На машиностроительном производстве расчет стоимости детали начинается с чертежа. Входящий запрос выглядит так: PDF и строчка «нужно 50 штук». Чтобы назвать цену, технолог открывает чертеж и вручную снимает параметры: тип детали, габариты, квалитеты, шероховатости, резьбы, материал, массу. Один чертеж — от 5 до 15 минут. При потоке в несколько десятков запросов в день это основная нагрузка на технолога.
Рубрика «распознавание документов»
Извлечение параметров из 2D-чертежей: 6 YOLO-моделей, кастомный OCR и стрелочная логика
2026-05-11 в 15:46, admin, рубрики: ocr, OCR-технологии, детекция текста, инженерная оптимизация, Компьютерное зрение, машинное зрение, обработка изображений, распознавание документовГенератор синтетических документов для обучения моделей ИИ
2025-06-20 в 13:55, admin, рубрики: ocr, распознавание документов, синтетические данныеГде взять пару миллионов документов с разметкой для обучения модели ИИ? Сгенерировать синтетически! Меня зовут Никита, я работаю в ИСП РАН и веду блог по ИИ. Выложил в открытый доступ проект, который поможет дата-саентистам самостоятельно создавать датасеты сканированных документов с разметкой, используя только CPU. Подойдет для предобучения мультимодальных трансформеров, OCR и проч.
Кратко:
-
Генератор создает синтетические PNG-картинки сканированных документов с разметкой. Ссылка на гитхаб
-
Язык текста: можно выбрать.
- Читать полностью »
Как декомпозиция повышает точность распознавания текста: опыт с фотографиями СТС
2025-05-14 в 13:16, admin, рубрики: fullstack разработка, ocr, OCR-технологии, декомпозиция задач, компьтерное зрение, распознавание документов, Распознавание текста на фото, СТСПривет! Меня зовут Наталия Вареник, я DS-инженер в Авито, занимаюсь моделями распознавания изображений. Расскажу про один из наших проектов — пайплайн для распознавания номеров с фотографии свидетельства транспортного средства (СТС). В статье описала особенности задачи и рассказала, как мы решали её с помощью декомпозиции.
Материал будет полезен начинающим и мидл-DS-инженерам, которые хотят узнать больше про декомпозицию задачи на этапах разметки и построения моделей.
Итоги ICDAR-2024: Как и зачем нужно делать распознавание объяснимым
2024-09-11 в 8:26, admin, рубрики: icdar, ocr, OCR-технологии, ИИ, обработка данных, обработка изображений, распознавание документов, распознавание паспорта, распознавание речи, репортаж
Почему ICDAR?
Море, солнце, пляжЧитать полностью »
IDP и OCR в вопросах и ответах: Главное, что нужно знать
2024-09-03 в 10:24, admin, рубрики: ocr, ИИ, распознавание, распознавание документов, распознавание номеров, распознавание образов, распознавание объектов, распознавание паспорта, распознавание текста, технологии
Привет! Сегодня прогоним пару телег про то, что из себя представляют IDP и OCR, в чем их принципиальное различие и на чьей стороне правда (и Smart Engines). Без долгих вступлений - погнали!
Скрытый текст
OCR значительно превосходит IDP. И вот почему -
-
функционирование IDPЧитать полностью »
Дубликат бесценного груза: История распознавания паспорта РФ от нулевых до наших дней
2024-08-15 в 7:27, admin, рубрики: cognitive technologies, ocr, smart engines, smart passportreader, История ИТ, История ИТ/IT, паспорт, паспортные данные, распознавание документов, распознавание паспортаПрограммы распознавания данных удостоверений личности появились не так уж и давно - всего пару десятилетий назад, так что их можно правомерно считать практически ровесниками самого паспорта РФ. Но за это время система OCR прошла большой путь, а наряду с качеством и результативностью повысилась и ее доступность. Из громоздких и редких специальных сканеров технология перекочевала буквально в карман каждого из нас, и теперь обработать любой документ можно с обыкновенного смартфона или веб-камеры. Мы в Smart EnginesЧитать полностью »
Как мы научили нейросеть определять документы
2018-10-19 в 14:48, admin, рубрики: big data, machine learning, Алгоритмы, Блог компании ВКонтакте, Вконтакте, детекторы лиц, машинное обучение, нейросети, распознавание документов, распознавание изображений
Этим летом мы научили нейронную сеть определять, присутствует ли на изображении документ, и если да — то какой именно.
Для чего это понадобилось
Чтобы разгрузить сотрудников и обезопасить людей от мошенников. Мы применяем новую нейросеть в двух сферах: когда пользователь восстанавливает доступ к странице и для скрытия личных документов из общего поиска.