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# 福村宝照片审核自动化辅助
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本项目使用OCR等技术为照片审核提供初步的信息抽取和照片涂抹脱敏功能。
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## 项目部署
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1. 从Git远程仓库克隆项目到本地。
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2. 将深度学习模型复制到./model目录下，具体请看[模型更新](#模型更新)部分。
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3. 安装docker和docker-compose。
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4. 使用docker-compose部署启动。
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```bash
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docker-compose up -d --build
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```
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## 开发说明
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1. 使用sqlalchemy作为ORM框架，需要新增实体类时运行项目根目录下的auto_generator.py。
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2. 项目运行中奔溃时有发送邮件提醒功能，请在auto_email/\_\_init\_\_.py中的收件人处添加需要通知的邮箱。
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## 模型更新
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1. 深度学习模型因文件过大没有上传到git中，请从别处下载后手动复制到对应目录下。
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```markdown
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model/
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├─ cost_list_model # 费用清单信息抽取模型
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├─ discharge_record_model # 出院记录信息抽取模型
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└─ settlement_list_model # 基本医保结算单信息抽取模型
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```
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2. Paddle模型具体目录文件结构。更新时需要确保以下文件全部更新，其余文件可以删除，首次运行后会自动生成。
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```markdown
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my_model/
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│
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├─ config.json
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├─ model_state.pdparams
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├─ sentencepiece.bpe.model
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├─ special_tokens_map.json
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├─ tokenizer_config.json
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└─ vocab.txt
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```
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## 版本更新
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此处通常只记录功能性版本更新，BUG修复级别的版本更新不作记录。
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1. 版本号：0.0.1
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1. 添加照片审核自动识别功能
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2. 版本号：0.1.0
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1. 抽取结果存表
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2. 程序异常时发送邮件提醒
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3. 程序异常时自动重试
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4. 优化参数配置
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3. 版本号：0.2.0
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1. OCR结果存表
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2. 添加OCR布局分析功能
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4. 版本号：0.3.0
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1. 取消布局分析，因为布局分析有时会导致部分OCR识别结果丢失
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2. 优化长图的处理，添加图片分割处理功能
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5. 版本号：0.4.0
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1. 添加识别结果可视化功能
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2. 添加PaddleClas图片方向识别模型，对图片方向进行判断和矫正
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6. 版本号：0.5.0
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1. 添加识别关键词：住院号、医保结算单号码、年龄
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2. 添加多进程并发功能，提高显卡使用率，显著提升整体识别速度
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7. 版本号：1.0.0
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1. 重大功能更新：添加自动涂抹脱敏功能
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8. 版本号：1.1.0
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1. 新增通过关键词定位涂抹位置功能
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2. 调整分割后图片为A4比例
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9. 版本号：1.2.0
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1. 优化涂抹的精确度
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2. 所有图片扩充为A4比例
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10. 版本号：1.3.0
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1. 涂抹取消图片方向判断，此工作移交审核人员处理
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11. 版本号：1.4.0
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1. Docker化部署
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12. 版本号：1.5.0
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1. 优化网络请求，减少网络导致的阻塞
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2. 添加费用总额的解析功能
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13. 版本号：1.6.0
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1. 微调OCR参数，优化OCR检测能力
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2. 调整Docker容器的时区设置
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3. 调整Docker容器的主机名设置
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14. 版本号：1.7.0
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1. 优化代码中的各项重试机制
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15. 版本号：1.8.0
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1. 照片涂抹添加形近字处理
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2. 照片涂抹调整关键词匹配方式为正则匹配
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3. 照片涂抹添加姓名模糊匹配
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16. 版本号：1.9.0
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1. 优化程序奔溃的重试机制，改为使用docker实现
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2. 照片涂抹添加关键词匹配的偏移量自定义功能
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17. 版本号：1.10.0
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1. 照片涂抹重新添加方向识别与矫正，因为照片审核人员暂无法保证所有图片的方向正确
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2. 添加照片涂抹错误分析
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3. 优化图片分割和拓展，对横竖图片分别进行优化
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4. 优化镜像构建，将依赖与内容分开，显著提高构建速度 |