卷积神经网络(CNN)广泛用于语音识别、图像识别、自然语言处理等领域。相比于传统神经网络，卷积神经网络在利用卷积层和池化层的结构特征上更具优势，从而在保留空间相关性、降低参数复杂度的同时，提高模型的准确率和效率。

卷积神经网络由多个卷积层、池化层和全连接层构成。其中，卷积层与池化层是卷积神经网络的核心部分，负责提取特征并降维。卷积操作可以通过卷积核对输入数据进行滑动计算，从而提取局部的空间信息。池化操作则可对卷积层输出进行降采样处理，进一步减少的计算复杂度和模型参数量，同时也有一定的避免过拟合的效果。在构建卷积神经网络时，不同的层次需要根据具体任务来进行调整，以达到更好的性能和效果。通常，卷积神经网络从低层到高层逐渐提取抽象的特征，并将其输入到全连接层进行分类或预测。卷积神经网络的基本结构如图1所示。

图1. 卷积神经网络基本结构

卷积神经网络每层都包含多个神经元，相邻的层之间输入与输出关系如表达式：

y = f ( w T x + b ) (1)

其中f是非线性激活函数，w为权重矩阵，x为输入矩阵，b为偏置矩阵，y为输出矩阵。卷积神经网络采用均方差E(MSE)做损失函数，它的具体定义为：

E = 1 2 N ∑ i = 1 N ( m ^ i − m i ) 2 (2)

其中 m ^ i 为网络的输出值， m i 为真实值，N为样本量。卷积神经网络通过最小化损失函数来优化网络连接权重参数：

{ w ′ = w − η ∂ E ∂ w ∂ E ∂ w = ∂ ∂ w ( m ^ i − m i ) 2 (3)

其中 w 和 w ′ 表示网络迭代更新前后的权重参数， η 为学习速率或步长。

文本框识别算法是一类针对图像中包含的文本框进行检测和识别的算法，应用广泛于自动化办公、证件识别等场景。根据其具体实现方式和特点，可以将其分为以下四种类型：

1) 基于分类器的方法：该方法最早出现且应用广泛，主要思想是通过训练分类器学习文本框的特征，如颜色、形状、纹理等，并提取出文本框的位置信息。代表算法有基于Haar特征的AdaBoost算法、基于HOG特征的SVM算法等。但是其缺点是受限于特征提取阶段的表现，结果不够准确。

2) 基于深度学习的方法：这种方法已经成为目前文本框识别的主流方法。主要是利用卷积神经网络提取特征，通过RPN (Region Proposal Network)，即区域提议网络，来产生候选文本框，再利用RNN等方法进行识别。代表算法有Faster R-CNN、Mask R-CNN、EAST等。这种方法准确率更高，且能够处理各种尺寸和形状。

3) 基于联合学习的方法：这种方法主要是将文本框识别和OCR (Optical Character Recognition)结合起来，通过联合训练来提高整个系统的准确率。代表算法有CTPN (Connectionist Text Proposal Network)，并且其能够直接生成识别结果。

4) 基于检索的方法：这种方法主要是先依据图像的视觉特征对文本框进行建模，再使用一些与检索相关的技术完成文本框的定位和识别。代表算法有基于SIFT特征的信息检索技术、基于DPM的物体检测方法等。

综上所述，文本框识别是一个复杂的问题，不同的算法都有其独特的优势和适用场景，需要根据具体情况选取合适的算法。而基于深度学习的方法随着人工智能技术的日益发展得到了更多人的青睐。

基于卷积神经网络(CNN)的文本框识别算法已经成为了当前文本框检测和识别的主流方法之一，其准确性和鲁棒性都有了很大的提高。以下是该领域的一些研究现状：

1) Faster R-CNN：这是一个经典的基于CNN的文本框检测算法，首先通过RPN (Region Proposal Network)提出文本框候选区域，再通过ROI (Region of Interest) Pooling将候选区域缩放到固定大小，最后利用多层感知机进行分类和回归，得到文本框的位置和类别信息。

2) EAST：这是一种基于CNN的文本框检测和识别方法，其主要特点是采用了“分离–聚合”的策略，即将文本框在不同的尺度和方向上进行分离，再对其进行聚合。该方法分别采用了两个分支网络来检测文本框的位置和识别文本，能够有效地处理各种尺寸和方向的文本框。

3) TextBoxes++：这是一个基于CNN和全卷积神经网络(FCN)的文本框检测和识别算法，其主要特点是针对文本框检测和识别的两个任务分别对网络进行优化。检测阶段采用了FCN对图像进行密集的像素级预测，识别阶段则采用了一种自底向上的策略，逐层聚合文本框的特征信息。

4) CRAFT：这是一种端到端的基于CNN的文本框检测和识别算法，其主要特点是利用字符级别的信息来推测文本框的位置和方向，再通过分支网络来细化文本框的位置和形状。该方法能够处理曲线、弯曲和斜体等各种形状的文本框。

总的来说，基于CNN的文本框识别算法在近年来得到了广泛的研究和应用，其不断提升的准确性和鲁棒性为文本框识别应用提供了强有力的支持。在众多基于CNN的文本框识别算法中，Faster R-CNN凭借着其识别速度快与准确率高的特点得到了更广泛的应用。

本文采用sklearn库的train_test_split函数对数据集进行分割，其中训练集70%，验证集20%，测试集10%。采用py-faster-rcnn框架进行模型训练与验证，训练参数设置如表1：

表1. 训练配置参数

模型经过1000个epochs训练，从图4中可看出，当迭代到500时，损失达到比较稳定，训练集与验证集的平均误差都小于0.005，模型训练结果较好，通过对测试集的数据进行测试识别成功率达到99%以上，对于文本框识别效果较好。

图4. 训练集与验证集损失对比

电力业务信息系统需要对各种类型的数据进行采集和录入，以获取全面的系统业务信息，同时需要保证数据质量高、速度快、可靠性强、标准化、格式化；另外为适应更广泛的用户群体，电力业务终端通常会部署多个不同系统版本的应用程序，如苹果系统APP终端、安卓系统APP终端、微信小程等。为了快速提升信息录入质量与速度，需要配套相应的辅助录入系统。辅助录入系统可以通过格式识别和校验、数据提取和转换、快捷输入、自动保存和恢复、数据智能验证等功能，辅助用户进行信息录入。其中，文本框识别算法可以准确定位信息系统中的文本输入框并自动模拟点击输入，进一步提高信息录入的速度及准确性。这些功能共同作用，旨在实现信息系统的高效运行和服务水平的提升，为电力业务的发展提供有力的支持。

辅助录入系统设计原则主要包括有：首先，不改变原有电力业务系统中的系统架构及使用方法；其次，自动识别所需要录入的信息及录入位置；再次，智能提醒用户进行相关信息来源证件的拍照；最后，自动进行拍照证件的信息提取与录入。另外一个关键的考虑因素是系统具有平台通用性，可兼容苹果与安卓系统。辅助录入系统算法流程如图5所示。

本文辅助录入系统针对某电网公司的一款用户端APP进行了辅助录入功能的测试，测试环境包含了安卓系统端及苹果系统端。主要测试用户在进行注册及完善信息时输入地址信息的辅助录入功能，所用测试数据包含地址信息的证件类别包含有身份证、户口本、居住证等。每组证件采用20人次不同的身份证件进行测试，测试次数为30次并求出平均值，人工录入的测试则以18~70岁不同年龄阶段的人员进行测试。辅助录入系统与人工录入的结果比对如表2所示。

图5. 辅助录入算法流程

表2. 测试结果对比

通过测试结果可知，辅助录入系统在录入时间上比人工录入方式缩短10倍以上，并且在准确率上也有4%~5%的提升。同时对不同系统终端的兼容性上，进一步表明辅助录入系统的通用性。