发票验证方法、融资审核方法、装置、设备及介质与流程

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种发票验证方法、融资审核方法、装置、设备及介质。

背景技术：

目前市场上很多业务处理中需要企业或者个人提供发票，相应地，需要对企业或者个人提供的发票进行验证。例如，在企业发起应收账款融资时，需要企业上传发票信息，而这个过程中往往是依赖于资金方人工审核发票真实性。然而，目前发票审核的过程中，存在审核时间过长，效率过低的问题，并且还存在同一发票被用来进行重复验证的问题。

技术实现要素：

本发明实施例提供一种发票验证方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决发票验证的效率不高的问题。

本发明实施例提供一种融资审核方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决保证融资审核信息获取的准确性不高的问题。

一种发票验证方法，包括：

获取待验证请求，所述待验证请求包括待验证发票图像；

对所述待验证发票图像采用光学字符识别技术进行文字识别，得到发票信息；

根据所述发票信息对所述待验证发票图像进行真伪性鉴别，得到鉴定结果，所述鉴定结果包括真实和虚假；

若所述鉴定结果为真实，则对所述待验证发票图像进行已验证次数查询；

若所述已验证次数查询结果为首次验证，则所述待验证发票图像验证通过。

一种融资审核方法，包括：

获取融资审核请求，所述融资审核请求包括n个待验证发票图像，其中，n为正整数；

对每一所述待验证发票图像采用上述发票验证方法进行验证，得到每一待验证发票的验证结果，所述验证结果包括验证通过和验证不通过；

提取每一待验证发票图像的发票信息中的金额信息，对每一待验证发票图像的发票信息中的金额信息进行累加，得到融资总金额；

对验证结果为验证通过的待验证发票图像的金额信息进行累加，得到有效融资金额；

基于所述融资总金额和有效融资金额，组成融资审核信息。

一种发票验证装置，包括：

待验证请求获取模块，用于获取待验证请求，所述待验证请求包括待验证发票图像；

文字识别模块，用于对所述待验证发票图像采用光学字符识别技术进行文字识别，得到发票信息；

真伪性鉴别模块，用于根据所述发票信息对所述待验证发票图像进行真伪性鉴别，得到鉴定结果，所述鉴定结果包括真实和虚假；

已验证次数查询模块，用于若所述鉴定结果为真实，则对所述待验证发票图像进行已验证次数查询；

发票图像验证模块，用于若所述已验证次数查询结果为首次验证，则所述待验证发票图像验证通过。

一种融资审核装置，包括：

融资审核请求获取模块，用于获取融资审核请求，所述融资审核请求包括n个待验证发票图像，其中，n为正整数；

发票图像验证模块，用于对每一所述待验证发票图像采用上述发票验证方法进行验证，得到每一待验证发票的验证结果，所述验证结果包括验证通过和验证不通过；

融资总金额计算模块，用于提取每一待验证发票图像的发票信息中的金额信息，对每一待验证发票图像的发票信息中的金额信息进行累加，得到融资总金额；

有效融资金额计算模块，用于对验证结果为验证通过的待验证发票图像的金额信息进行累加，得到有效融资金额；

融资审核信息组成模块，用于基于所述融资总金额和有效融资金额，组成融资审核信息。

一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述发票验证方法的步骤，或者所述处理器执行所述计算机程序时实现上述融资审核方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述发票验证方法的步骤，或者所述计算机程序被处理器执行时实现上述融资审核方法的步骤。

上述发票验证方法、装置、设备及介质中，在获取待验证请求之后，对待验证发票图像采用光学字符识别技术进行文字识别，得到发票信息；根据发票信息对待验证发票图像进行真伪性鉴别，得到鉴定结果，鉴定结果包括真实和虚假。若鉴定结果为真实，则对待验证发票图像进行已验证次数查询。若已验证次数查询结果为首次验证，则待验证发票图像验证通过。通过对待验证发票图像采用光学字符识别技术进行文字识别之后，分别根据发票信息进行真伪性鉴别和已验证次数查询来判断该待验证发票图像对应的发票是否真实且有效，保证了发票验证的效率以及准确性。

上述融资审核方法、装置、设备及介质中，在获取获取融资审核请求之后，对每一待验证发票图像采用上述任意一个实施例中的发票验证方法进行验证，得到每一待验证发票的验证结果，验证结果包括验证通过和验证不通过。再提取每一待验证发票图像的发票信息中的金额信息，对每一待验证发票图像的发票信息中的金额信息进行累加，得到融资总金额。对验证结果为验证通过的待验证发票图像的金额信息进行累加，得到有效融资金额。最终基于融资总金额和有效融资金额，组成融资审核信息，通过对融资审核请求中的待验证发票图像进行验证之后，来得到融资总金额和有效融资金额，以组成融资审核信息，保证融资审核信息获取的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一实施例中发票验证方法或融资审核方法的一应用环境示意图；

图2是本发明一实施例中发票验证方法的一示例图；

图3是本发明一实施例中发票验证方法的另一示例图；

图4是本发明一实施例中发票验证方法的另一示例图；

图5是本发明一实施例中发票验证方法的另一示例图；

图6是本发明一实施例中发票验证装置的一原理框图；

图7是本发明一实施例中发票验证装置的另一原理框图；

图8是本发明一实施例中融资审核方法的一示例图；

图9是本发明一实施例中融资审核装置的一原理框图；

图10是本发明一实施例中计算机设备的一示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例提供一种发票验证方法，该发票验证方法可应用在如图1的应用环境中，其中，客户端(计算机设备)通过网络与服务端进行通信。客户端生成待验证请求，并将该待验证请求发送到服务端，服务端对待验证发票图像采用光学字符识别技术进行文字识别，得到发票信息；根据发票信息对待验证发票图像进行真伪性鉴别，得到鉴定结果，所述鉴定结果包括真实和虚假；若鉴定结果为真实，则对待验证发票图像进行已验证次数查询；若已验证次数查询结果为首次验证，则待验证发票图像验证通过。其中，客户端(计算机设备)可以但不限于各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。服务器端可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在一实施例中，如图2所示，提供一种发票验证方法，以该方法应用在图1中的服务端为例进行说明，包括如下步骤：

s11：获取待验证请求，待验证请求包括待验证发票图像。

其中，待验证请求为对发票有效性进行验证的发起请求，该发票有效性包括发票真伪以及该发票是否为首次验证等。具体地，该待验证请求可以为客户端通过预定动作触发，例如通过点击预定按键或者输入预定指令来实现，客户端在检测或识别到上述动作对应的指令时，触发生成待验证请求，并将该待验证请求发送到服务端，服务端获取到该待验证请求。待验证请求包括待验证发票图像，该待验证发票图像为客户端通过图像采集工具通过拍摄或者扫描得到，或者是用户通过客户端上传的图像。

在一个具体实施方式中，待验证发票图像为复数幅，即可以在一个待验证请求中进行复数幅待验证发票图像的验证。优选地，待验证发票图像为一幅，在该待验证发票图像中包含了复数幅发票图像的信息，即复数幅不同发票的图像信息都放置在待验证发票图像中，在后续的识别过程中，通过分区域识别即可。通过将复数张发票图像的信息整合在一幅待验证发票图像中，可以保证信息传递的完整性，避免丢失，而且也有助于后续通过一次识别即可得到发票信息，提高了识别效率。

s12：对待验证发票图像采用光学字符识别技术进行文字识别，得到发票信息。

其中，光学字符识别(opticalcharacterrecognition，ocr)技术是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。服务端在获取到待验证发票图像之后，对该待验证发票图像采用光学字符识别技术进行文字识别，得到发票信息。发票信息是指从待验证图像上转化得到的所需要的文字信息。可选地，发票信息可以包括发票编码、发票明细、发票金额、发票开具企业、发票抬头企业或者发票日期等至少一项。通过对待验证发票图像采用光学字符识别技术进行文字识别，将验证发票图像中的对应位置的信息均转化为文字信息，以供后续更好地进行验证。

具体地，可以对待验证发票图像进行区域划分，然后采用光学字符识别技术进行文字识别，例如，划定左上角一特定区域为发票抬头企业，右上角一特定区域为发票日期，发票中间一特定区域为发票明细等。可以理解地，该特定区域根据发票类型或者开票区域的不同可以进行不同的预先设定。可选地，不同区域可以通过建立直角坐标系然后根据坐标区域来划分。

在一个具体实施方式中，通过采用光学字符识别技术进行文字识别对待验证发票图像先进行统一识别，在识别得到该待验证发票图像的文字信息之后，通过字符串匹配的方式从文字信息中提取出对应的发票信息。例如，通过“开票日期”、“名称”、“发票代码”或者“发票号码”等字段分别对应从待验证发票图像的文字信息中识别出对应的发票信息。可以理解地，不同类型的发票的特定字段是不同的，具体可以根据实际需要进行预先设定，上述示例仅是一个示例性地说明，不应理解为对本实施例的一个限缩性的描述。

s13：根据发票信息对待验证发票图像进行真伪性鉴别，得到鉴定结果，鉴定结果包括真实和虚假。

在得到发票信息之后，根据发票信息对待验证发票图像进行真伪性鉴别，真伪性鉴定主要是用于鉴定该发票是否属于真实的发票。具体地，可以通过对接第三方数据接口来对待验证发票图像进行真伪性鉴别。例如，国税局网站的数据接口或者其他可供进行发票图像真伪性鉴别网站的数据接口等，在此不再赘述。通过将步骤s12识别到的发票信息发送到第三方数据接口中，即可从第三方数据接口中返回来的数据获悉该待验证发票图像的鉴定结果，或者根据第三方数据接口中返回来的数据和发票信息进行进一步的比对，得到鉴定结果。鉴定结果包括真实和虚假，即分别代表该待验证发票图像对应的发票为真的或者是假的。

s14：若鉴定结果为真实，则对待验证发票图像进行已验证次数查询。

若鉴定结果为真实，则对待验证发票图像的已验证次数进行查询。其中，已验证次数是指该待验证发票图像对应的发票已经验证的次数。在一些业务办理过程中，企业需要使用其使用的发票进行验证，但是偶尔会出现部分企业利用同一张发票进行多次验证或者一张发票分别用在不同的环节进行重复验证的行为。示例性地，在企业申请融资的过程中，部分借款企业会针对同一张发票多次申请融资，在借款企业有意缺少有效发票进行融资而选择骗贷的情况或企业工作人员操作失误的情况下，会出现这种情况。因此，该步骤通过对待验证发票图像进行已验证次数查询，以避免上述问题的出现。

具体地，和步骤s13类似，可以通过一个第三方数据接口来对待验证发票图像进行已验证次数查询。即通过对接专门进行已验证次数查询的网站的数据接口进行该已验证次数查询。通过发送发票信息到该进行已验证次数查询的网站的数据接口中，根据返回的数据来获悉已验证次数查询结果。例如，可以通过对接前海征信网站的数据接口进行该已验证次数查询。或者，从不同的网站中预先获取已验证信息，并整合成一个发票次数查询库，即可直接通过该发票次数查询库来对待验证发票图像进行已验证次数查询。通过输入发票信息(例如：发票编码)即可从该发票次数查询库查询到该待验证发票图像的已验证次数。例如，通过获取中登网的数据来形成该发票次数查询库。可选地，对待验证发票图像进行已验证次数查询可以包括两种查询结果，包括首次验证或者非首次验证。即只需要知道该待验证发票图像是否首次验证即可，就可以根据该查询结果进行对应的处理。

在一个具体实施方式中，在获取相关网站的发票验证数据之后，可以对已经验证过的发票进行处理，即对已经验证过的发票进行发票信息的整合，例如，将已经验证过的发票的发票编码进行整合形成一个已验证发票信息库，后续在该步骤中直接输入待验证发票图像的发票编码在已验证发票信息库中进行匹配即可，若匹配成功，则查询结果为非首次验证，若匹配失败，则查询结果为首次匹配。通过预先对已经验证过的发票进行发票信息的整合来提高该步骤中的验证效率。

在一个具体实施方式中，若所述鉴定结果为虚假，则发出提醒消息。即当验证出待验证图像中的发票的鉴定结果为虚假，则发出提醒消息，提醒该发票为虚假发票。具体地，提醒消息可以包括发票编码或者直接输出该待验证发票图像。进一步地，可以在提醒消息中的待验证发票图像中对虚假位置或者区域进行标示，以更好地起到提示作用。

s15：若已验证次数查询结果为首次验证，则待验证发票图像验证通过。

若已验证次数查询结果为首次验证，则待验证发票图像对应的发票就是真实且有效的，因此该待验证发票图像验证通过。

在本实施例中，在获取待验证请求之后，对待验证发票图像采用光学字符识别技术进行文字识别，得到发票信息；根据发票信息对待验证发票图像进行真伪性鉴别，得到鉴定结果，鉴定结果包括真实和虚假。若鉴定结果为真实，则对待验证发票图像进行已验证次数查询。若已验证次数查询结果为首次验证，则待验证发票图像验证通过。通过对待验证发票图像采用光学字符识别技术进行文字识别之后，分别根据发票信息进行真伪性鉴别和已验证次数查询来判断该待验证发票图像对应的发票是否真实且有效，保证了发票验证的效率以及准确性。

在一实施例中，如图3所示，对待验证发票图像采用光学字符识别技术进行文字识别，得到发票信息，具体包括如下步骤：

s121：对待验证发票图像进行归一化处理，得到归一化发票图像。

在获取到的待验证发票图像中，有可能不同待验证发票图像的大小、比例以及方位都不太一致。因此通过对待验证发票图像进行归一化处理，保证后续采用光学字符识别技术进行文字识别的图像是大小和方位都一致的，以利于更好地对待验证发票图像进行文字识别。具体地，可以预先采用边缘识别算法获取到待验证发票图像的轮廓，在根据该轮廓判断该待验证发票图像是否是水平方位的，若不是，则根据该待验证发票图像的轮廓对其进行水平方位的调整，以得到水平方位的待验证发票图像。其中，水平方位是指待验证发票图像中发票图像的长和宽是分别和整个图像的长和宽对应平行的。

在一个具体实施方式中，可以采用canny算法对待验证发票图像进行边缘检测，以得到待验证发票图像中的发票轮廓。其中，canny算法是一种多级边缘检测算法，该算法旨在通过最优检测、最优定位准则和检测点与边缘点一一对应这三个原则来实现一个最优边缘检测算法。具体地，canny算法可以包括以下实现步骤：

(1)图像灰度化：将待验证发票图像进行灰度化处理，以进行边缘检测。

(2)图像去噪：待验证发票图像中存在的噪声点会影响边缘检测的准确性，对灰度化之后的待验证发票图像采用高斯模糊去除该待验证发票图像中的噪声，以降低待验证发票图像中伪边缘的识别。

(3)求解梯度幅度和方向：可以利用以下边缘差分算子来求解图像去噪之后的待验证发票图像的梯度幅度和方向：rober、prewitt或sobel。在这个实施方式中，选择采用sobel算子来求解该待验证发票图像中的梯度幅度和方向，可以使待验证发票图像中的边缘粗大明亮，便于后续的进一步识别。

(4)非极大值抑制：通过非极大值抑制对上一步骤中得到的边缘粗大明亮的待验证发票图像进行边缘细化。具体地，比较待验证发票图像中当前点的梯度强度和正负梯度方向点的梯度强度；如果当前点的梯度强度和同方向的其他点(即正梯度方向点)的梯度强度相比较是最大的，则保留当前点的梯度强度。否则对其进行抑制，即把当前点的梯度强度设为0。通过对待验证发票图像进行非极大值抑制处理，可以在定位准确边缘的同时缩小边缘线宽，保留了梯度变化中最锐利的位置。

(5)双阀值算法检测：对经过上一步骤处理的待验证发票图像采用一个高阀值和一个低阀值来区分边缘像素点。如果边缘像素点的梯度值大于高阀值，则标记为强边缘点。如果边缘像素点的梯度值小于高阀值且大于低阀值，则标记为弱边缘点。如果边缘梯度值小于低阀值的点则将其抑制掉。

(6)滞后边界跟踪：通过双阀值算法检测对待验证发票图像中边缘像素点进行强边缘点和弱边缘点标记之后，待验证发票图像中的强边缘点可以认为是待验证发票图像中真实边缘。而弱边缘点则有可能是真实边缘，也有可能仅是噪声或颜色变化引起的误差。为得到精确的结果，应该将待验证发票图像中噪声或颜色变化引起的弱边缘点去掉。通常认为真实边缘引起的弱边缘点和强边缘点是连通的，而由噪声引起的弱边缘点则不会。具体地，通过滞后边界跟踪检查待验证发票图像中一个弱边缘点的8连通领域像素，只要有强边缘点存在，则保留该弱边缘点，否则对该弱边缘点进行抑制。由此，得到在图片中存在一个轮廓清晰的边框的待验证发票图像。

通过canny算法经过上述步骤对待验证发票图像进行边缘检测后，就可以获取到待验证发票图像中的一个轮廓清晰的边框轮廓。

在得到水平方位的待验证发票图像之后，根据预设的图像大小对该待验证发票图像进行图像比例的调整，例如，预设图像大小为740x560，则将水平方位的待验证发票图像调整到预设图像大小，以得到归一化发票图像。

s122：按照预设划分规则对归一化发票图像进行区域划分，得到发票子区域，其中，每一发票子区域对应一发票字段。

其中，预设划分规则是指预先设置好的对归一化发票图像进行不同区域划分的具体划分规则。例如：划定左上角一特定区域为发票抬头企业，右上角一特定区域为发票日期，发票中间一特定区域为发票明细等。可以理解地，该特定区域根据发票类型或者开票区域的不同可以进行不同的预先设定。可选地，不同区域可以通过建立直角坐标系然后根据坐标区域来划分。具体地，可以根据不同的发票类型来设定不同的预设划分规则，再根据不同的预设划分规则对归一化发票图像进行区域划分，得到发票子区域。可选地，在待验证请求中包括待验证发票图像和待验证发票图像对应的发票类型或者发票区域。其中，发票区域是指不同的开票地区，由于不同地方的发票可能会有不同，所以可以根据不同的发票区域来制定预设划分规则。

s123：对每一发票子区域采用光学字符识别技术进行文字识别，得到每一发票子区域的文字信息。

在对归一化发票图像进行划分，得到发票子区域之后，对每一发票子区域采用光学字符识别技术进行文字识别，得到每一发票子区域的文字信息。可选地，可以对不同发票子区域识别后得到的文字信息进行分别存储，以利于后续更好地进行信息整合。

s124：根据对应的发票字段提取每一发票子区域的文字信息，得到发票信息。

具体地，每一发票子区域的文字信息分别对应待验证发票图像中不同的发票字段，例如：发票编码、发票明细、发票金额、发票开具企业、发票抬头企业或者发票日期等。预先根据不同的发票子区域和上述发票字段进行绑定或者关联，即可从不同发票子区域的文字信息中提取到对应的发票字段的对应信息，并且进行汇总，得到待验证发票图像的发票信息。

在本实施例中，首先对待验证发票图像进行归一化处理，得到归一化发票图像。按照预设划分规则对归一化发票图像进行区域划分，得到发票子区域。对每一发票子区域采用光学字符识别技术进行文字识别，得到每一发票子区域的文字信息。根据对应的发票字段提取每一发票子区域的文字信息，得到发票信息。通过归一化处理之后，在按照预设划分规则进行区域划分，保证后续采用光学字符识别技术进行文字识别更有针对性，使得发票信息地获取效率更好，并且获取精度更高。

在一个实施例中，发票信息包括发票编码和发票内容。

其中，发票编码信息是指发票号码或者发票识别码，即在发票中可以唯一区分不同发票号码信息。发票内容是指对应发票具体的开具内容，例如：发票明细、发票金额、发票开具企业、发票抬头企业或者发票日期等。

在这个实施例中，如图4所示，根据发票信息对待验证发票图像进行真伪性鉴别，得到鉴定结果，鉴定结果包括真实和虚假，具体包括如下步骤：

s131：将发票编码发送到第三方数据接口中，获取第三方数据接口返回的基准发票信息。

其中，该该第三方数据接口可以为国税局网站的数据接口或者其他可供进行发票图真伪性鉴别网站的数据接口等。基准发票信息是指对应发票包含的真实信息，用于对待验证发票图像进行验证。

再将发票编码发送到到第三方数据接口之后，第三方数据接口会返回基准发票信息，根据该基准发票信息对待验证发票图像进行真伪性鉴别。

在一个具体实施方式中，若在第三方数据接口中获取不到对应的基准发票信息，则所述鉴定结果为虚假。可以理解地，若第三方数据接口中不存在该待验证发票图像的发票编码对应的信息，则说明该待验证发票图像为虚假发票。

s132：根据基准发票信息对发票内容进行一致性匹配，获取匹配结果，匹配结果包括一致和不一致。

根据基准发票信息对发票内容进行一致性匹配，具体地，可以采用字符串匹配的方式，验证基准发票信息和发票内容是否一致。例如，验证基准发票信息中的发票日期、发票金额、发票开具企业或者发票抬头企业是否和待验证发票图像中的对应的发票内容是否一致。可以理解地，具体的验证项可以根据实际需要进行设置。若所有的验证项都一致，则匹配结果为一致，若存在其中任意一项不一致，则匹配结果为不一致。

s133：若匹配结果为一致，则待验证发票图像的鉴定结果为真实。

如果匹配结果为一致，则说明待验证发票图像对应的发票为真实的发票，则待验证发票图像的鉴定结果为真。

在本实施例中，通过将发票编码发送到第三方数据接口中，获取第三方数据接口返回的基准发票信息。根据基准发票信息对发票内容进行一致性匹配，获取匹配结果，匹配结果包括一致和不一致。若匹配结果为一致，则所述待验证发票图像的鉴定结果为真，保证了对待验证发票图像的真伪性鉴定的效率和准确性。

在一个实施例中，如图5所示，对待验证发票图像进行验证次数查询，具体包括如下步骤：

s141：发送发票编码信息到次数验证接口中，获取次数验证接口返回的验证次数。

次数验证接口为专门进行已验证次数查询的网站的数据接口，例如前海征信网站。通过发送发票编码信息到次数验证接口中，获取次数验证接口返回的验证次数。

s142：若验证次数为零，则待验证发票图像的验证次数查询结果为首次验证。

在该步骤中，若验证次数为零，则待验证发票图像的验证次数查询结果为首次验证。

在本实施例中，发送发票编码信息到次数验证接口中，获取次数验证接口返回的验证次数。若验证次数为零，则待验证发票图像的验证次数查询结果为首次验证，以保证对待验证发票图像验证次数查询的效率。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

在一实施例中，提供一种发票验证装置，该发票验证装置与上述实施例中基于数据分析的支付订单生成方法一一对应。如图6所示，该发票验证装置包括待验证请求获取模块11、文字识别模块12、真伪性鉴别模块13、已验证次数查询模块14和发票图像验证模块15。各功能模块详细说明如下：

待验证请求获取模块11，用于获取待验证请求，待验证请求包括待验证发票图像；

文字识别模块12，用于对待验证发票图像采用光学字符识别技术进行文字识别，得到发票信息；

真伪性鉴别模块13，用于根据发票信息对待验证发票图像进行真伪性鉴别，得到鉴定结果，鉴定结果包括真实和虚假；

已验证次数查询模块14，用于若鉴定结果为真实，则对待验证发票图像进行已验证次数查询；

发票图像验证模块15，用于若已验证次数查询结果为首次验证，则待验证发票图像验证通过。

优选地，如图7所示，文字识别模块12包括：归一化处理单元121、发票子区域划分单元122、文字信息获取单元123和发票信息获取单元124。

归一化处理单元121，用于对待验证发票图像进行归一化处理，得到归一化发票图像；

发票子区域划分单元122，用于按照预设划分规则对归一化发票图像进行区域划分，得到发票子区域，其中，每一发票子区域对应一发票字段；

文字信息获取单元123，用于对每一发票子区域采用光学字符识别技术进行文字识别，得到每一发票子区域的文字信息；

发票信息获取单元124，用于根据对应的发票字段提取每一发票子区域的文字信息，得到发票信息。

优选地，发票信息包括发票编码和发票内容。真伪性鉴别模块13包括基准发票信息获取单元、一致性匹配匹配单元和鉴定结果获取单元。

基准发票信息获取单元，用于将发票编码发送到第三方数据接口中，获取第三方数据接口返回的基准发票信息。

一致性匹配匹配单元，用于根据基准发票信息对发票内容进行一致性匹配，获取匹配结果，匹配结果包括一致和不一致。

鉴定结果获取单元，用于若匹配结果为一致，则待验证发票图像的鉴定结果为真实。

优选地，已验证次数查询模块14包括验证次数获取单元和验证次数查询结果获取单元。

验证次数获取单元，用于发送发票编码信息到次数验证接口中，获取次数验证接口返回的验证次数。

验证次数查询结果获取单元，用于若验证次数为零，则待验证发票图像的验证次数查询结果为首次验证。

关于发票验证装置的具体限定可以参见上文中对于发票验证方法的限定，在此不再赘述。上述发票验证装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

本发明实施例提供一种融资审核方法，该融资审核方法可应用在如图1的应用环境中，其中，客户端(计算机设备)通过网络与服务端进行通信。客户端生成融资审核请求，并将该融资审核请求发送到服务端，服务端获取融资审核请求。对每一待验证发票图像采用发票验证方法进行验证，得到每一待验证发票的验证结果，验证结果包括验证通过和验证不通过。提取每一待验证发票图像的发票信息中的金额信息，对每一待验证发票图像的发票信息中的金额信息进行累加，得到融资总金额。对验证结果为验证通过的待验证发票图像的金额信息进行累加，得到有效融资金额。基于融资总金额和有效融资金额，组成融资审核信息。其中，客户端(计算机设备)可以但不限于各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。服务器端可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在一实施例中，如图8所示，提供一种融资审核方法，以该方法应用在图1中的服务端为例进行说明，包括如下步骤：

s21：获取融资审核请求，融资审核请求包括n个待验证发票图像，其中，n为正整数。

其中，融资审核请求为借款企业对其融资行为对应的信息进行审核的触发请求。该融资审核请求包括n个待验证发票图像，即该融资行为中对应使用到的发票的待验证发票图像，其中，n为正整数。该待验证发票图像的采集方式可以和步骤s11相同，在此不再赘述。

s22：对每一待验证发票图像采用发票验证方法进行验证，得到每一待验证发票的验证结果，验证结果包括验证通过和验证不通过。

对融资审核请求中的每一待验证发票图像采用上述任意一个实施例中的发票验证方法进行验证，得到每一待验证发票图像的验证结果，验证结果包括验证通过和验证不通过。

s23：提取每一待验证发票图像的发票信息中的金额信息，对每一待验证发票图像的发票信息中的金额信息进行累加，得到融资总金额。

在该步骤中，根据待验证发票图像发票信息中的金额信息，来对该融资审核请求中包含的总金额进行统计。具体地，提取每一待验证发票图像的发票信息中的金额信息，对每一待验证发票图像的发票信息中的金额信息进行累加，得到融资总金额。

s24：对验证结果为验证通过的待验证发票图像的金额信息进行累加，得到有效融资金额。

在该步骤中，仅对验证通过的待验证发票图像地金额进行累加，以保证得到的金额为有效金额。具体地，对验证结果为验证通过的待验证发票图像的金额信息进行累加，得到有效融资金额。

s25：基于融资总金额和有效融资金额，组成融资审核信息。

将步骤s23和步骤s24分别得到的融资总金额和有效融资金额组成融资审核信息，以供融资审核提供很好的参考。

在本实施例中，在获取获取融资审核请求之后，对每一待验证发票图像采用上述任意一个实施例中的发票验证方法进行验证，得到每一待验证发票的验证结果，验证结果包括验证通过和验证不通过。再提取每一待验证发票图像的发票信息中的金额信息，对每一待验证发票图像的发票信息中的金额信息进行累加，得到融资总金额。对验证结果为验证通过的待验证发票图像的金额信息进行累加，得到有效融资金额。最终基于融资总金额和有效融资金额，组成融资审核信息，通过对融资审核请求中的待验证发票图像进行验证之后，来得到融资总金额和有效融资金额，以组成融资审核信息，保证融资审核信息获取的准确性。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

在一实施例中，提供一种融资审核装置，该融资审核装置与上述实施例中融资审核方法一一对应。如图9所示，该融资审核装置包括融资审核请求获取模块21、发票图像验证模块22、融资总金额计算模块23、有效融资金额计算模块24和融资审核信息组成模块25。各功能模块详细说明如下：

融资审核请求获取模块21，用于获取融资审核请求，融资审核请求包括n个待验证发票图像，其中，n为正整数；

发票图像验证模块22，用于对每一待验证发票图像采用如上述实施例中的发票验证方法进行验证，得到每一待验证发票的验证结果，验证结果包括验证通过和验证不通过；

融资总金额计算模块23，用于提取每一待验证发票图像的发票信息中的金额信息，对每一待验证发票图像的发票信息中的金额信息进行累加，得到融资总金额；

有效融资金额计算模块24，用于对验证结果为验证通过的待验证发票图像的金额信息进行累加，得到有效融资金额；

融资审核信息组成模块25，用于基于融资总金额和有效融资金额，组成融资审核信息。

关于融资审核装置的具体限定可以参见上文中对于融资审核方法的限定，在此不再赘述。上述融资审核装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图10所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储在上述发票验证方法中使用到的数据，或者该计算机设备的数据库用于存储在上述融资审核方法中使用到的数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种发票验证方法，或者该计算机程序被处理器执行时以实现一种融资审核方法。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述实施例中的发票验证方法的步骤，或者所述处理器执行所述计算机程序时实现上述实施例中的融资审核方法的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的发票验证方法的步骤，或者所述计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的融资审核方法的步骤。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。