摘要
针对传统大批量纸质档案数字化分类规整工作所面临的效率低下、质量难以保证的难题,通过对农房一体纸质档案数字化管理需求的分析,在实现纸质档案数字化数据采集的基础上,引入PaddleOCR技术,对纸质档案扫描文件进行高效、准确的自动识别、信息提取与校核匹配。通过这一技术流程,构建了电子档案扫描件的自动化归类与智能存储系统(平台)。系统的应用减少了档案管理部门的人力资源投入,提升了档案数字化的处理效率,并有效保障了成果质量。从技术手段层面解决了主管部门在档案数字化管理中所面临的困惑与挑战,为农房一体档案数字化管理的推广应用提供了强有力的技术支持和案例参考。
This paper designs and develops an intelligent classification system for archive scanning based on neural networks.Specifically,through the analysis of the demand for digital management of integrated paper archives in rural housing,on the basis of achieving digital data collection of paper archives,PaddleOCR technology is used to automatically identify,extract,verify and match scanned paper archives,achieving automatic classification and intelligent storage of scanned electronic archives.The intelligent classification system for archive scanning based on neural networks saves personnel investment in archive management departments,improves the efficiency of archive digitization.
出处
《工业控制计算机》
2025年第12期159-161,共3页
Industrial Control Computer
基金
四川省科技厅重点研发项目(2023YFG0299)
校级科技创新能力提升计划项目(KYQN202309)。
关键词
PaddleOCR
智能化
神经网络
文字识别
农房一体档案
PaddleOCR
intelligence
neural network
text recognition
integrated agricultural and housing archives
