقة باستخدام خوارزمية شبكة عصبية التفافية .(CNN) تكون الشبكة العصبية الالتفافية (CNN) هي أساسياً نوع من أنواع التخطيط من المدخلات إلى المخرجات؛ والتي يمكن أن تكون ملمة بعلاقة التخطيط بين عدد كبير من المدخلات والمخرجات بدون تعابير رياضية دقيقة بين أي مدخلات ومخرجات؛ وطالما يتم تدريب الشبكة الالتفافية بنمط معروف؛ يكون للشبكة القدرة على التخطيط بين أزواج من المدخلات والمخرجات. في CNN يكون جز صغير من الصورة (منطقة تم استشعارها موضعياً) هو مدخلات لأدنى طبقة من هكيل هرمي؛ ويعدئذ يتم إرسال معلومات إلى طبقات مختلفة بدورهاء وتحصل كل طبقة على معظم السمات الهامة للبيانات الملحوظة من خلال مرشح رقمي. قد تحصل الطريقة على السمات الهامة 0 لللبيانات الملحوظة التي تكون غير متغيرة عند الترجمة؛ تغيير القياس والتدوير. المنطقة التي تم استشعارها موضعياً للصورة تسمح للخلايا العصبية أو وحدات المعالجة بالوصول إلى السمات الأكثر أساسية؛ وتكون السمات الأساسية على الصورة للرقم البادئ هي الحواف ونقاط الأركان؛ لذلك يكون من المناسب جداً استخدام طريقة ال CNN للتحديد. في نسق تنفيذ (ald يتم استخدام شبكة عصبية التفافية لتصنيف ثانوي كالشبكة العصبية. يتم 5 تصنيف كل الأرقام والحروف المتعلقة بالرقم البادئ بتصنيف أولي؛ aig مرة أخرى تصنيف الفئات لفئات جزئية في التصنيف الأولي بواسطة تصنيف ثانوي. يجب هنا ملاحظة أنه يمكن تعيين رقم فئات التصنيف الأولي طبقاً لحاجات التصنيف وعادات الإعداد؛ مثلاً 10 فئات؛ 23 ci 38 فئة؛ إلخ؛ لكنه غير محدد هناء وبصورة مشابهة؛ يشير التصنيف الثانوي إلى التصنيف الثانوي الذي يتم إجراؤه مرة أخرى لبعض الفئات المعرضة للحساب الخاطئ؛ والتي لها سمات متقارية أو 0 منخفضة الدقة على أساس التصنيف الأولي؛ لذلك يمكن تمييز وتحديد الأرقام البادئة إضافياً بمعدل تحديد أعلى؛ بينما يمكن تعيين الرقم الخاص لفئات المدخلات ورقم فئات المخرجات للتصنيف الثانوي بالتفصيل طبقاً لإعدادات الفئات للتصنيف الأولي بالإضافة إلى احتياجات التصنيف وعادات الإعداد؛ وبكون غير محدد هنا. فيما يلي؛ يتم توضيح هيكل ونسق التدريب لشبكة عصبية التفافية خاصة (CNN) قابلة للتطبيق 5 لللحل التقني من الكشف الحالي مع نسق تنفيذ مفضل.
1. هيكل الشبكة العصبية CNN نظراً لأنه من الضروري تحديد الأرقام والحروف بصورة مختلطة؛ بينما تتشابه جداً بعض الأرقام والحروف ولا يمكن تمييزهاء لا يكون لذ RMB الحرف V ويتم طبع حرف صفر بالضبط كالرقم صفرء لذلك نستخدم طريقة تصنيف ثانوي لتحديد الأرقام البادئة. يتم تصنيف كل الأرقام والحروف إلى 23 فئة بواسطة التصنيف الأولي: asa الأولى: / و4 الفئة الثانية: B و5 الفئة الثالثة: © © و6 الفئة الرايعة: 0؛ QD 0 الفئة الخامسة: Fol (E الفئة السادسة: H الفئة السابعة: K dal) الثامنة: M الفئة التاسعة: N 5 الفئة العاشرة: P الفئة الحادية عشر : > الفئة الثانية عشر: 5 و5 الفئة الثالثة عشر: 1 ول J) هي RMB بإصدار 2005 وكل الإصدارات) الفئة الرايعة عشر: لا 0 الفئة الخامسة عشر: Wo:
— 3 1 —
الفئة السادسة عشر: 7
الفئة السابعة عشر
الفئة الثامنة عشر م و2
الفئة التاسعة عشر : 2
الفئة العشرون: 3
الفئة الحادية والعشرون: 7
الفئة الثانية والعشرون: 9
الفئة الثالثة والعشرون: ل J) هي إصدار جديد ل RMB في عام 2015).
يشير التصنيف الثانوي إلى تصنيف على م و4 8 و5 Gj 6 «C« صفر D« وى <E اء وح 5 J T Ss بالإضافة إلى Z و2.
تتعلق طريقة تصنيف ONN الثانوي أعلاه بتسع نُسق لشبكة عصبية؛ والتي تدل على التوالي باسم
«CNN_ELF (CNN_ODQ (CNN_CG6 «CNN _B8 للاان. جم الات 3
.CNN _Z2, CNN JT (CNN_S5
باتخاذ الشبكة العصبية CNN للتصنيف الأولى كمثال» شكل 6 هو رسم تخطيطي هيكلى للشبكة 5 العصبية .ONN يكون لطبقة مدخلات الشبكة خريطة واحدة فقط؛ al) تكافئ المدخلات المرئية
للشبكةء وتكون صورة بتدرج رمادي لرقم فردي مطلوب تحديده. يتم اختيار الصورة ذات التدرج
الرمادي هنا من أجل عدم فقد معلومات؛ حيث أنه إذا تحددت الصورة المزدوجة؛ ستفقد بعض من
معلومات الحافة والمعلومات التفصيلية للصورة في عملية التزويج. لكيلا يتأثر بتأثير سطوع
الصورة يتم إجراء التطبيع؛ أي تطبيع السطوع؛ على سطوع كل خربطة تدرج رمادي صغيرة. 0 الطبقة z 1 هى طبقة التفافية؛ لها مميزات لتعزيز سمات إشارة أصلية وخفض التشويش بعملية
ala) وتتكون من ست خرائط للسمة. كل خلية عصبية فى خربطة السمات تتصل مع ما
يجاورها بقياس 3*3 في المدخلات. يكون قياس خريطة السمات 14*14. يكون لذ ج1 156
— 2 3 — معيار قابل للتدريب (كل مرشح له 5 * 5= 25 معيار وحدة ومعيار انحياز 13 وهناك إجمالي 6 مرشحات بإجمالي (6*)1+3*3- 60 معيار)»؛ وإجمالي 12*12(*60)- 8640 وصلة. كلا الطبقتان ق2 وق4 هي طبقات لخفض العينات تقوم بأخذ عينات فرعية على الصور باستخدام مبدأ ترابط موضعي للصورة؛ وقد تحفظ معلومات نافعة بينما تخفض ana معالجة البيانات.
الطبقة ج3 هي أيضاً طبقة التفافية. تلف أيضاً الطبقة ق2 من خلال ألباب التفاف بقياس 3x3 ثم يكون لخربطة السمات الناتجة خلايا عصبية بقياس 474 فقط. للتبسيط» يتم تصميم ستة ألباب Call مختلفة dad لذلك هناك ست خرائط للسمات. يجب هنا ملاحظة أن كل خربطة للسمات في 3z تتصل مع ق2 وتكون غير متصلة بصورة كاملة. لماذا لا تتصل كل خربطة للسمات في 23 مع كل خريطة للسمات في ج3؟ هناك سببين. السبب الأول هو أن آلية الاتصال غير الكامل
0 تحافظ على الوصلات في نطاق معقول. السبب الثاني؛ الذي يكون أيضاً السبب الأكثر أهمية هو أن ذلك يدمر تناسق الشبكة. نظراً لأن لخرائط السمات المختلفة مدخلات مختلفة؛ فإنه يتم دفعها لاستخراج سمات مختلفة. تكون نتيجة تركيبة هذا الاتصال غير الكامل غير فريدة. على سبيل JE تتخذ أول خريطتين للسمات ل 3z ثلاث مجموعات فرعية Gla day Al متجاورة فى ق2 كمدخلات؛ تتخذ خريطتي السمات التاليتين أريع مجموعات فرعية لخريطة سمات متجاورة في ق2
5 1 كمدخلاتء الخربطة التالية تتخذ ثلاث مجموعات فرعية day Al سمات غير متجاورة ALS والخريطة الأخيرة تتخذ كل خرائط السمات فى ق2 كمدخلات. المجموعة الأخيرة من الطبقة ق إلى الطبقة ج تكون غير مخفضة العينات؛ لكنها تشد بدرجة بسيطة الطبقة ق؛ لتصبح متجه أحادي البُعد. رقم مخرجات الشبكة هو رقم التصنيف للشبكة العصبية وبشكل هيكل اتصال كامل مع الطبقة الأخيرة. يكون لذ CNN_23 هنا 23 فئة؛ لذلك
يوجد 23 مخرج.
2. يمكن تجريب الشبكة العصبية من خلال الأسلوب التالى. بشرط أن تكون الطبقة الأولى هي طبقة التفافية؛ تكون الطبقة th(1+1) هي طبقة تخفيض عينات؛ عندئذ تكون صيغة حساب خريطة سمة jth للطبقة الأولى كما يلى:
٠ 3 3 ٠ [ _ ]-1 l l xl =f > بد 1 kL + أو eM; Liha حيث تدل العلامة * على الالتفاف؛ والذي يعني قيام لب التفاف » بعملية التفاف على كل وتتخذ دالة إسية b ثم تجمع؛ تضيف معيار انزياح 13 th( 1- 1) السمات المرتبطة لطبقة ع لا IY هو FA 1 ول على الإثارة النهائية. f(x) = 1+e~% للطبقة الأولى كما يلى: jth تكون صيغة الحساب المتبقية لخريطة السمة 5
Il _ pl+1 l +1 8; = Bi (f .رب up(8;"™)) حيث؛ تكون الطبقة الأولى هي طبقة التفافية؛ تكون الطبقة (17)1+1 هي طبقة تخفيض عينات؛ وتكون طبقة تخفيض العينات في تناظر واحدة مقابل الأخرى مع الطبقة الالتفافية. حيث يكون مقاس الطبقة الأولى. Jie 7)1+1( لتمديد مقاس الطبقة up (x) لأجل 5 هى: Tall تكون الصيغة المشتقة الجزئية 0 oF 0 ob; 2 تلز J uv تكون الصيغة المشتقة الجزئية للخطأ لأجل »ا هى: 01 — l ]-1 د - ( Dw ij uv عشوائياً كعينات تجريب حيث تزيد مرات التجريب RMB 1 يتم اختيار حوالى 100000 رقم بادئ .0.004 عن 1000 والدقة التقررب أقل من 5 في نسق تنفيذ خاص» تتضمن الطريقة إضافياً خطوة لتقدير الاتجاه بين الخطوة (ب) والخطوة (ج): تحديد مقاس ورقة مالية من خلال الصورة التى تم تدويرهاء وتحديد قيمة اسمية طبقاً للمقاس؛ حساب متوسط قيمة سطوع فى كل قطعة؛ 1١ وتجزئة صورة ورقة مالية مستهدفة إلى قطع يعدد مقارنة متوسط قيمة السطوع مع قالب مخزن مسبقاً؛ تحكيم القالب كاتجاه مناظر عندما يكون الفارق بين القيمتين هو الحد الأدنى. يعمل القالب المخزن مسبقاً على تجزئة الصور باتجاهات 0
مختلفة للأوراق المالية بقيم اسمية مختلفة إلى قطع بالعدد on ويحسب متوسط قيمة السطوع في كل قطعة كقالب. بصفة خاصة؛ يمكن تحديد قيمة اتجاه الورقة المالية بواسطة اكتشاف مقاس ورقة مالية + مطابقة قالب. تتحدد قيمة اسمية للورقة المالية بواسطة مقاس الورقة المالية. عندئذ؛ يتحدد اتجاه الورقة
المالية؛ تتم تجزئة قطع مستطيلة متماثلة بقياس 16 *8 داخل صورة الورقة المالية؛ ويتم حساب متوسط قيمة السطوع في كل قطعة مستطيلة؛ وتوضع بيانات متوسط قيم السطوع بقياس 56*16 في ذاكرة كبيانات قالب. بصورة مشابهة؛ يتم الحصول على متوسط قيمة سطوع ورقة مالية مستهدفة؛ وتقارن مع بيانات القالب لإيجاد القيمة ذات أدنى فرق. بعدئذ» يمكن تحديد اتجاه الورقة المالية.
0 علاوة على هذاء في نسق تنفيذ محدد؛ (Sa إضافة تقدير معدل تجدد الورقة المالية. أولاً» يتم استخراج صورة بمقدار 25 نقطة في كل بوصة؛ تُتخذ كل مناطق الصورة بمقدار 25 نقطة في كل بوصة كمناطق سمات للرسم البياني النسيجي؛ يتم مسح نقاط بيكسل في المناطق وتوضع في مصفوفة؛ يتم تسجيل الرسم البياني النسيجي لكل نقط بيكسل؛ يتم عد 750 من نقاط البيكسل الأكثر سطوعاً طبقاً للرسومات البيانية النسيجية؛ ويتم الحصول على متوسط قيمة التدرج الرمادي
للنقاط البيكسل الأكثر سطوعاً وستخدم كأساس لتقدير معدل التجدد. في نسق تنفيذ خاص؛ تتضمن الطريقة إضافياً خطوة تحديد تلف بين الخطوة (ب) والخطوة (ج): الحصول على الصورة المرسلة بترتيب على التوالي مصدر ضوءٍ ومستشعر على جانبي الورقة المالية؛ اكتشاف الصورة المرسلة التي تم تدويرها نقطة بنقطة؛ وعندما يكون كل من نقطتي بيكسل بجوار نقطة واحدة أقل من قيمة حدية معينة مسبقاً؛ يتم الحكم بأن النقطة هي نقطة تالفة.
0 في النموذج الخاص» يتم اتباع أسلوب نفاذية لتوزيع مصدر باعث للضوء ومستشعر على جانبي الورقة المالية خلال تحديد Cali الورقة المالية. عند مواجهة المصدر الباعث للضوء للورقة المالية؛ يخترق oda صغير من الضوء الورقة المالية ويصطدم بالمستشعرء بينما يصطدم بالمستشعر الضوء غير المواجه للورقة المالية. (IN تكون الخلفية slimy وتكون الورقة المالية Sle Load عن خريطة تدرج رمادي. يتضمن التلف أركان مقطوعة وثقوب. يتم اكتشاف الأركان المقطوعة
— 3 5 —
والثتقوب باستخدام تكنولوجيا لتحديد التلف. يتمثل الاختلاف في اختلاف المناطق المكتشفة. يتم الكشف عن أربعة أركان بالورقة المالية لتحديد الأركان المقطوعة؛ وبتم الكشف عن منطقة وسطى بالورقة المالية لتحديد الثقوب. في نسق تنفيذ AT أيضاء للأركان المقطوعة بالورقة المالية؛ يمكن تجزئة صورة الورقة المالية
المرسلة والتي تم تدويرها إلى أريع مناطق؛ أي؛ أعلى اليسارء أدنى clad) أعلى اليمين وأدنى اليمين. عندئذ؛ يتم الكشف عن المناطق الأريع نقطة بنقطة. عندما يكون كل نقطتي بيكسل متجاورتين أقل من dad حدية معينة مسبقاً؛ عندئذ يتم الحكم بأن النقطة هي نقطة تالفة. إن لم تفي النقطتين المتجاورتين شرط أن يكونا أقل من القيمة الحدية؛ فإن هذا يدل على أن الركن المناظر لنقطة التقاطع ليس به سمة تلف.
0 الاكتشاف الثقب على الورقة المالية؛ بعد البحث عن الأركان المقطوعة بالورقة المالية؛ يتم ملء الأركان المقطوعة بالفعل باللون الأسود. إذا كان بالورقة المالية سمات ركن مقطوعة Mie (aig تكون نقطة البيكسل بلون أبيض. فى عملية بحث الورقة المالية؛ تتغير قيمة بيكسل النقطة المحددة كالركن المقطوع إلى قيمة بيكسل بلون أسود؛ لذلك يتحقق الملء. لذلك؛ يتم بحث الورقة المالية بأكملها مع الجوانب الأربعة للورقة المالية كحدود. إذا وجد أن بالورقة المالية سمة التلف؛ فإنها تدل
5 على أن الورقة المالية بها ثقوب؛ بطريقة أخرى» لا توجد ثقوب بالورقة المالية. عند بحث كل نقطة July أصغر من القيمة الحدية؛ ستزداد مساحة الثقب بمقدار 1. في النهاية سيتم الحصول على مساحة الثقب عند انتهاء البحث. في نسق تنفيذ (Kao AT استخدام الأسلوب التالي للكشف عن كتابة باليد: في منطقة ثابتة؛ مسح BAF بيكسل في المنطقة ¢ وضع BAF الببيكسل في مصفوفة » تسجيل رسم بياتي نسيجي لكل نقطة
(Jus 20 عد 20 نقطة بيكسل أكثر سطوعاً طبقاً للرسومات البيانية النسيجية؛ الحصول على متوسط قيمة تدرج رمادي 3 الحصول على قيمة حدية طبقاً لمتوسط قيمة التدرج الرمادي . يتم تقدير نقطة البيكسل الأقل من القيمة الحدية كنبضة كتابة باليد 1. النموذج الثاني:
— 6 3 — يوفر النموذج نظام إدارة أوراق مالية؛ عندما يتضمن نظام إدارة الأوراق المالية وحدة طرفية لمعالجة معلومات أوراق مالية ووحدة طرفية لخادم رئيسي؛ تتضمن الوحدة الطرفية لمعالجة معلومات الأوراق المالية وحدة نقل أوراق مالية؛ وحدة iS ووحدة معالجة معلومات ¢
تتم تهيئة وحدة نقل الأوراق المالية لنقل الأوراق المالية إلى وحدة الكشف؛
تقوم وحدة الكشف بجمع وتحديد سمات الورقة المالية؛ تقوم وحدة معالجة المعلومات بمعالجة سمات الأوراق المالية المجمعة والمحددة بواسطة وحدة الكشف وإخراج سمات الأوراق المالية كمعلومات عن سمات الأوراق المالية؛ وإرسال معلومات سمات الأوراق المالية؛ وفي النموذج؛ كأسلوب تنفيذ خاص؛ تتضمن معلومات سمات الأوراق
المالية العملة؛ القيمة الاسمية؛ الاتجاه ¢ مدى الصحة؛ معدل التجدد 3 الطمس 3 والرقم البادئ . تتم تهيئة الوحدة الطرفية للخادم الرئيسي لاستقبال المعلومات الخاصة بسمات الأوراق المالية؛ معلومات الخدمة ومعلومات الوحدة الطرفية لمعالجة معلومات الأوراق المالية؛ معالجة أنواع المعلومات الثلاثة التي تم استلامهاء وتصنيف الأوراق المالية. في النموذج؛ كأسلوب تنفيذ مفضل؛ يتضمن تصنيف الأوراق المالية بواسطة الوحدة الطرفية للخادم الرئيسي بصفة خاصة: بعد تصنيف
5 الأوراق المالية؛ تغذية الأوراق المالية إلى مخازن أوراق مالية مختلفة طبقاً للفئات المصنفة. في النموذج؛ كأسلوب تنفيذ خاص؛ تتضمن معلومات الخدمة معلومات سجل عن الجمع الدفع؛ الإيداع أو السحب؛ معلومات عن الفترة الزمنية للخدمة؛ معلومات (Jindal) معلومات رقم بطاقة المعاملة. معلومات هوية واحد على الأقل من القائم بالتعامل والعميل» معلومات شفرة مزدوجة الأبعاد؛ ورقم الرزمة.
0 كأسلوب تنفيذ مفضل للنموذج؛ تقوم الوحدة الطرفية للخادم الرئيسي بمعالجة المعلومات التي تم lela بصفة خاصة المتضمنة معالجة Jie التلخيص ‘ التخزين ‘ الدمج Ie لاستعلام ‘ التتبع 6 والإخراج.
— 7 3 — يجب ملاحظة أنه يمكن استخدام الوحدة الطرفية لمعالجة معلومات الأوراق المالية الموصوفة في النموذج بمفردها. في النموذج» تكون الوحدة الطرفية لمعالجة معلومات الأوراق المالية عبارة عن آلة لفرز الأوراق المالية. كحل تقني بديل للنموذج؛ قد يتم استبدال الوحدة الطرفية لمعالجة معلومات الأوراق المالية أيضاً بواسطة واحد من عداد أوراق مالية؛ كاشف أوراق مالية؛ وسيلة مالية ذاتية الخدمة؛ (Cua تكون الوسيلة المالية ذاتية الخدمة هى أي واحدة من آلة صرف أوتوماتيكية؛ all إيداع نقودء نظام إعادة تدوير النقود (CRS) » كشك معلومات ذاتى الخدمة؛ alg دفع ذاتية الخدمة. يجب ملاحظة أن أسلوب تصميم CRASH Bang ليس فربداً. في النموذج؛ يتوافر أسلوب تنفيذ خاص. يمكن تطبيق وحدة الكشف أيضاً على نظام لتحديد رقم بادئ لمنصة (DSP ويمكن 0 تضمينها أو توصيلها مع كاشف أوراق مالية تقليدي؛ عداد أوراق ATM (ile ومعدات أخرى في السوق للاستخدام . بصفة خاصة تتضمن وحدة asst وحدة معالجة مسيفة للصورة 3 وحدة معالج 3 ووحدة مستشعر صورة «CIS تتضمن وحدة المعالجة المسبقة للصورة إضافياً وحدة كشف حافة ووحدة تدوير؛ تتضمن وحدة المعالج إضافياً وحدة تحديد موضع رقم ¢ وحدة أنشوطة ¢ وحدة تطبيع » ووحدة تحديد ؛ 5 تقوم وحدة تحديد موضع الرقم بمعالجة مزدوجة على الصورة من خلال تزويج متوائم للحصول على صورة مزدوجة؛ بعدئذ تقوم بإسقاط الصورة المزدوجة؛ وفي النهاية تجزاً الأرقام بإعداد نافذة متحركة واستخدام أسلوب تسجيل نافذة متحركة للحصول على صورة لكل ply وترسل صورة كل رقم إلى وحدة الأنشوطة؛ و 0 تتم تهيئة وحدة التطبيع لإجراء تطبيع على الصورة التي تمت معالجتها بواسطة وحدة الأنشوطة. في النموذ ‘z يتضمن التطبيع تطبيع المقاس وتطبيع السطوع. فى نسق تنفيذ خاص ¢ تتضمن وحدة تحديد موضع الرقم إضافياً وحدة AN تصمم وحدة النافذة نافذة متحركة للتسجيل طبقاً لفاصل بين الأرقام البادئة؛ وتقوم بتحربك النافذة أفقياً على dana
إسقاط رأسي؛ وتحسب مجموع النقاط الفارغة في النافذة؛ وتستطيع وحدة النافذة Lad مقارنة مجموع النقاط الفارغة في نوافذ مختلفة. يمكن استخدام الطريقة في النموذج الأول كالطريقة الخاصة لتحديد الموضع. في نسق تنفيذ خاص آخرء تقوم وحدة الأنشوطة بصورة منفصلة بتزويج الصورة لكل رقم؛ تقوم
بزيادة منطقة على الصورة المزدوجة لكل رقم تم الحصول عليه؛ ثم في النهاية تقوم باختيار منطقة أو اثنتين مع مساحة أكبر من dad حدية لمساحة محددة مسبقاً معينة من المناطق التي تم الحصول عليها بعد زيادة المنطقة؛ مستطيل حيث تكون المنطقة التي تم اختيارها الواقعة عبارة عن مستطيل للصورة لكل رقم بعد الأنشوطة. يمكن استخدام خوارزمية زيادة منطقة؛ مثل ثماني مناطق متجاورة؛ في زيادة المنطقة.
0 في نسق تنفيذ خاص؛ يكون من الضروري تعويض صورة الورقة المالية حيث تختلف حالة معدل التجدد وشروط تلف الأوراق المالية في الحصول على صورة الأوراق المالية المعتادة. لذلك؛ قد يتم إعداد وحدة تعويض في وحدة الكشف لتعويض صورة تم الحصول عليها بواسطة وحدة مستشعر الصورة (CIS تقوم وحدة التعويض بالتخزين المسبق لبيانات السطوع المجمعة في فراغ أبيض نقي أو فراغ نقي؛ والحصول على عامل تعويض بالإشارة إلى قيمة مرجعية لتدرج (gale) لنقطة بيكسل
(Sa 5 تعيينها؛ وتخزن عامل التعويض لوحدة المعالج؛ وتنشئ جدول بحث. بصفة خاصة؛ يتم كبس ورقة بيضاء على مستشعر الصورة CIS لجمع بيانات مستوىق سطوع وتخزين البيانات في مصفوفة [[]-1/ا015؛ وجمع بيانات مستوى داكن وتخزين البيانات في .CISDK]I] يتم الحصول على عامل تعويض بواسطة الصيغة CVLMAX / (CISVL[i]- ([]4ا150©؛ CVLMAX cua هو قيمة مرجعية لتدرج رمادي لنقطة بيكسل يمكن تعيينهاء ding
0 تعيين قيمة تدرج رمادي للورقة البيضاء بأنها 200 وذلك طبقاً للتجرية. يتم إرسال عامل التعويض المحسوب بواسطة DSP إلى ذاكرة عشوائية ل FPGA (وحدة معالجة) لتشكيل دول بحث. بعد ذلك؛ تقوم رقاقة FPGA بمضاعفة بيانات نقطة البيكسل المجمعة بواسطة عامل التعويض لنقطة بيكسل مناظرة في جدول البحث للحصول مباشرة على البيانات التي تم تعويضهاء؛ ويعدئذ يتم إرسال هذه البيانات إلى DSP
في نسق تنفيذ خاص» تقوم وحدة التحديد بتحديد الرقم البادئ باستخدام شبكة عصبية مجرية. في نسق تنفيذ (ald تستخدم شبكة عصبية التفافية للتصنيف الثانوي كالشبكة العصبية؛ يتم تصنيف كل الأرقام والحروف المتعلقة بالرقم البادئ بتصنيف أولي؛ وبتم مرة أخرى تصنيف الفئات لفئات جزئية بواسطة التصنيف الأولي. يجب هنا ملاحظة أنه يمكن إعداد رقم الفئات للتصنيف الأولي طبقاً لحاجات التصنيف وعادات الإعداد؛ Die 10 فئات؛ 23 فئة؛ 38 فئة؛ إلخ؛ لكنه غير
محدد هناء وبصورة مشابهة؛ يشير التصنيف الثانوي إلى التصنيف الثانوي الذي يتم إجراؤه مرة أخرى لبعض الفئات المعرضة للحساب lla والتي لها سمات متقارية أو منخفضة الدقة على أساس التصنيف الأولي؛ لذلك يمكن تمييز وتحديد الأرقام البادئة إضافياً بمعدل تحديد أعلى؛ بينما يمكن تعيين الرقم الخاص لفئات المدخلات ورقم فئات المخرجات للتصنيف الثانوي بالتفصيل طبقاً
0 ا لإعدادات الفئات للتصنيف الأولي بالإضافة إلى احتياجات التصنيف وعادات الإعداد. في نسق تنفيذ خاص أكثرء يمكن استخدام هيكل شبكة عصبية في النموذج الأول أعلاه لتوفير هيكل الشبكة العصبية الالتفافية. في نسق تنفيذ خاص أكثر؛ إضافياً قد تتضمن وحدة المعالج أعلاه واحدة أو أكثر من الوحدات التالية: وحدة لتقدير الاتجاه مهيأة لتقدير اتجاه الأوراق المالية؛ وحدة لتقدير معدل تجدد مهيأة
5 -_لتقدير معدل تجدد الأوراق المالية؛ وحدة تحديد تلف مهيأة لتحديد موضع تالف في الورقة المالية؛ وحدة لتحديد كتابة باليد مهيأة لتحديد كتابات باليد على الورقة المالية. يمكن اتباع الطرق المتمثلة في النموذج الأول كطرق للقيام بوظائف هذه الوحدات. في نسق تنفيذ خاص؛ قد يستخدم نظام رقاقة FPGA (Jie (رقاقة MT لكابيتال ميكروالكترونيكس بالموديل الخاص (MTAL2NSL144CT كوحدة المعالج. يكون التردد الرئيسي للرقاقة هو )125
0 ميجا لأجل FPGA و333 ميجا لأجل (ARM والموارد المشغولة هي 785 للمنطق؛ و798 ل EMB وزمن التحديد هو 7 Me ثانية. الدقة تزيد عند 799.6. بوضوح؛ تكون النماذج المذكورة أعلاه أمثلة فقط للتوضيح وليس المقصود منها تقييد نُسق التنفيذ. سيتضح لأصحاب المهارة العادية في الفن إمكانية تطبيق تغييرات أو اختلافات على أساس الوصف أعلاه. ليس من الضروري أو من غير الممكن استنفاد كل gud التنفيذ هنا. ما تزال التغييرات أو
— 0 4 — الاختلافات الواضحة المشتقة من ذلك واقعة ضمن نطاق حماية الاختراع الحالي.
Claims (9)
1. طريقة إدارة أوراق مالية؛ تشمل الخطوات التالية: )1( جمع؛ تحديد ومعالجة؛ بواسطة جهاز معالجة معلومات أوراق مالية؛ سمة أوراق مالية للحصول على معلومات عن سمة الأوراق المالية؛ )2( إرسال المعلومات عن سمة الأوراق المالية في الخطوة (1)؛ معلومات خدمة ومعلومات عن جهاز dallas معلومات الأوراق المالية معاً لخادم رئيس؛ و (3) توحيد؛ بواسطة الخادم الرئيس؛ معلومات سمة الأوراق المالية؛ معلومات الخدمة ومعلومات عن جهاز معالجة معلومات الأوراق المالية مستلمة؛ وتصنيف الأوراق المالية؛ Gua يشتمل تحديد سمات الأوراق المالية بصفة خاصة على الخطوات التالية: خطوة (أ): استخراج صورة بتدرج رمادي لمنطقة حيث تقع سمة الأوراق المالية؛ وإجراء كشف حافة 0 على صورة التدرج الرمادي؛ خطوة (ب): تدوير الصورة؛ خطوة (ج): تحديد موضع أرقام فردية في الصورة؛ والذي يتضمن بصفة خاصة: إجراء معالجة مزدوجة على الصورة من خلال التزويج المتوائم للحصول على صورة مزدوجة؛ ثم إسقاط الصورة المزدوجة؛ وفي النهاية تجزئة الأرقام بضبط نافذة متحركة واستخدام أسلوب تسجيل نافذة متحركة 5 للحصول على صورة لكل رقم؛ خطوة (د): عمل أنشوطة على الرموز الموجودة في الصورة لكل رقم؛ وإجراء تطبيع على الصورة لكل رقم؛ بصورة مفضلة؛ يشتمل التطبيع على تطبيع مقاس وتطبيع سطوع؛ و خطوة (ه): تحديد صورة الرقم المطبع باستخدام شبكة عصبية للحصول على سمة الورقة المالية؛ بصورة مفضلة»؛ تكون سمة الورقة المالية عبارة عن رقم بادئ.
2. طريقة إدارة الأوراق المالية طبقاً لعنصر الحماية 1؛ حيث يشتمل كشف الحافة في الخطوة Lili) على: ضبط قيمة حدية للتدرج الرمادي» وإجراء بحث خطي من الاتجاهات العلوية والسفلية طبقاً للقيمة الحدية؛ للحصول على الحواف؛ والحصول على صيغة حافة خطية للصورة من خلال طريقة مريعات صغرى» والحصول على طول أفقي» طول رأسي وانحدار لصورة الورقة المالية في 5 هذه الأثناء .
3. طريقة إدارة الأوراق المالية طبقاً لعنصر الحماية 1 أو 2؛ حيث يشتمل التدوير في الخطوة (ب) إضافياً على: الحصول على مصفوفة تدوير على أساس الطول الأفقي؛ الطول الرأسي والانحدار» والحصول على إحداثيات بيكسل بعد التدوير طبقاً لمصفوفة التدوير.
4. طريقة إدارة الأوراق المالية طبقاً لعنصر الحماية 1 حيث يشتمل إجراء dallas بتزويج الصورة من خلال تزويج متوائم في الخطوة (ج) بصفة خاصة على: الحصول على رسم بياني نسيجي للصورة؛ ضبط dad حدية (Th وعندما يكون مجموع نقاط قيمة تدرج رمادي في الرسم البياني النسيجي من صفر إلى Th أكبر من أو يساوي قيمة مضبوطة مسبقاً؛ يستخدم Th عندئذ كقيمة حدية لتزويج متوائم لتزويج الصورة والحصول على الصورة المزدوجة.
5. طريقة إدارة الأوراق المالية طبقاً لعنصر الحماية 1؛ حيث يشتمل تسجيل النافذة المتحركة في الخطوة (ج) بصفة خاصة على: تصميم نافذة متحركة للتسجيل؛ تتحرك النافذة أفقياً على خريطة إسقاط رأسي؛ ويكون الموضع المناظر لأدنى مجموع من النقاط الفارغة في النافذة هو الموضع المثالي للتجزئة بالاتجاه من اليمين إلى اليسار للرقم البادئ.
6. طريقة إدارة الأوراق المالية طبقاً لعنصر الحماية 1 حيث تشتمل الأنشوطة في الخطوة (د) بصورة خاصة على: تزويج الصورة لكل ol) زيادة منطقة على الصورة المزدوجة لكل رقم تم الحصول عليه؛ ثم اختيار منطقة واحدة أو اثنتين مع مساحة أكبر من قيمة مساحة حدية معينة مضبوطة مسبقاً من المناطق التي تم الحصول عليها بعد زيادة المنطقة؛ مستطيل حيث تكون 0 المنطقة التي تم اختيارها الواقعة عبارة عن مستطيل للصورة لكل رقم بعد الأنشوطة.
7. طريقة إدارة الأوراق المالية طبقاً لعنصر الحماية 6؛ حيث يشتمل الإجراء المنفصل لتزويج الصورة لكل رقم بصفة خاصة على: استخراج رسم بياني نسيجي للصورة لكل رقم؛ الحصول على قيمة حدية للتزويج بواسطة طريقة رسم بياني نسيجي مزدوجة النسق؛ ثم تزويج الصورة لكل رقم 5 طبقاً للقيمة الحدية للتزويج.
8. طريقة إدارة الأوراق المالية طبقاً لعنصر الحماية 1؛ حيث يشتمل تطبيع السطوع في الخطوة (د) على: الحصول على رسم بياني نسيجي للصورة لكل (al) حساب متوسط dad تدرج رمادي للصورة الأمامية ومتوسط قيمة تدرج رمادي للخلفية للرقم؛ مقارنة قيمة تدرج (gale) بالبيكسل قبل تطبيع السطوع مع متوسط قيمة التدرج الرمادي للصورة الأمامية وقيمة التدرج الرمادي للخلفية على التوالي؛ وضبط dad التدرج الرمادي بالبيكسل قبل التطبيع كقيمة تدرج رمادي خاصة مناظرة طبقاً لنتيجة المقارنة.
9. طريقة إدارة الأوراق المالية طبقاً لعنصر الحماية 1؛ تشتمل إضافياً على خطوة لتقدير الاتجاه بين الخطوة (ب) والخطوة (ج): تحديد مقاس ورقة مالية من خلال الصورة التي تم تدويرها؛ وتحديد 0 قيمة اسمية طبقاً للمقاس؛ تجزئة صورة ورقة مالية مستهدفة إلى قطع بعدد 7 حساب متوسط dad سطوع في كل قطعة؛ مقارنة متوسط قيمة السطوع مع قالب مخزن مسبقاً؛ تحكيم القالب كاتجاه مناظر عندما يكون الفارق بين القيمتين هو الحد الأدنى؛ «lf تشتمل إضافياً على خطوة تقدير معدل التجدد بين الخطوة (ب) والخطوة (ج): استخراج صورة مع رقم محدد مسبقاً لعدد النقاط في كل بوصة أولاً؛ اتخاذ كل مناطق الصورة كمناطق ذات 5 سمة للرسم البياني النسيجي؛ مسح نقاط البيكسل في المناطق؛ وضع نقاط البيكسل في مصفوفة؛ تسجيل الرسم البياني النسيجي لكل نقطة بيكسل؛ عد نقاط بيكسل أكثر سطوعاً بمقدار معين طبقاً للرسومات البيانية النسيجية؛ والحصول على متوسط قيمة تدرج رمادي لنقاط البيكسل الأكثر سطوعاً كأساس لتقدير معدل التجدد؛ «lf تشتمل إضافياً على خطوة تحديد التلف بين الخطوة (ب) والخطوة (ج): الحصول على 0 الصورة المرسلة بترتيب على التوالي مصدر sgn ومستشعر على جانبي الورقة المالية؛ اكتشاف الصورة المرسلة التي تم تدويرها نقطة بنقطة؛ وعندما يكون كل من نقطتي بيكسل بجوار نقطة واحدة أقل من قيمة حدية معينة مسبقاً؛ يتم الحكم بأن النقطة هي نقطة تالفة؛ و/أو؛ تشتمل إضافياً على خطوة تحديد كتابة باليد بين الخطوة (ب) والخطوة (ج): في منطقة ثابتة؛ مسح نقاط بيكسل في المنطقة؛ وضع نقاط البيكسل في مصفوفة؛ تسجيل رسم بياني نسيجي 5 لكل نقطة بيكسل؛ عد رقم معين مسبقاً من نقاط البيكسل الأكثر سطوعاً طبقاً للرسومات البيانية النسيجية؛ الحصول على متوسط قيمة تدرج رمادي؛ الحصول على dad حدية طبقاً لمتوسط قيمة
التدرج الرمادي؛ وتحديد نقاط البيكسل مع dad تدرج رمادي أقل من القيمة الحدية كنقاط كتابة باليد.
0. طريقة إدارة الأوراق المالية طبقاً لعنصر الحماية 1 حيث يتم استخدام شبكة عصبية التفافية لتصنيف ثانوي كالشبكة العصبية في الخطوة (ه)؛ يتم تصنيف كل الأرقام والحروف المتعلقة بالرقم البادئ بتصنيف أولي؛ وبتم مرة أخرى تصنيف الفئات لفئات جزئية في التصنيف الأولي بواسطة تصنيف تانوي.
1. طريقة إدارة الأوراق المالية طبقاً لعنصر الحماية 1؛ حيث يتم جمع سمات الأوراق المالية 0 بواسطة واحدة أو أكثر من صورة»؛ أشعة تحت الحمراء» الوميض الفلوري؛ المغناطيسية وقياس السماكة في الخطوة (1).
2. طريقة إدارة الأوراق المالية طبقاً لعنصر الحماية 1؛ Cus يشتمل تصنيف الأوراق المالية في الخطوة (3) بصفة خاصة على: بعد تصنيف الأوراق المالية؛ تغذية الأوراق المالية في مخازن 5 أوراق مالية مختلفة طبقاً للفئات المصنفة.
3. طريقة إدارة الأوراق المالية طبقاً لأي من عناصر الحماية 1 أو 2 أو لأي من العناصر من 4 إلى 12؛ حيث: تشتمل معلومات سمات الأوراق المالية على واحدة أو أكثر عن العملة؛ القيمة الاسمية؛ الاتجاه؛ 0 - مدى الصحة؛ معدل التجدد؛ الطمس» والرقم البادئ؛ و/أو؛ تشتمل معلومات الخدمة على واحدة أو أكثر من معلومات سجل للجمع الدفع, الإيداع أو السحب؛ معلومات عن الفترة الزمنية للخدمة؛ معلومات المشغل؛ معلومات رقم بطاقة المعاملة؛ معلومات هوية واحد على الأقل من القائم بالتعامل والعميل» معلومات شفرة مزدوجة الأبعاد؛ ورقم الرزمة.
4. طريقة إدارة الأوراق المالية طبقاً لأي من عناصر الحماية 1 أو 2 أو لأي من العناصر من 4إلى 12( حيث يكون جهاز معالجة معلومات الأوراق المالية هو واحد أو أكثر من آلة فرز الأوراق المالية؛ عداد أوراق مالية؛ وكاشف أوراق مالية؛ وتكون معلومات جهاز معالجة معلومات الأوراق المالية هي واحدة أو أكثر عن الصانع؛ رقم الجهازء والمؤسسة المالية المالكة.
5. طريقة إدارة الأوراق المالية طبقاً لأي من عناصر الحماية 1 أو 2 أو لأي من العناصر من 4 إلى 12 حيث يكون جهاز معالجة معلومات الأوراق المالية عبارة عن وسيلة مالية ذاتية الخدمة؛ وتكون معلومات جهاز معالجة معلومات الأوراق المالية هي واحدة او أكثر عن سجل تشكيل ورقة مالية؛ رقم الدراسة الإفرادية لورقة مالية؛ الصانع؛ رقم الوسيلة؛ والمؤسسة المالية 0 المالكة.
6. طريقة إدارة الأوراق المالية طبقاً لعنصر الحماية 14 حيث تشتمل طريقة إدارة الأوراق المالية على خطوات جمع؛ تحديد ومعالجة معلومات أوراق مالية في خدمات مناظرة led وإرسال معلومات الأوراق المالية إلى مضيف منفذ بنكي أو مضيف مركز نقد بواسطة العديد من أجهزة معالجة 5 معلومات الأوراق المالية؛ وبعدئذ إرسال معلومات الأوراق المالية إلى خادم رئيس بواسطة مضيف المنفذ البنكي أو مضيف مركز النقد.
7. نظام إدارة أوراق lle حيث يشتمل نظام إدارة الأوراق المالية على وحدة طرفية لمعالجة معلومات أوراق مالية ووحدة طرفية لخادم رئيس؛ 0 تشتمل الوحدة الطرفية لمعالجة معلومات الأوراق المالية على وحدة نقل أوراق مالية؛ وحدة cri ووحدة معالجة معلومات؛ تتم تهيئة وحدة نقل الأوراق المالية لنقل الأوراق المالية إلى وحدة الكشف؛ تقوم وحدة الكشف بجمع وتحديد سمات الورقة المالية؛ تقوم وحدة معالجة المعلومات بمعالجة سمات الأوراق المالية المجمعة والمحددة بواسطة وحدة 5 الكشف وإخراج سمات الأوراق المالية كمعلومات عن سمات الأوراق المالية؛ وإرسال معلومات سمات الأوراق المالية؛ و
تتم تهيئة الوحدة الطرفية للخادم الرئيس لاستقبال المعلومات الخاصة بسمات الأوراق المالية؛ معلومات الخدمة ومعلومات الوحدة الطرفية لمعالجة معلومات الأوراق المالية؛ معالجة أنواع المعلومات الثلاثة التي تم استلامهاء وتصنيف الأوراق المالية.
8. نظام إدارة الأوراق المالية طبقاً لعنصر الحماية 17 حيث تشتمل وحدة الكشف على وحدة معالجة مسبقة للصورة؛ وحدة معالج؛ ووحدة مستشعر صورة 5ا0)؛ تشتمل وحدة المعالجة المسبقة للصورة إضافياً على وحدة كشف حافة ووحدة تدوير؛ تشتمل وحدة المعالج إضافياً على وحدة تحديد موضع رقم؛ وحدة أنشوطة وحدة تطبيع» ووحدة تحديد ؛ تقوم وحدة تحديد موضع الرقم بمعالجة مزدوجة على الصورة من خلال تزويج متوائم للحصول على 0 صورة مزدوجة؛ و بعدئذ تقوم بإسقاط الصورة المزدوجة؛ وفي النهاية تجزاً الأرقام بإعداد نافذة متحركة واستخدام أسلوب تسجيل نافذة متحركة للحصول على صورة لكل cad) وترسل صورة لكل رقم إلى وحدة الأنشوطة؛ و تتم تهيئة وحدة التطبيع لإجراء تطبيع على الصورة التي تمت معالجتها بواسطة وحدة الأنشوطة؛ 5 بصورة مفضلة؛ يشتمل التطبيع على تطبيع المقاس وتطبيع السطوع.
9. نظام إدارة الأوراق المالية طبقاً لعنصر الحماية 18 حيث تشتمل وحدة تحديد موضع الرقم إضافياً على وحدة نافذة. تصمم وحدة النافذة نافذة متحركة للتسجيل طبقاً لفاصل بين الأرقام البادئة؛ وتقوم بتحريك النافذة أفقياً على خريطة إسقاط رأسي؛ وتحسب مجموع النقاط الفارغة في 0 النافذة؛ وتستطيع وحدة النافذة أيضاً مقارنة مجموع النقاط الفارغة في نوافذ مختلفة.
0. نظام إدارة الأوراق المالية طبقاً لعنصر الحماية 18؛ حيث تقوم وحدة الأنشوطة بصورة منفصلة بتزويج الصورة لكل رقم؛ تقوم بزيادة منطقة على الصورة المزدوجة لكل رقم تم الحصول عليه؛ ثم تقوم باختيار منطقة أو اثنتين مع مساحة أكبر من قيمة حدية لمساحة محددة مسبقاً معينة من المناطق التي تم الحصول عليها بعد زبادة المنطقة؛ مستطيل حيث تكون المنطقة التي تم اختيارها الواقعة عبارة عن مستطيل للصورة لكل رقم بعد الأنشوطة.
1. نظام إدارة الأوراق المالية طبقاً لعنصر الحماية 18( Gus تشتمل وحدة الكشف إضافياً على وحدة تعويض مهيأة لتعويض صورة تم الحصول عليها بواسطة وحدة مستشعر الصورة 015؛ تقوم وحدة التعويض بالتخزين المسبق لبيانات السطوع المجمعة في فراغ أبيض نقي أو فراغ نقي؛ والحصول على عامل تعويض بالإشارة إلى قيمة مرجعية لتدرج رمادي لنقطة بيكسل يمكن تعيينها؛ تخزن عامل التعوبض لوحدة المعالج؛ وتنشئ جدول بحث.
2. نظام إدارة الأوراق المالية طبقاً لعنصر الحماية 17؛ حيث يشتمل تصنيف الأوراق المالية بواسطة الوحدة الطرفية للخادم الرئيس بصفة خاصة على: بعد تصنيف الأوراق المالية؛ تغذية 0 الأوراق المالية إلى مخازن أوراق lle مختلفة طبقاً للفئات المصنفة.
3. نظام إدارة الأوراق المالية طبقاً لأي من عناصر الحماية 17 إلى 22؛ حيث تشتمل معلومات سمات الأوراق المالية واحدة أو ST عن العملة؛ القيمة الاسمية؛ الاتجاه؛ مدى الصحة؛ معدل التجدد؛ء الطمس؛ والرقم البادئ؛ 5 و/أوء؛ تشتمل معلومات الخدمة واحدة أو أكثر من معلومات سجل للجمع. الدفع, الإيداع أو السحب؛ معلومات عن الفترة الزمنية للخدمة؛ معلومات المشغل؛ معلومات رقم بطاقة المعاملة؛ معلومات هوية واحد على الأقل من القائم بالتعامل والعميل» معلومات شفرة مزدوجة الأبعاد؛ ورقم الرزمة؛ و/أو» تكون الوحدة الطرفية لمعالجة معلومات الأوراق المالية هي واحدة من All فرز أوراق مالية؛ 0 عداد أوراق مالية؛ كاشف أوراق مالية ووسيلة مالية ذاتية الخدمة؛ وبصورة مفضلة؛ تكون الوسيلة المالية ذاتية الخدمة هي واحدة من آلة صرف أوتوماتيكية؛ آلة إيداع نقود؛ نظام إعادة تدوير النقود؛ كشك معلومات ذاتي الخدمة»؛ وآلة دفع ذاتية الخدمة.
4. وحدة طرفية لمعالجة معلومات أوراق مالية؛ حيث تكون الوحدة الطرفية لمعالجة معلومات 5 الأوراق المالية هي وحدة طرفية لمعالجة معلومات الأوراق المالية موجودة في نظام إدارة الأوراق المالية طبقاً لأي من عناصر الحماية 17 إلى 22.
— 4 8 — prey ee تصوير صورة ١
ٍ استخراج صورة بتدرج Wal حيثا يقع رقم 2 58 ٍ ال aE لد aad edt Ba ل ِ وإجراء كشف حافة على صورة التدرج الرماد يي تدوير الصورة a N 8
TE —— إْ وضع أرقام فردية فى الصورة : i i 0 Sa at 1 «demi | المئوطا عل المي إلى 3 ضدة لها ادا إجراء الشوطة على الرموز الموجود لي صورة لكل رقم:. PETS IPL IP الصو؛ة لكا اقم ْ 0 واجراء تطبيع على الصورة لكل ee PB لمسسسسسسسسسسسسمسسةلمنسسسسسسسسسس يسع الحديد الصورة 0 o3 المطبع باستخدام Bie : A ٍ للحصول عام" الر PRTC ' قصبية للحصول على 8 tA نا
ا
— 9 4 — EAE + ات سي يه ’ ’ : \ باعي ال يي ا 1 - مه a IIT حيط HEE RRR EL ERR 1 م 1 له إ mn اموا ورا 1 : ae ا 0000 نا نا سدق شكل ؟ با
الأ ee 8 سس BE KY 31 ا AT Sr EA NEE Suns 8 سس \ ا ل ؟ 0 8 id i 8 iy 0 0 3 i RB {0 © ل ا 0 F لساست STE LAE اا ا | اصع 4 اي ا يي rg شجل ki
ل 83 0 nr Pa B i ER pe BE a oo اي A rd al LT J م al ee 4 d oo Fe 2 مم اب ب ART ee bs ot Ss sa Lilet ga : يف SR PE ¢ 5 LA ww يع Be 2 ابر بها اا 3 3 2 1 ¥ bE : WF 28 Adis خيطة لجزلة علوية BY VY «VY موي 0 جا Ca . J 7: 0: - 8 ER A ل فالا خريطة إسقاط راسي AM wd hd ا لقف إل راصي Wid Ad ddd bod 5350 Ths 2 AEE EEREN CRE ada عي Si Hod LIS ELI | SW
شكل ه سلا ء ع إتيا رار : Ee Ra سا الي اتا راتس “ات Be CNIS To i ECAR 7 با مد Yodo Wo « x ا wl Ls Tobe i لجوج sey ف و = لاا الاب SN VEY Awe ERNE SES $4 = + jeg Ee No IY ريج TR ا افد Sat EN RG, >< 1 سس ERE ا 2 wr 5 0 8 Ta, Cs oT] po ESR SE S\N hy اا 20 زه 8 ' Res i = لاا يي ا ا ا am GE ا اب لم : ا ا ذا Bw ل | in MRE ETT 0 cod [RR DERE faa N 0 د م ال ل ee SR IE ا 2 Td : ETE pd Be i Deane سس الال Soy SN sign BY X IRS go aE 8 wn #8 5 ro Se Se . ad FY ل ا ل ا اي ل AN EOE Ses: at = kN 6 a HRTEM ai BR NC pear أ Fo ال 1 N ky ee Foo BE + ا yTyl إٍْ | ؟»؟ 0 Ea ا ا a EON | EN ; NE Co [ate خا ey JR 3 PE = al حالما att ل سمسس را يت د RTE Sle | لان كاقل ال Ela i Re كن 3 rl Lr i Teg Seki عا aH Lai الثشاتت» ria ta
لاله الهيلة السعودية الملضية الفكرية ا Sued Authority for intallentual Property RE .¥ + \ ا 0 § 8 Ss o + < م SNE اج > عي كي الج TE I UN BE Ca a ةا ww جيثة > Ld Ed H Ed - 2 Ld وذلك بشرط تسديد المقابل المالي السنوي للبراءة وعدم بطلانها of سقوطها لمخالفتها ع لأي من أحكام نظام براءات الاختراع والتصميمات التخطيطية للدارات المتكاملة والأصناف ع النباتية والنماذج الصناعية أو لائحته التنفيذية. Ad صادرة عن + ب ب ٠. ب الهيئة السعودية للملكية الفكرية > > > فهذا ص ب 101١ .| لريا 1*١ v= ؛ المملكة | لعربية | لسعودية [email protected]
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610341020.4A CN105957238B (zh) | 2016-05-20 | 2016-05-20 | 一种纸币管理方法及其*** |
| PCT/CN2016/112111 WO2017197884A1 (zh) | 2016-05-20 | 2016-12-26 | 一种纸币管理方法及其*** |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| SA518400454B1 true SA518400454B1 (ar) | 2021-09-27 |
Family
ID=56910314
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| SA518400454A SA518400454B1 (ar) | 2016-05-20 | 2018-11-18 | طريقة إدارة أوراق مالية ونظامها |
Country Status (8)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US10930105B2 (ar) |
| EP (1) | EP3460765B1 (ar) |
| JP (1) | JP6878575B2 (ar) |
| KR (1) | KR102207533B1 (ar) |
| CN (1) | CN105957238B (ar) |
| RU (1) | RU2708422C1 (ar) |
| SA (1) | SA518400454B1 (ar) |
| WO (1) | WO2017197884A1 (ar) |
Families Citing this family (38)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105957238B (zh) | 2016-05-20 | 2019-02-19 | 聚龙股份有限公司 | 一种纸币管理方法及其*** |
| CN106548558B (zh) * | 2016-11-07 | 2019-07-23 | 广州广电运通金融电子股份有限公司 | 一种票据一维信号的检测方法及装置 |
| CN108074321B (zh) * | 2016-11-14 | 2020-06-09 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 一种纸币的图像边界提取方法及装置 |
| CN106683257A (zh) * | 2016-12-30 | 2017-05-17 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 冠字号定位方法及装置 |
| CN106933948B (zh) * | 2017-01-19 | 2021-03-09 | 浙江维融电子科技股份有限公司 | 一种金融数据的统一入库方法 |
| CN106910276B (zh) * | 2017-02-24 | 2019-04-26 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 检测纸币新旧的方法及装置 |
| CN106952391B (zh) * | 2017-02-27 | 2019-06-07 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 一种污损纸币识别方法及装置 |
| CN107484429B (zh) * | 2017-04-18 | 2020-04-07 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 一种金融终端的出钞控制方法、***及金融终端 |
| CN107085882A (zh) * | 2017-06-02 | 2017-08-22 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 一种确定***的方法及装置 |
| CN107481394B (zh) * | 2017-07-03 | 2019-10-11 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 纸币的识别方法、识别装置及终端设备 |
| CN108022243A (zh) * | 2017-11-23 | 2018-05-11 | 浙江清华长三角研究院 | 一种基于深度学习的图像中纸张检测方法 |
| CN108492445A (zh) * | 2018-02-06 | 2018-09-04 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 纸币分类的方法及装置 |
| CN108492446B (zh) * | 2018-02-07 | 2020-09-15 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 一种纸币边缘查找方法以及*** |
| KR102095511B1 (ko) * | 2018-02-23 | 2020-04-01 | 동국대학교 산학협력단 | 딥 러닝 기반의 지폐 적합 판단 장치 및 방법 |
| CN108717708B (zh) * | 2018-03-30 | 2021-04-13 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 规则图像的边沿斜率的计算方法及装置 |
| JP6842177B2 (ja) * | 2018-04-06 | 2021-03-17 | 旭精工株式会社 | 硬貨識別方法、硬貨識別システム及び硬貨識別プログラム |
| CN109448219A (zh) * | 2018-10-25 | 2019-03-08 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 图像匹配方法、装置、票据鉴别仪及计算机可读存储介质 |
| CN109685968A (zh) * | 2018-12-15 | 2019-04-26 | 西安建筑科技大学 | 一种基于卷积神经网络的纸币图像缺陷的识别模型构建以及识别方法 |
| GB2581803B (en) * | 2019-02-26 | 2021-10-06 | Glory Global Solutions International Ltd | Cash-handling machine |
| CN111724335A (zh) * | 2019-03-21 | 2020-09-29 | 深圳中科飞测科技有限公司 | 检测方法及检测*** |
| CN110415425B (zh) * | 2019-07-16 | 2021-09-10 | 广州广电运通金融电子股份有限公司 | 基于图像的硬币检测及识别方法、***及存储介质 |
| KR102331078B1 (ko) * | 2019-12-30 | 2021-11-25 | 주식회사 포스코아이씨티 | 딥러닝 기반의 철강제품 이미지 인식 시스템 및 인식 방법 |
| CN111292463A (zh) * | 2020-01-17 | 2020-06-16 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 一种纸币识别方法、装置、服务器及存储介质 |
| US11367254B2 (en) * | 2020-04-21 | 2022-06-21 | Electronic Arts Inc. | Systems and methods for generating a model of a character from one or more images |
| CN111583502B (zh) * | 2020-05-08 | 2022-06-03 | 辽宁科技大学 | 基于深度卷积神经网络的人民币冠字号多标签识别方法 |
| CN111627145B (zh) * | 2020-05-19 | 2022-06-21 | 武汉卓目科技有限公司 | 一种图像精细镂空图文的识别方法及装置 |
| CN111967690B (zh) * | 2020-09-07 | 2023-09-08 | 中国银行股份有限公司 | 一种外币配送方法及*** |
| CN112651289B (zh) * | 2020-10-19 | 2023-10-13 | 广东工业大学 | 一种增值税普通***智能识别与校验***及其方法 |
| CN113298812B (zh) * | 2021-04-22 | 2023-11-03 | 中国电子产品可靠性与环境试验研究所（（工业和信息化部电子第五研究所）（中国赛宝实验室）） | 图像分割方法、装置、***、电子设备及可读存储介质 |
| CN112990150A (zh) * | 2021-05-10 | 2021-06-18 | 恒银金融科技股份有限公司 | 一种基于投影双向累和测定冠字号上下边界的方法 |
| CN114140928B (zh) * | 2021-11-19 | 2023-08-22 | 苏州益多多信息科技有限公司 | 一种高精准度的数字彩统一化查票方法、***及介质 |
| CN114120518B (zh) * | 2021-11-26 | 2024-02-02 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 纸币连张检测方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN115131910B (zh) * | 2022-05-30 | 2024-02-13 | 华中科技大学同济医学院附属协和医院 | 一种基于大数据的票据检验*** |
| CN115100786B (zh) * | 2022-06-16 | 2024-06-04 | 中国银行股份有限公司 | 一种现钞管控方法、***、设备及存储介质 |
| TWI826155B (zh) * | 2022-11-30 | 2023-12-11 | 元赫數位雲股份有限公司 | 識別隨機多合一帳務憑證影像以自動獲取多組帳務關聯資訊之帳務管理系統 |
| CN117291209B (zh) * | 2023-02-02 | 2024-05-17 | 深圳牛图科技有限公司 | 一种基于多核异构架构的条码识别智能终端 |
| CN117237966B (zh) * | 2023-11-13 | 2024-01-30 | 恒银金融科技股份有限公司 | 基于面额数字字符内轮廓的纸币识别方法和装置 |
| CN117746107A (zh) * | 2023-12-05 | 2024-03-22 | 青岛希尔信息科技有限公司 | 一种基于数据分析的财务实体报表综合管理*** |
Family Cites Families (27)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2894375B2 (ja) | 1991-03-20 | 1999-05-24 | 富士電機株式会社 | パターン判別方法 |
| JP2002015317A (ja) | 2000-06-29 | 2002-01-18 | Toyo Commun Equip Co Ltd | 紙片の画像データ変換方法 |
| CN1213592C (zh) | 2001-07-31 | 2005-08-03 | 佳能株式会社 | 采用自适应二值化的图象处理方法和设备 |
| US6970236B1 (en) | 2002-08-19 | 2005-11-29 | Jds Uniphase Corporation | Methods and systems for verification of interference devices |
| DE102004013903A1 (de) * | 2004-03-22 | 2005-10-20 | Giesecke & Devrient Gmbh | System zur Bearbeitung von Wertdokumenten |
| JP2006280499A (ja) * | 2005-03-31 | 2006-10-19 | Omron Corp | 真券判定システムおよびその動作方法、価値媒体処理装置およびその動作方法、動線管理サーバおよび動線管理方法、監視管理サーバおよび監視管理方法、ホール管理サーバおよびホール管理方法、データセンタサーバおよびその動作方法、並びにプログラム |
| US7724957B2 (en) | 2006-07-31 | 2010-05-25 | Microsoft Corporation | Two tiered text recognition |
| JPWO2008056404A1 (ja) | 2006-11-06 | 2010-02-25 | グローリー株式会社 | 紙葉類識別装置および紙葉類識別方法 |
| JP5184824B2 (ja) * | 2007-06-15 | 2013-04-17 | キヤノン株式会社 | 演算処理装置及び方法 |
| CN101359373B (zh) | 2007-08-03 | 2011-01-12 | 富士通株式会社 | 退化字符的识别方法和装置 |
| JP5229874B2 (ja) * | 2008-02-13 | 2013-07-03 | 株式会社ユニバーサルエンターテインメント | 紙幣管理システム |
| US20100125515A1 (en) * | 2008-11-14 | 2010-05-20 | Glory Ltd., A Corporation Of Japan | Fund management system |
| CN102136167B (zh) * | 2010-11-29 | 2012-12-05 | 东北大学 | 一种纸币清分鉴伪装置及方法 |
| CN102142168A (zh) * | 2011-01-14 | 2011-08-03 | 哈尔滨工业大学 | 纸币清分机高速高分辨率号码采集装置及其识别方法 |
| JP5631786B2 (ja) * | 2011-03-18 | 2014-11-26 | 日立オムロンターミナルソリューションズ株式会社 | 紙葉類処理装置、紙葉類仕分け装置及び紙葉類仕分けシステム |
| CN102509091B (zh) * | 2011-11-29 | 2013-12-25 | 北京航空航天大学 | 一种飞机尾号识别方法 |
| JP5900195B2 (ja) * | 2012-07-03 | 2016-04-06 | 沖電気工業株式会社 | 自動取引装置 |
| CN102800148B (zh) * | 2012-07-10 | 2014-03-26 | 中山大学 | 一种人民币序列号识别方法 |
| JP5954038B2 (ja) * | 2012-08-09 | 2016-07-20 | 沖電気工業株式会社 | 紙幣処理装置、及び紙幣処理方法 |
| JP5914687B2 (ja) * | 2012-10-24 | 2016-05-11 | 日立オムロンターミナルソリューションズ株式会社 | 紙葉類処理装置、紙葉類仕分け装置及び紙葉類仕分けシステム |
| JP6342739B2 (ja) | 2014-07-28 | 2018-06-13 | 日立オムロンターミナルソリューションズ株式会社 | 紙葉類識別装置、紙葉類処理装置、および紙葉類識別方法 |
| CN104866867B (zh) * | 2015-05-15 | 2017-12-05 | 浙江大学 | 一种基于清分机的多国纸币序列号字符识别方法 |
| CN105354568A (zh) * | 2015-08-24 | 2016-02-24 | 西安电子科技大学 | 基于卷积神经网络的车标识别方法 |
| CN105335710A (zh) * | 2015-10-22 | 2016-02-17 | 合肥工业大学 | 一种基于多级分类器的精细车辆型号识别方法 |
| CN105261110B (zh) * | 2015-10-26 | 2018-04-06 | 江苏国光信息产业股份有限公司 | 一种高效dsp纸币冠字号识别方法 |
| CN105303676B (zh) * | 2015-10-27 | 2018-08-24 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 一种纸币的版本识别方法和*** |
| CN105957238B (zh) * | 2016-05-20 | 2019-02-19 | 聚龙股份有限公司 | 一种纸币管理方法及其*** |
-
2016
- 2016-05-20 CN CN201610341020.4A patent/CN105957238B/zh active Active
- 2016-12-26 EP EP16902263.9A patent/EP3460765B1/en active Active
- 2016-12-26 JP JP2019513099A patent/JP6878575B2/ja active Active
- 2016-12-26 KR KR1020187037126A patent/KR102207533B1/ko active IP Right Grant
- 2016-12-26 US US16/303,355 patent/US10930105B2/en active Active
- 2016-12-26 WO PCT/CN2016/112111 patent/WO2017197884A1/zh unknown
- 2016-12-26 RU RU2018145018A patent/RU2708422C1/ru active
-
2018
- 2018-11-18 SA SA518400454A patent/SA518400454B1/ar unknown
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP3460765A1 (en) | 2019-03-27 |
| CN105957238A (zh) | 2016-09-21 |
| EP3460765A4 (en) | 2020-01-15 |
| JP6878575B2 (ja) | 2021-05-26 |
| KR102207533B1 (ko) | 2021-01-26 |
| JP2019523954A (ja) | 2019-08-29 |
| US20200320817A1 (en) | 2020-10-08 |
| US10930105B2 (en) | 2021-02-23 |
| CN105957238B (zh) | 2019-02-19 |
| EP3460765B1 (en) | 2023-02-01 |
| WO2017197884A1 (zh) | 2017-11-23 |
| KR20190004807A (ko) | 2019-01-14 |
| RU2708422C1 (ru) | 2019-12-06 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| SA518400454B1 (ar) | طريقة إدارة أوراق مالية ونظامها | |
| CN108491799B (zh) | 一种基于图像识别的智能售货柜商品管理方法及*** | |
| US8625876B2 (en) | Validation template for valuable media of multiple classes | |
| CN104809187A (zh) | 一种基于rgb-d数据的室内场景语义标注方法 | |
| CN110348293B (zh) | 一种商品识别方法及*** | |
| JP2009519532A (ja) | 銀行券の確認 | |
| CN106952393B (zh) | 纸币识别方法和装置、电子设备和存储介质 | |
| CN107103683B (zh) | 纸币识别方法和装置、电子设备和存储介质 | |
| CN111709756A (zh) | 一种可疑社团的识别方法、装置、存储介质和计算机设备 | |
| CN105809448A (zh) | 账户交易的聚类方法及其*** | |
| CN111310531B (zh) | 图像分类方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN112884054B (zh) | 一种目标标注方法和一种目标标注装置 | |
| CN108831158A (zh) | 违停监测方法、装置及电子终端 | |
| Rashid et al. | On the design of embedded solutions to banknote recognition | |
| CN107358717B (zh) | 一种纸币识别方法、***及其终端设备 | |
| CN109543554A (zh) | 票据检测方法、装置、终端及计算机可读存储介质 | |
| CN108492445A (zh) | 纸币分类的方法及装置 | |
| CN110969757A (zh) | 一种多国钞票类型快速识别技术 | |
| CN108074322B (zh) | 一种图像识别方法及装置 | |
| CN107240184B (zh) | 一种塑料币版本识别的方法、装置及设备 | |
| US10438436B2 (en) | Method and system for detecting staining | |
| CN110310131A (zh) | 码指纹防伪方法和码指纹防伪*** | |
| CN107358716A (zh) | 黑水印识别方法、装置及终端设备 | |
| CN114596102B (zh) | 一种基于区块链的防伪溯源联邦学习训练方法、装置 | |
| CN108171865A (zh) | 一种纸币检测方法、纸币检测装置及电子设备 |