【发票项目】软件测试实战-项目与系统的区别

就想讲点测试 2023-03-15 13:10:28

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毕业时间java，springboot

一、基础信息数据集名称：发票文档表格与段落检测数据集图片数量： - 训练集：475张图片 - 验证集：144张图片 - 测试集：76张图片 - 总计：695张文档图片分类类别： - Paragraph（段落）：表示文档中的文本区域，如发票描述或备注内容。 - Table（表格）：表示结构化数据区域，如发票中的金额明细或商品列表。标注格式： YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。数据来源：真实发票文档图像，涵盖多种处理变体（如亮度调整、仿射变换等）。二、适用场景发票自动化处理系统开发：支持构建AI模型，自动检测和分类发票中的段落与表格区域，提升数据提取效率，适用于财务软件或ERP系统集成。文档AI应用研发：用于开发智能文档处理工具，如自动识别表格结构或文本区块，支持合同、报表等企业文档的数字化管理。计算机视觉算法研究：专注于文档元素的目标检测任务，为学术研究提供基准数据，助力改进OCR或版面分析算法。教育与培训资源：适用于AI课程或企业内训，作为文档理解模型的实战数据集，帮助学习者掌握目标检测技术应用。三、数据集优势精准标注与高实用性： - 每张图片均标注段落和表格的精确边界框，确保模型学习文档布局的关键特征。 - 专注于发票场景，覆盖多样图像变体（如平移、翻转等），增强数据泛化能力。任务适配性强： - 标注兼容主流框架（如YOLO），可直接用于目标检测模型训练。 - 支持从基础元素检测扩展到复杂文档结构分析（如表格内容识别）。场景覆盖全面： - 包含真实业务场景的发票样本，提升模型在实际应用中的鲁棒性。 - 数据类别设计简洁（段落 vs 表格），便于快速迭代和优化AI解决方案。

本系统主要针对计算机相关专业的正在做毕业设计的学生和需要项目实战练习的学习者，可作为毕业设计、课程设计、期末大作业。

发票和收据目标检测数据集 • 数据集名称：发票和收据目标检测数据集 • 图片数量：训练集：376张图片验证集：109张图片测试集：53张图片总计：538张真实场景文档图片 • 训练集：376张图片 • 验证集：109张图片 • 测试集：53张图片 • 总计：538张真实场景文档图片 • 分类类别： Invoice（发票）：常见财务文档，用于交易记录和报销。 Receipt（收据）：消费凭证，包含金额和商品信息。 • Invoice（发票）：常见财务文档，用于交易记录和报销。 • Receipt（收据）：消费凭证，包含金额和商品信息。 • 标注格式：YOLO格式，包含边界框坐标和类别标签，适用于目标检测任务。 • 数据格式：JPEG图片，来源于真实发票和收据扫描或拍摄，覆盖多样样式和背景。 1. 自动化财务文档处理系统开发：数据集支持目标检测任务，帮助构建AI模型自动识别和分类发票与收据，提升企业报销、会计审核的效率和准确性。 1. 智能办公软件集成：集成至ERP或财务管理软件，实现文档自动归档和信息提取，减少人工输入错误。 1. 学术研究与创新：支持计算机视觉与文档AI交叉领域研究，助力发表文档识别相关的高水平论文。 1. 教育与实践培训：用于高校或培训机构，作为学生学习文档目标检测模型开发的实战资源。 1. 精准标注与高实用性：标注基于真实财务文档，确保边界框定位准确，类别标签与业务需求高度匹配。覆盖发票和收据两类常见文档，数据源自多样场景，增强模型在实际应用中的泛化能力。 1. 标注基于真实财务文档，确保边界框定位准确，类别标签与业务需求高度匹配。 1. 覆盖发票和收据两类常见文档，数据源自多样场景，增强模型在实际应用中的泛化能力。 1. 任务适配性强： YOLO格式兼容主流深度学习框架（如YOLOv5、YOLOv8等），可直接用于目标检测模型训练和部署。支持扩展至文档分类或关键信息提取等衍生任务。 1. YOLO格式兼容主流深度学习框架（如YOLOv5、YOLOv8等），可直接用于目标检测模型训练和部署。 1. 支持扩展至文档分类或关键信息提取等衍生任务。 1. 数据多样性与真实性：包含不同布局、字体和背景的文档样本，模拟真实办公环境，避免模型过拟合。所有图片来源于实际采集，确保数据贴合现实需求，助力开发鲁棒的AI解决方案。 1. 包含不同布局、字体和背景的文档样本，模拟真实办公环境，避免模型过拟合。 1. 所有图片来源于实际采集，确保数据贴合现实需求，助力开发鲁棒的AI解决方案。

这是我在大三做的一个医院门诊收费系统，用的是MFC，希望对大家有用，里面含有实验报告

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