Optikai karakterfelismerő

AI képzési adatok az OCR-hez

Optimalizálja az adatok digitalizálását kiváló minőségű optikai karakterfelismerő (OCR) betanítási adatokkal az intelligens ML modellek felépítéséhez.

Optikai karakter felismerés

Csökkentse az AI-modellek tanulási görbéjét megbízható OCR képzési adatkészlettel

A beolvasott szövegképek megfejtése és digitalizálása kihívást jelent számos megbízható mesterséges intelligencia és mély tanulási modelleket fejlesztő vállalkozás számára. Az optikai karakterfelismeréssel, egy speciális eljárással lehetőség nyílik az adatok keresésére, indexelésére, kibontására és gépi olvasható formátumba történő optimalizálására. Ez szkennelt dokumentum adatkészlet a kézzel írt dokumentumokból, számlákból, számlákból, nyugtákból, utazási jegyekből, útlevelekből, orvosi címkékből, utcatáblákból és egyebekből származó információk kinyerésére szolgál. Megbízható és optimalizált modellek kifejlesztéséhez meg kell tanítani az OCR-adatkészletekre, amelyek több ezer beszkennelt dokumentumból nyerték ki az adatokat.

Hogyan működik szakértelmünk a pontos OCR képzési adatkészletek fejlesztésében A TE szívességet?

• Ügyfél-specifikus OCR képzési adatkészlet megoldások, amelyek segítenek az ügyfeleknek optimalizált AI-modellek kidolgozásában.
• Lehetőségeink a kínálatra is kiterjednek beolvasott PDF adatkészletek és burkolat különböző betűméretek, betűtípusok és szimbólumok a dokumentumokból.
• Kombináljuk a a technológia és az emberi tapasztalat pontossága méretezhető, megbízható és megfizethető megoldást kínál az ügyfelek számára.

OCR használati esetek

Szabadstílusú, kézzel írott szöveges adatkészletek hatékony ML-modellek fejlesztéséhez.

Gyűjtsön össze / szerezzen be több ezer kiváló minőségű kézzel írott adatkészletet több száz nyelven és dialektusban, hogy betanítsa a gépi tanulási (ML) és a mély tanulási (DL) modelleket. A képen belüli szöveg kinyerésében is segíthetünk.

Kézzel írt űrlapok adatkészlete

Kézzel írt űrlapok adatkészlete

Szabadstílusú kézzel írt szöveges bekezdések adatkészletei

Szabad stílusban írt szöveges bekezdések adatkészletei 

Nyugta/Számla

Olyan adatkészletek, amelyek számlát/nyugtát tartalmaznak, ahol több terméket vásároltak, pl. kávézó, éttermi számlák, élelmiszerbolt, online vásárlás, útdíj bizonylatok, repülőtéri ruhatár, társalgó, üzemanyagszámla, bárszámla, internetszámlák, bevásárlási számlák, taxi bizonylatok, éttermi számlák, stb. különböző régiókból és különböző nyelveken gyűjtve az ML-modellnek megfelelően. Jelentős időt és pénzt takaríthat meg a számlák és nyugták legfontosabb adatainak hatékony és pontos átírásával.

Nyugta adatgyűjtés

Nyugta adatgyűjtés: Nyugták adatkinyerése OCR-rel

Számla adatgyűjtés

Számla adatgyűjtés: Megbízható adatok átírása a szkennelt számlaadatkészletekkel

Repülőjegyek

Jegyek: Repülőjegyek, Taxi jegyek, Parkolójegyek, Vonatjegyek, Filmjegy-feldolgozás OCR-rel 

Dokumentumok átírása

Több kategóriás szkennelt dokumentumok átírása: Hírlevelek, önéletrajz, jelölőnégyzetes űrlapok, több dokumentum egyetlen képben, használati útmutató, adónyomtatványok stb.

Többnyelvű dokumentum

Többnyelvű, kézzel írt adatgyűjtési szolgáltatások mintafelismeréshez, számítógépes látáshoz és más gépi tanulási megoldásokhoz az optikai karakterfelismerő modellek betanításához.

Ocr – többnyelvű dokumentum 1

OCR – Többnyelvű dokumentum 1

Ocr – többnyelvű dokumentum 2

OCR – Többnyelvű dokumentum 2

Jelenet adatgyűjtés

Gyógyszerpalack címkékkel, angol utca/út jelenet autó rendszámával, angol utca/út jelenet instrukciós/információs táblával stb.

Írja át az orvosi címkéket ocr-rel

Írja át az orvosi címkéket vagy a gyógyszercímkéket OCR-rel

Rendszámfelismerés ocr segítségével

Rendszámtábla felismerés OCR segítségével

Utca/út észlelése és információk kinyerése utcatábla adatok ocr

Utca/út észlelése és információk Utcai tábla adatainak kinyerése OCR segítségével

OCR adatkészletek

Szöveg- és képoptikai karakterfelismerő (OCR) adatkészletek, amelyek segítik a valós alkalmazások betanítását. Nem találja a szükséges adatokat? Forduljon hozzánk még ma.

Vonalkód szkennelés videó adatkészlet

5K videók vonalkódokról 30-40 másodperces időtartammal több földrajzi területről

Vonalkód-leolvasó videó adatkészlet

  • Felhasználási eset: Tárgyfelismerési modell
  • Formátum: Videók
  • Volume: 5,000 +
  • Jegyzet: Nem

Számlák, PO, nyugták képadatkészlete

15.9 ezer kép nyugtákról, számlákról, megrendelésekről 5 nyelven, azaz angol, francia, spanyol, olasz és holland nyelven

Számlák, beszerzési rendelések, fizetési nyugták képadatkészlete

  • Felhasználási eset: Doc. Felismerési modell
  • Formátum: képek
  • Volume: 15,900 +
  • Jegyzet: Nem

Német és brit számla képadatkészlet

45 XNUMX képet szállítottunk német és brit számlákról

Német és egyesült királyságbeli számla képadatkészlet

  • Felhasználási eset: Számlafelism. Modell
  • Formátum: képek
  • Volume: 45,000 +
  • Jegyzet: Nem

Gépjármű rendszámtábla adatkészlet

3.5K képek a rendszámtáblákról különböző szögekből

Jármű rendszámtábla adatkészlet

  • Felhasználási eset: szám Lemezfelismerés
  • Formátum: képek
  • Volume: 3,500 +
  • Jegyzet: Nem

Kézzel írt dokumentum képadatkészlet

Összegyűjtött és jegyzetekkel ellátott 90 ezer dokumentum angol, francia, spanyol, német, olasz, portugál és koreai nyelven

Kézzel írt dokumentum képadatkészlet

  • Felhasználási eset: OCR modell
  • Formátum: képek
  • Volume: 90,000 +
  • Jegyzet: Igen

Dokumentum adatkészlet az OCR-hez

23.5 ezer dokumentum japán, orosz és koreai nyelven a táblák, kirakatok, palackok, dokumentumok, poszterek, szórólapok kínálatából.

Dokumentum adatkészlet a okr

  • Felhasználási eset: Többnyelvű OCR modell
  • Formátum: képek
  • Volume: 23,500 +
  • Jegyzet: Igen

Európai nyugta képadatkészlet

Több mint 11.5 XNUMX kép az átvételről európai nagyvárosokból

Európai nyugtakép adatkészlet

  • Felhasználási eset: Tárgyfelismerési modell
  • Formátum: képek
  • Volume: 11,500 +
  • Jegyzet: Nem

Számla/Nyugta adatkészlet

Több mint 75 ezer nyugta több nyelven

Számla/nyugta adatkészlet

  • Felhasználási eset: AI modellek átvétele
  • Formátum: képek
  • Volume: 75,000 +
  • Jegyzet: Nem

Kiemelt ügyfelek

A csapatok felhatalmazása a világelső AI termékek gyártására.

Képességünk

Emberek (People)

Emberek (People)

Dedikált és kiképzett csapatok:

  • Több mint 30,000 munkatárs adatgyűjtéshez, címkézéshez és minőségbiztosításhoz
  • Hitelesített projektmenedzsment csapat
  • Tapasztalt termékfejlesztő csapat
  • Tehetséggondozási és beszállítói csapat

folyamat

folyamat

A legnagyobb hatékonyságot az alábbiak biztosítják:

  • Robusztus 6 Sigma Stage-Gate folyamat
  • 6 Sigma fekete övből álló elkötelezett csapat - A legfontosabb folyamattulajdonosok és a minőségi megfelelés
  • Folyamatos fejlesztés és visszacsatolási hurok

Emelvény

Emelvény

A szabadalmaztatott platform előnyöket kínál:

  • Webalapú végpontok közötti platform
  • Kifogástalan minőség
  • Gyorsabb TAT
  • Zökkenőmentes szállítás

Beszéljük meg az OCR képzési adatokra vonatkozó igényeit még ma

Az OCR olyan technológiára utal, amely lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy felismerjék és gépi kódolású szöveggé alakítsák a képekben vagy a beolvasott dokumentumokban lévő nyomtatott vagy kézzel írt karaktereket. A gépi tanulási modelleket gyakran alkalmazzák az OCR-rendszerek pontosságának és alkalmazkodóképességének javítására.

Az OCR szövegképekből és a megfelelő digitális átiratokból álló, feliratozott adatkészletek használatával működik. A modell arra van kiképezve, hogy felismerje ezeken a képeken a meghatározott karaktereknek vagy szavaknak megfelelő mintákat. Idővel, elegendő adattal és iteratív képzéssel, a modell javítja a karakterfelismerés pontosságát.

Az OCR kulcsfontosságú az ML modellképzésben, mert lehetővé teszi a modell számára, hogy tanuljon és általánosítson a különféle szöveges megjelenítésekből, így adaptálhatóvá válik a különféle betűtípusokhoz, kézírásokhoz és dokumentumtípusokhoz. Egy jól képzett OCR-modell képes kezelni a valós szövegeltéréseket, ami pontosabb szövegfelismerést eredményez a különböző alkalmazásokban.

A vállalkozások kihasználhatják az OCR (Optical Character Recognition) technológiát a fizikai dokumentumokból történő adatbevitel automatizálására, a papíralapú archívumok digitalizálására és keresésre, a számlák és nyugták hatékony feldolgozására, az adatok automatikus kinyerésére az űrlapokból, a beolvasott PDF-ek kereshető formátumokká alakítására, valamint a mobilalkalmazásokkal való integrációra. menet közbeni adatrögzítés, valamint dokumentumok ellenőrzése és hitelesítése olyan szektorokban, mint a banki szolgáltatások. Ezeken az alkalmazásokon keresztül az OCR segít a műveletek egyszerűsítésében, a kézi hibák csökkentésében és a digitális hozzáférhetőség javításában.