Recunoașterea optică a caracterelor (OCR)
Optimizați digitizarea datelor cu date de instruire de înaltă calitate pentru recunoașterea optică a caracterelor (OCR) pentru a construi modele ML inteligente.
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.
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.
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: Extragerea datelor de chitanțe cu OCR
Colectarea datelor facturii: Transcrieți date fiabile cu seturile de date scanate pentru facturi
Bilete: Bilete de avion, Bilete de taxi, Bilete de parcare, Bilete de tren, Procesare bilet de film cu OCR
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.
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.
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.
Extrageți fără efort tabele din PDF-uri, documente scanate și imagini. Preluați datele esențiale organizate în formate tabelare din orice tip de document. Soluția noastră este pre-antrenată pentru a recunoaște o mare varietate de anteturi și câmpuri de tabel. Câmpuri plate: Nume, Adresă, Total, Data și multe altele! şi Elemente rând: Nume, Cod, Cantitate, Descriere, Data și multe altele!
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.
5 videoclipuri cu coduri de bare cu o durată de 30-40 de secunde din mai multe zone geografice
15.9 mii de imagini cu chitanțe, facturi, comenzi de achiziție în 5 limbi, adică engleză, franceză, spaniolă, italiană și olandeză
S-au livrat 45 de imagini ale facturilor din Germania și Marea Britanie
3.5k imagini cu plăcuțele de înmatriculare ale vehiculelor din diferite unghiuri
Am colectat și adnotat 90 de documente în engleză, franceză, spaniolă, germană, italiană, portugheză și coreeană
23.5 mii de documente în limbile japoneză, rusă și coreeană de la semne, vitrine, sticle, documente, postere, fluturași.
Peste 11.5 mii de imagini cu chitanțe din marile orașe europene
Peste 75 de chitanțe în mai multe limbi
Împuternicirea echipelor să construiască produse AI de top la nivel mondial.
Echipe dedicate și pregătite:
Cea mai mare eficiență a procesului este asigurată cu:
Platforma patentata ofera beneficii:
Echipe dedicate și pregătite:
Cea mai mare eficiență a procesului este asigurată cu:
Platforma patentata ofera beneficii:
OCR este o tehnologie care permite mașinilor să citească text și imagini imprimate. Este adesea folosit în aplicații de afaceri, cum ar fi digitizarea documentelor pentru stocare sau procesare, și în aplicații de consum, cum ar fi scanarea unei chitanțe pentru rambursarea cheltuielilor.
Industria sănătății se confruntă cu o schimbare de paradigmă în fluxurile sale de lucru odată cu apariția tehnologiilor noi și avansate în AI. Folosind instrumentele și tehnologiile AI, rezultate medicale îmbunătățite pot fi obținute cu o eficiență mai ridicată a asistenței medicale.
Te-ai scărpinat vreodată în cap, uimit de modul în care Google sau Alexa păreau să te „prindă”? Sau te-ai trezit citind un eseu generat de computer care sună ciudat de uman? Nu esti singur. Este timpul să tragem cortina și să dezvăluim secretul: modele de limbaj mari sau LLM.
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.
Shaip este specializată în extragerea de date din diverse chitanțe legate de asistența medicală, inclusiv:
Tehnologia OCR Shaip simplifică gestionarea datelor în domeniul sănătății, reducând erorile și economisind timp, astfel încât profesioniștii din domeniul sănătății se pot concentra pe furnizarea de îngrijiri de calitate. Dacă aveți nevoi specifice, contactați-ne pentru soluții personalizate!