基于深度学习的高校档案智能识别与管理系统

摘要

针对高校档案管理普遍存在的数字化程度有限、编目效率低、检索手段单一等问题，本研究提出了一种基于深度学习的智能识别与管理系统。该系统采用分层架构：首先，利用残差神经网络（ResNet）34模型对档案图像进行精准分类；然后，针对文本区域，采用卷积循环神经网络（CRNN）+联结主义时间分类（CTC）的深度学习光学字符识别（OCR）技术进行端到端文字识别；最后，通过自然语言处理技术从识别文本中提取关键元数据，实现档案信息的结构化重建。测试表明：该系统在包含800份档案的测试数据集上，分类准确率达97.3%,关键信息提取的F₁值达95.2%,全文内容精准检索响应时间控制在300 ms内，有效提升了档案管理的自动化水平与检索效率，为高校档案的智能化管理提供了可行的技术方案。

关键词

深度学习 / 档案管理 / 智能识别 / 光学字符识别(OCR) / 卷积循环神经网络(CRNN)