Shaip er nu en del af Ubiquity-økosystemet: Samme team - nu bakket op af udvidede ressourcer til at understøtte kunder i stor skala.
|
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
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.
Styrke teams til at opbygge verdensledende AI-produkter.
OCR, eller optisk tegngenkendelse, er en teknologi, der konverterer trykt eller håndskrevet tekst i billeder eller scannede dokumenter til maskinlæsbar tekst. Det fungerer ved at træne AI-modeller med mærkede datasæt til at genkende mønstre og tegn i forskellige formater som kvitteringer, fakturaer og formularer.
OCR er afgørende for at automatisere opgaver som dokumentbehandling, dataudtrækning og digitalisering. Det hjælper virksomheder med at spare tid, reducere fejl og forbedre effektiviteten i håndteringen af store mængder fysiske eller scannede dokumenter.
Maskinlæring forbedrer OCR ved at træne modeller med forskellige datasæt, så de kan håndtere variationer i skrifttyper, håndskriftsstile, layouts og sprog. Over tid lærer modellerne at generalisere og forbedre genkendelsesraterne.
OCR kan behandle en bred vifte af dokumenter såsom kvitteringer, fakturaer, håndskrevne formularer, pas, medicinske etiketter, billetter og endda komplekse tabeller i scannede PDF'er eller billeder.
Tabel-OCR udtrækker strukturerede data fra tabeller i scannede dokumenter, PDF'er eller billeder. Den konverterer rækker og kolonner til maskinlæsbare formater som Excel, hvilket gør databehandling hurtigere og mere præcis.
OCR bruges i vid udstrækning i brancher som sundhedspleje, finans og e-handel. Det automatiserer dataudtrækning fra patientjournaler, fakturaer, kvitteringer og andre dokumenter, hvilket forbedrer den operationelle effektivitet på tværs af sektorer.
Flersprogede OCR-modeller trænes med datasæt, der dækker forskellige sprog, dialekter og skrifttyper. Dette gør det muligt for dem præcist at genkende og behandle tekst på tværs af forskellige skrifttyper og typografier.
Træning af OCR-modeller involverer håndtering af forskellig håndskrift, skrifttyper, layout og sprog. Det er også en central udfordring at sikre nøjagtig genkendelse af komplekse dokumenter som medicinske kvitteringer eller flersproget indhold.
Shaip tilbyder OCR-datasæt af høj kvalitet, der er tilpasset specifikke behov, herunder kvitteringer, fakturaer, håndskrevne formularer og flersprogede dokumenter. Disse datasæt er kurateret, annoteret og valideret for at sikre maksimal nøjagtighed og pålidelighed.
Shaips OCR-træningsløsninger er yderst skalerbare og designet til at levere exceptionel nøjagtighed. Deres proces kombinerer avancerede AI-værktøjer med menneskelig ekspertise, hvilket sikrer pålidelige resultater selv med store datasæt.
Prisen afhænger af typen, mængden og kompleksiteten af det ønskede datasæt. Virksomheder kan kontakte Shaip direkte for at drøfte deres specifikke behov for at få tilpassede priser.
