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现有的民航机场客户服务系统有传统的航班查询系统、货物查询系统、机场电话114系统、安检问讯、投诉处理、订座系统等等。这些系统相互隔离,分属数个不同部门管理。基本还是采用传统的电话方式为客户提供咨询或者投诉等服务,提供这些服务的服务电话号码不统一,客户需要记忆多个电话号码。这种服务手段比较单一,费用较高、信息共享程度化低、反馈不及时。很难实现对客户的个性化服务的要求,难以保证服务质量。[第一段] 相似文献
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物流、保险和中介服务等行业需要频繁地拨打电话,而人工拨打电话效率较低,高效的电话号码识别技术具有重要的应用价值。传统的印刷体数字识别方法存在人工设计特征过程复杂、识别字体单一等不足,难以满足实际应用需求。本文提出了一种基于深度学习的交互式的电话号码识别方法,通过鼠标双击图像中的电话号码,自动截取出包含此号码的目标区域,并进行灰度化、二值化、目标区域定位、字符分割和图片补白等预处理操作,在此基础上利用改进的LeNet-5卷积神经网络(CNN)自动学习图像特征,支持多种字体、字形和字号的印刷体数字识别,并利用交互式识别和内存池等方法提高识别速度。实验结果表明,单一字符的识别率为99.86%,整个号码的识别率为99.50%,整个号码平均识别时间为91 ms。本文方法识别精度高、识别速度快,具有较为广泛的应用前景。 相似文献
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