Specialiseret
Optisk tegnegenkendelse (OCR)
Optimer datadigitalisering med højkvalitets Optical Character Recognition (OCR) træningsdata for at bygge intelligente ML-modeller.
Dechifrering og digitalisering af scannede billeder af tekst er en udfordring for mange virksomheder, der udvikler pålidelige AI- og Deep Learning-modeller. Med Optical Character Recognition, en specialiseret proces, er det muligt at søge, indeksere, udtrække og optimere data til maskinlæsbart format. Dette scannet dokumentdatasæt bliver brugt til at udtrække information fra håndskrevne dokumenter, fakturaer, regninger, kvitteringer, rejsebilletter, pas, medicinske etiketter, vejskilte og meget mere. For at udvikle pålidelige og optimerede modeller bør den trænes i OCR-datasæt, der har udtrukket data fra tusindvis af scannede dokumenter.
Hvordan vores ekspertise i at udvikle nøjagtige OCR-træningsdatasæt fungerer i DIN gunst?
• Vi leverer kundespecifikt OCR træningsdatasæt løsninger, der hjælper kunder med at udvikle optimerede AI-modeller.
• Vores muligheder strækker sig til at tilbyde scannede PDF-datasæt og afdækning forskellige bogstavstørrelser, skrifttyper og symboler fra dokumenter.
• Vi kombinerer præcision af teknologi og menneskelig erfaring at levere en skalerbar, pålidelig og overkommelig løsning til kunderne.
Indsaml / kilde tusindvis af højkvalitets håndskrevne datasæt på hundredvis af sprog og dialekter for at træne modeller for maskinlæring (ML) og deep learning (DL). Vi kan også hjælpe med at udtrække tekst i et billede.
Datasæt bestående af faktura/kvittering, hvor flere varer er købt, f.eks. kaffebar, restaurantregninger, dagligvarer, online shopping, betalingskvitteringer, lufthavnsgarderobe, lounge, brændstofregning, barfaktura, internetregninger, indkøbsregninger, taxakvitteringer, restaurantregninger, osv. indsamlet fra forskellige regioner og på forskellige sprog efter behov for ML-modellen. Spar betydelig tid og penge ved at transskribere nøgledata fra fakturaer og kvitteringer effektivt og præcist.
Indsamling af kvitteringsdata: Dataudtræk af kvitteringer med OCR
Indsamling af fakturadata: Transskriber pålidelige data med scannede fakturadatasæt
Billetter: Flybilletter, taxabilletter, parkeringsbillet, togbilletter, filmbilletbehandling med OCR
Transskription af scannede dokumenter i flere kategorier: Nyhedsbreve, CV, formularer med afkrydsningsfelt, multidokument i et enkelt billede, brugermanual, skatteformularer mv.
Flersprogede håndskrevne dataindsamlingstjenester til mønstergenkendelse, computersyn og andre maskinlæringsløsninger til at træne optiske tegngenkendelsesmodeller.
Medicinflaske med etiketter, engelsk gade/vejbillede med bil nummerplade, engelsk gade/vej scene med instruktion/info tavle mm.
Udtræk ubesværet tabeller fra PDF'er, scannede dokumenter og billeder. Hent væsentlige data organiseret i tabelformater fra enhver type dokument. Vores løsning er foruddannet til at genkende en bred vifte af tabeloverskrifter og felter. Flade felter: Navn, adresse, total, dato og mange flere! og Linjeposter: Navn, kode, mængde, beskrivelse, dato og mange flere!
Tekst og billede Optical Character Recognition (OCR) datasæt for at få dig i gang for at træne applikationer fra den virkelige verden. Kan du ikke finde de data, du har brug for? Kontakt os i dag.
5k-videoer af stregkoder med en varighed på 30-40 sek. fra flere geografier
15.9 billeder af kvitteringer, fakturaer, indkøbsordrer på 5 sprog, dvs. engelsk, fransk, spansk, italiensk og hollandsk
Leverede 45 billeder af tyske og britiske fakturaer
3.5k billeder af køretøjsnummerplader fra forskellige vinkler
Samlede og kommenterede 90 dokumenter på engelsk, fransk, spansk, tysk, italiensk, portugisisk og koreansk
23.5 dokumenter på japansk, russisk og koreansk fra skilte, butiksfacader, flasker, dokumenter, plakater, flyers.
11.5k+ billeder af kvittering fra større europæiske byer
75k+ kvitteringer på flere sprog
Styrke teams til at opbygge verdensledende AI-produkter.
Dedikerede og uddannede hold:
Højeste proceseffektivitet sikres med:
Den patenterede platform giver fordele:
OCR er en teknologi, der gør det muligt for maskiner at læse trykt tekst og billeder. Det bruges ofte i forretningsapplikationer, såsom digitalisering af dokumenter til opbevaring eller behandling, og i forbrugerapplikationer, såsom scanning af en kvittering for udgiftsgodtgørelse.
Sundhedsindustrien står over for et paradigmeskift i sine arbejdsgange med indførelsen af nye og avancerede teknologier inden for kunstig intelligens. Ved at udnytte AI-værktøjer og -teknologier kan forbedrede medicinske resultater opnås med højere sundhedseffektivitet.
Har du nogensinde kløet dig i hovedet, overrasket over, hvordan Google eller Alexa så ud til at 'få' dig? Eller har du fundet dig selv at læse et computergenereret essay, der lyder uhyggeligt menneskeligt? Du er ikke alene. Det er tid til at trække gardinet tilbage og afsløre hemmeligheden: Large Language Models eller LLM'er.
Lad os diskutere dine OCR-træningsdatabehov i dag
OCR refererer til en teknologi, der gør det muligt for computere at genkende og konvertere trykte eller håndskrevne tegn i billeder eller scannede dokumenter til maskinkodet tekst. Maskinlæringsmodeller bruges ofte til at forbedre nøjagtigheden og tilpasningsevnen af OCR-systemer.
OCR fungerer ved at bruge mærkede datasæt bestående af billeder af tekst og deres tilsvarende digitale transskriptioner. Modellen er trænet til at genkende mønstre i disse billeder, der svarer til bestemte tegn eller ord. Over tid, med nok data og iterativ træning, forbedrer modellen sin nøjagtighed i karaktergenkendelse.
OCR er afgørende i ML-modeltræning, fordi det giver modellen mulighed for at lære og generalisere fra forskellige tekstgengivelser, hvilket gør den tilpasselig til forskellige skrifttyper, håndskrifter og dokumenttyper. En veltrænet OCR-model kan håndtere tekstvariationer i den virkelige verden, hvilket resulterer i mere nøjagtig tekstgenkendelse på tværs af forskellige applikationer.
Virksomheder kan udnytte OCR-teknologi (Optical Character Recognition) til at automatisere dataindtastning fra fysiske dokumenter, digitalisere og søge i papirarkiver, effektivt behandle fakturaer og kvitteringer, automatisk udtrække information fra formularer, konvertere scannede PDF-filer til søgbare formater, integrere med mobilapps til on- the-go datafangst, og verificere og autentificere dokumenter i sektorer som bank. Gennem disse applikationer hjælper OCR med at strømline operationer, reducere manuelle fejl og forbedre den digitale tilgængelighed.
Table OCR (Optical Character Recognition) er en smart teknologi, der bruger AI til at udtrække data fra tabeller i scannede billeder og PDF'er. Det konverterer automatisk disse data til strukturerede formater som Excel, hvilket sparer dig for besværet med manuel dataindtastning. Dette værktøj er vigtigt for virksomheder, da det fremskynder databehandlingen, reducerer fejl og øger effektiviteten. Det er nyttigt på tværs af forskellige brancher, fra finans til sundhedspleje, hvilket gør det til et must-have for organisationer, der håndterer store mængder data.
Shaip har specialiseret sig i at udtrække data fra forskellige sundhedsrelaterede kvitteringer, herunder:
Shaips OCR-teknologi strømliner datahåndtering i sundhedsvæsenet, reducerer fejl og sparer tid, så sundhedspersonale kan fokusere på at levere kvalitetspleje. Hvis du har specifikke behov, så kontakt os for skræddersyede løsninger!