Recunoaștere optică a caracterelor

Date de antrenament AI pentru OCR

Optimizați digitizarea datelor cu date de instruire de înaltă calitate pentru recunoașterea optică a caracterelor (OCR) pentru a construi modele ML inteligente.

Recunoaștere optică a caracterelor

Reduceți curba de învățare a modelelor AI cu un set de date de formare OCR fiabil

Descifrarea și digitizarea imaginilor scanate ale textului reprezintă o provocare pentru multe companii care dezvoltă modele fiabile de inteligență artificială și de învățare profundă. Cu recunoașterea optică a caracterelor, un proces specializat, este posibilă căutarea, indexarea, extragerea și optimizarea datelor în format care poate fi citit de mașină. Acest set de date pentru documente scanate este folosit pentru a extrage informații din documente scrise de mână, facturi, facturi, chitanțe, bilete de călătorie, pașapoarte, etichete medicale, indicatoare stradale și multe altele. Pentru a dezvolta modele fiabile și optimizate, ar trebui să fie instruit pe seturi de date OCR care au extras date din mii de documente scanate.

Cum funcționează expertiza noastră în dezvoltarea unor seturi de date precise de instruire OCR TA favoare?

• Oferim specific clientului Set de date de antrenament OCR soluții care ajută clienții să dezvolte modele optimizate de IA.
• Capacitățile noastre se extind la oferta seturi de date PDF scanate si acoperire diferite dimensiuni de litere, fonturi și simboluri din documente.
• Combinăm cele precizia tehnologiei și experiența umană pentru a oferi clienților o soluție scalabilă, fiabilă și accesibilă.

Cazuri de utilizare OCR

Seturi de date text scrise de mână în stil liber pentru a dezvolta modele ML puternice.

Colectați/Sursă mii de seturi de date scrise de mână de înaltă calitate în sute de limbi și dialecte pentru a antrena modele de învățare automată (ML) și de învățare profundă (DL). De asemenea, putem ajuta la extragerea textului dintr-o imagine.

Set de date pentru formulare scrise de mână

Set de date pentru formulare scrise de mână

Seturi de date de paragrafe de text scris de mână în stil liber

Paragrafe de text scris de mână în stil liber Seturi de date 

Chitanță/Factură

Seturi de date constând din factură/chitanță de unde au fost achiziționate mai multe articole, de exemplu, cafenea, facturi la restaurant, produse alimentare, cumpărături online, chitanțe de taxe, vestiar aeroport, lounge, factura de combustibil, factură la bar, facturi de internet, facturi de cumpărături, chitanțe de taxi, facturi de restaurant, etc. colectate din diferite regiuni și în diferite limbi, așa cum este necesar pentru modelul ML. Economisiți timp și bani semnificativ transcriind datele cheie din facturi și chitanțe în mod eficient și precis.

Colectarea datelor de chitanță

Colectarea datelor de chitanță: Extragerea datelor de chitanțe cu OCR

Colectarea datelor facturii

Colectarea datelor facturii: Transcrieți date fiabile cu seturile de date scanate pentru facturi

Bilete de zbor

Bilete: Bilete de avion, Bilete de taxi, Bilete de parcare, Bilete de tren, Procesare bilet de film cu OCR 

Transcrierea documentelor

Transcrierea documentelor scanate cu mai multe categorii: Buletine informative, CV, Formulare cu casetă de selectare, Multi-document într-o singură imagine, Manual de utilizare, Formulare fiscale etc.

Document multilingv

Servicii multilingve de colectare a datelor scrise de mână pentru recunoașterea modelelor, viziunea computerizată și alte soluții de învățare automată pentru a antrena modele de recunoaștere optică a caracterelor.

Ocr – document multilingv 1

OCR – document multilingv 1

Ocr – document multilingv 2

OCR – document multilingv 2

Colectarea datelor scenei

Flacon de medicamente cu etichete, scena engleză de stradă/drum cu plăcuță de înmatriculare a mașinii, scena engleză de stradă/drum cu panou de instrucțiuni/informații etc.

Transcrie etichetele medicale cu ocr

Transcrie etichetele medicale sau etichetele medicamentelor cu OCR

Recunoașterea plăcuței de înmatriculare folosind ocr

Recunoașterea plăcuțelor de înmatriculare folosind OCR

Detectarea străzii/drumului și extragerea informațiilor despre datele de pe panoul stradal cu ocr

Detectarea străzilor/drumului și extragerea informațiilor Street Board cu OCR

Seturi de date OCR

Seturi de date cu recunoaștere optică a caracterelor text și imagini (OCR) pentru a vă ajuta să pregătiți aplicații din lumea reală. Nu puteți găsi datele de care aveți nevoie? Contactați-ne astăzi.

Set de date video pentru scanarea codurilor de bare

5 videoclipuri cu coduri de bare cu o durată de 30-40 de secunde din mai multe zone geografice

Set de date video pentru scanarea codurilor de bare

  • Utilizare caz: Model de recunoaștere a obiectelor
  • Format: Video
  • Volum: 5,000+
  • Adnotare: Nu

Facturi, PO, Chitanțe Image Dataset

15.9 mii de imagini cu chitanțe, facturi, comenzi de achiziție în 5 limbi, adică engleză, franceză, spaniolă, italiană și olandeză

Facturi, comenzi de cumpărare, chitanțe de plată imagine set de date

  • Utilizare caz: Doc. Model de recunoaștere
  • Format: imagini
  • Volum: 15,900+
  • Adnotare: Nu

Setul de date pentru imaginea facturii din Germania și Marea Britanie

S-au livrat 45 de imagini ale facturilor din Germania și Marea Britanie

Setul de date de imagine pentru facturi din Germania și Marea Britanie

  • Utilizare caz: Recunoaștere factură Model
  • Format: imagini
  • Volum: 45,000+
  • Adnotare: Nu

Setul de date pentru plăcuța de înmatriculare a vehiculului

3.5k imagini cu plăcuțele de înmatriculare ale vehiculelor din diferite unghiuri

Setul de date pentru plăcuța de înmatriculare a vehiculului

  • Utilizare caz: Nu. Recunoașterea plăcuței
  • Format: imagini
  • Volum: 3,500+
  • Adnotare: Nu

Setul de date pentru imaginea documentului scris de mână

Am colectat și adnotat 90 de documente în engleză, franceză, spaniolă, germană, italiană, portugheză și coreeană

Set de date de imagine document scris de mână

  • Utilizare caz: Model OCR
  • Format: imagini
  • Volum: 90,000+
  • Adnotare: Da

Setul de date document pentru OCR

23.5 mii de documente în limbile japoneză, rusă și coreeană de la semne, vitrine, sticle, documente, postere, fluturași.

Setul de date document pentru ocr

  • Utilizare caz: Model OCR multilingv
  • Format: imagini
  • Volum: 23,500+
  • Adnotare: Da

Setul de date pentru imaginea chitanței europene

Peste 11.5 mii de imagini cu chitanțe din marile orașe europene

Setul de date de imagini europene pentru chitanțe

  • Utilizare caz: Model de detectare a obiectelor
  • Format: imagini
  • Volum: 11,500+
  • Adnotare: Nu

Set de date facturi/chitanțe

Peste 75 de chitanțe în mai multe limbi

Set de date factură/chitanță

  • Utilizare caz: Modele AI de chitanță
  • Format: imagini
  • Volum: 75,000+
  • Adnotare: Nu

Clienți prezentați

Împuternicirea echipelor să construiască produse AI de top la nivel mondial.

Capacitatea noastră

oameni

oameni

Echipe dedicate și pregătite:

  • Peste 30,000 de colaboratori pentru colectarea datelor, etichetare și QA
  • Echipa de management de proiect acreditată
  • Echipa de dezvoltare a produselor cu experiență
  • Echipa Talent Pool Sourcing & Onboarding

Proces

Proces

Cea mai mare eficiență a procesului este asigurată cu:

  • Proces robust 6 Sigma Stage-Gate
  • O echipă dedicată de centuri negre 6 Sigma – proprietari cheie de proces și conformitate cu calitatea
  • Îmbunătățire continuă și buclă de feedback

Platformă

Platformă

Platforma patentata ofera beneficii:

  • Platformă end-to-end bazată pe web
  • Calitate impecabilă
  • TAT mai rapid
  • Livrare fără întreruperi

Să discutăm astăzi despre nevoile dvs. de date de instruire OCR

OCR se referă la o tehnologie care permite computerelor să recunoască și să convertească caracterele tipărite sau scrise de mână din imagini sau documente scanate în text codificat de mașină. Modelele de învățare automată sunt adesea folosite pentru a îmbunătăți acuratețea și adaptabilitatea sistemelor OCR.

OCR funcționează utilizând seturi de date etichetate constând din imagini de text și transcripțiile digitale corespunzătoare. Modelul este antrenat să recunoască modele din aceste imagini care corespund unor caractere sau cuvinte specifice. De-a lungul timpului, cu date suficiente și antrenament iterativ, modelul își îmbunătățește acuratețea în recunoașterea caracterelor.

OCR este crucială în formarea modelului ML, deoarece permite modelului să învețe și să generalizeze din diverse reprezentări textuale, făcându-l adaptabil la diferite fonturi, scrieri de mână și tipuri de documente. Un model OCR bine antrenat poate gestiona variațiile din lumea reală în text, rezultând o recunoaștere mai precisă a textului în diferite aplicații.

Companiile pot folosi tehnologia OCR (Recunoaștere optică a caracterelor) pentru a automatiza introducerea datelor din documente fizice, digitiza și căuta în arhive de hârtie, procesează eficient facturile și chitanțele, extrage automat informații din formulare, convertește PDF-urile scanate în formate de căutare, se integrează cu aplicații mobile pentru capturarea de date din mers și verificarea și autentificarea documentelor în sectoare precum cel bancar. Prin aceste aplicații, OCR ajută la eficientizarea operațiunilor, la reducerea erorilor manuale și la îmbunătățirea accesibilității digitale.