- Чем мы занимаемся
-
-
-
Специальность
-
-
-
- Готовые данные
-
- Решения
- Платформа
- Компания
Оптическое распознавание символов (OCR)
Оптимизируйте оцифровку данных с помощью высококачественных обучающих данных оптического распознавания символов (OCR) для создания интеллектуальных моделей машинного обучения.
Расшифровка и оцифровка отсканированных изображений текста является проблемой для многих компаний, разрабатывающих надежные модели искусственного интеллекта и глубокого обучения. С помощью оптического распознавания символов, специализированного процесса, можно искать, индексировать, извлекать и оптимизировать данные в машиночитаемом формате. Этот набор данных отсканированного документа используется для извлечения информации из рукописных документов, счетов-фактур, счетов, квитанций, проездных билетов, паспортов, медицинских ярлыков, уличных знаков и многого другого. Чтобы разработать надежные и оптимизированные модели, его следует обучить на наборах данных OCR, которые извлекли данные из тысяч отсканированных документов.
Как наш опыт в разработке точных обучающих наборов данных OCR работает в ВАШ услуга?
• Мы предоставляем Набор обучающих данных OCR решения, которые помогают клиентам разрабатывать оптимизированные модели ИИ.
• Наши возможности распространяются на предложение отсканированные наборы данных PDF и покрытие разные размеры букв, шрифты и символы из документов.
• Мы объединяем точность технологий и человеческий опыт предоставить масштабируемое, надежное и доступное решение для клиентов.
Собирайте / получайте тысячи высококачественных рукописных наборов данных на сотнях языков и диалектов для обучения моделей машинного обучения (ML) и глубокого обучения (DL). Мы также можем помочь в извлечении текста из изображения.
Наборы данных, состоящие из счета-фактуры/квитанции, где было приобретено несколько предметов, например, кафе, счета в ресторане, бакалея, покупки в Интернете, квитанции о платных проездах, гардероб в аэропорту, лаундж, счет за топливо, счет в баре, счета за интернет, счета за покупки, чеки такси, счета ресторана, и т. д., собранные из разных регионов и на разных языках, как это требуется для модели машинного обучения. Сэкономьте значительное время и деньги, эффективно и точно расшифровывая ключевые данные из счетов и квитанций.
Получение сбора данных: Извлечение данных из чеков с помощью OCR
Сбор данных счета: Транскрибируйте надежные данные с помощью наборов данных отсканированных счетов-фактур
Билеты: Авиабилеты, билеты на такси, парковочные билеты, билеты на поезд, обработка билетов в кино с помощью OCR
Транскрипция мультикатегорийных отсканированных документов: Информационные бюллетени, резюме, формы с флажком, несколько документов в одном изображении, руководство пользователя, налоговые формы и т. д.
Многоязычные службы сбора рукописных данных для распознавания образов, компьютерного зрения и других решений машинного обучения для обучения моделей оптического распознавания символов.
Бутылка с лекарством с этикетками, английская улица/дорожная сцена с номерным знаком автомобиля, английская улица/дорожная сцена с инструкцией/информационной доской и т. д.
Легко извлекайте таблицы из PDF-файлов, отсканированных документов и изображений. Извлекайте важные данные, организованные в табличных форматах, из любого типа документа. Наше решение предварительно обучено распознавать широкий спектр заголовков и полей таблиц. Плоские поля: Имя, адрес, общая сумма, дата и многое другое! Позиции: Название, код, количество, описание, дата и многое другое!
Наборы данных для оптического распознавания символов текста и изображений (OCR), которые помогут вам приступить к обучению реальных приложений. Не можете найти нужные данные? Свяжитесь с нами Сегодня.
5k видео штрих-кодов продолжительностью 30-40 секунд из разных регионов
15.9 5 изображений квитанций, счетов-фактур, заказов на покупку на XNUMX языках: английском, французском, испанском, итальянском и голландском.
Доставлено 45 XNUMX изображений счетов-фактур из Германии и Великобритании.
3.5k изображения номерных знаков транспортных средств с разных ракурсов
Собраны и прокомментированы 90 тысяч документов на английском, французском, испанском, немецком, итальянском, португальском и корейском языках.
23.5 тыс. документов на японском, русском и корейском языках от вывесок, витрин, бутылок, документов, плакатов, листовок.
11.5 тыс.+ изображений чеков из крупных европейских городов
75 XNUMX+ квитанций на разных языках
Расширение возможностей команд для создания ведущих в мире продуктов искусственного интеллекта.
Выделенные и обученные команды:
Наивысшая эффективность процесса обеспечивается:
Запатентованная платформа предлагает преимущества:
OCR — это технология, позволяющая машинам считывать печатный текст и изображения. Он часто используется в бизнес-приложениях, таких как оцифровка документов для хранения или обработки, и в потребительских приложениях, таких как сканирование квитанции для возмещения расходов.
Отрасль здравоохранения сталкивается с изменением парадигмы в своих рабочих процессах с появлением новых и передовых технологий в области искусственного интеллекта. Используя инструменты и технологии искусственного интеллекта, можно добиться улучшения медицинских результатов с более высокой эффективностью здравоохранения.
Вы когда-нибудь чесали затылок, поражаясь тому, как Google или Alexa, казалось, вас «достали»? Или вы обнаружили, что читаете сгенерированное компьютером эссе, которое звучит жутко по-человечески? Ты не один. Пришло время приподнять завесу и раскрыть секрет: модели больших языков, или LLM.
Давайте сегодня обсудим ваши потребности в обучающих данных OCR
OCR — это технология, которая позволяет компьютерам распознавать и преобразовывать печатные или рукописные символы на изображениях или в отсканированных документах в машинно закодированный текст. Модели машинного обучения часто используются для повышения точности и адаптируемости систем оптического распознавания символов.
OCR работает с использованием помеченных наборов данных, состоящих из изображений текста и соответствующих им цифровых транскрипций. Модель обучена распознавать на этих изображениях закономерности, соответствующие конкретным символам или словам. Со временем, при наличии достаточного количества данных и итеративного обучения, модель повышает точность распознавания символов.
OCR имеет решающее значение в обучении модели ML, поскольку позволяет модели обучаться и обобщать различные текстовые представления, что делает ее адаптируемой к различным шрифтам, рукописям и типам документов. Хорошо обученная модель оптического распознавания символов может обрабатывать реальные отклонения в тексте, что приводит к более точному распознаванию текста в различных приложениях.
Предприятия могут использовать технологию OCR (оптическое распознавание символов) для автоматизации ввода данных из физических документов, оцифровки и поиска бумажных архивов, эффективной обработки счетов и квитанций, автоматического извлечения информации из форм, преобразования отсканированных PDF-файлов в форматы с возможностью поиска, интеграции с мобильными приложениями для дальнейшего использования. оперативный сбор данных, а также проверка и аутентификация документов в таких секторах, как банковское дело. Благодаря этим приложениям OCR помогает оптимизировать операции, уменьшить количество ручных ошибок и повысить цифровую доступность.
Shaip специализируется на извлечении данных из различных квитанций, связанных со здравоохранением, включая:
Технология OCR компании Shaip оптимизирует обработку данных в здравоохранении, сокращая количество ошибок и экономя время, чтобы специалисты здравоохранения могли сосредоточиться на предоставлении качественной помощи. Если у вас есть особые потребности, свяжитесь с нами для индивидуальных решений!