OCR 
  Ввод первичных документов - оцифровка
OCR – назначение - распонавание
Поточный ввод
     В закладках ниже представлены данные о системах, использующихся в России, а также уникальная информация о компаниях-интеграторах и их проектах.

Приглашаем компании зарегистрировать свои системы и проекты в TAdviser.

       

Ввод первичных документов - оцифровка (image-processing, document capture)
В процессе подготовки информации при компьютеризации предприятия, автоматизации бухучета, возникает задача ввода большого объема текстовой и графической информации. Используя программы оптического распознавания текстов, можно оцифровывать текстовую информацию. Современные программно-аппаратные комплексы позволяют автоматизировать ввод больших объемов информации с использованием сетевых сканеров и параллельного распознавания текстов на нескольких компьютерах, одновременно.

OCR – назначение - распознавание
Большинство программ оптического распознавания текста (OCR - Optical Character Recognition) работают с растровым изображением, которое получено через факс-модем, сканер, цифровую фотокамеру или другое устройство. Назначение OCR-систем состоит в анализе растровой информации (отсканированного символа) и присвоении фрагменту изображения соответствующего символа. После завершения процесса распознавания OCR-системы должны уметь сохранять форматирование исходных документов, присваивать в нужном месте атрибут абзаца, сохранять таблицы, графику ит.д. Современные программы распознавания поддерживают все известные текстовые и графические форматы и форматы электронных таблиц, а некоторые поддерживают такие форматы, как HTML и PDF.

Поточный ввод
Для ввода больших объёмов применяется поточное сканирование документов на специальных промышленных документных сканерах. Обработка в таких системах производится в полуавтоматическом режиме с большой производительностью. Поточное сканирование документов оптимально для создания электронного архива большого объема однотипной информации (бухгалтерской документации, отчётов, заключений, научных работ и т.п.). Потоковое сканирование применяется для оцифровки: бухгалтерских и финансовых документов, договорных документов, юридических документов, архивных документов, каталогов библиотек и др.

Средства Image-processing применяются при автоматическом вводе данных в информационные системы из любых видов документов (удостоверяющих личность, бухгалтерских, юридических и т. д.) для создания электронных архивов с возможностью быстрого поиска нужных документов, при обработке больших массивов данных (перепись населения, единый госэкзамен и пр.), а также для перевода отсканированных документов, изображений и PDF-файлов в редактируемые форматы. внедрение современных средств потокового ввода позволяет снизить затраты на обработку документов более чем на 50%, достичь увеличения скорости ввода в информационные системы в 3—10 раз, обеспечить повышение удобства и качества работы с данными (высокий уровень безопасности конфиденциальных данных, сокращение количества ошибок, связанных с человеческим фактором при вводе данных), оптимизировать бизнес-процессы за счет автоматизации рутинной функции ввода данных и освобождения времени сотрудников на решение профильных задач. При этом средняя окупаемость внедрения составляет от трех месяцев до одного года.

Главными потребителями Image-processing в мире являются крупные организации (немногим более половины объема рынка в денежном выражении), на долю средних предприятий приходится около трети, остальное — малый бизнес.

 

Реклама на этой странице

Новости

Системы по количеству проектов внедрений (СЭД - Системы потокового распознавания / Страхование)

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Smart ID Engine (ранее Smart IDReader)
  Syntellect Tessa Мобильное согласование
  ABBYY FlexiCapture
  Syntellect Tessa Графический визуализатор процессов
  Synerdocs
  Другие

  Syntellect Tessa Графический визуализатор процессов
  Syntellect Tessa Мобильное согласование
  Университете Иннополис: Сервис по распознаванию данных с изображений паспорта РФ
  Университете Иннополис: Сервис по распознаванию данных с изображений паспорта РФ
  Другие

  Smart ID Engine (ранее Smart IDReader)
  Beorg Smart Vision
  NVI Solutions: owl.Scan
  Другие

  Smart ID Engine (ранее Smart IDReader)
  Другие
Данные не найдены


Название продуктаВендорПодрядчиковПроектов внедрений
1 Smart ID Engine (ранее Smart IDReader) Smart Engines (Смарт Энджинс) 3 (список) 9 (список)
2 Syntellect Tessa Мобильное согласование Синтеллект (Syntellect) 1 (список) 4 (список)
3 ABBYY FlexiCapture Abbyy Россия 4 (список) 4 (список)
4 Syntellect Tessa Графический визуализатор процессов Синтеллект (Syntellect) 1 (список) 4 (список)
5 Synerdocs Directum (Директум) 1 (список) 3 (список)
6 Е1 Евфрат Cognitive Technologies (Когнитивные технологии) 1 (список) 2 (список)
7 Cognitive Forms Cognitive Technologies (Когнитивные технологии) 1 (список) 2 (список)
8 OpenText Documentum Platform OpenText 2 (список) 2 (список)
9 Университете Иннополис: Сервис по распознаванию данных с изображений паспорта РФ Институт искусственного интеллекта Университета Иннополис 1 (список) 1 (список)
10 Университете Иннополис: Сервис по распознаванию данных с изображений паспорта РФ Университет Иннополис 1 (список) 1 (список)

Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения (проекты, партнерские проекты)

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Smart ID Engine (ранее Smart IDReader) - 9 (9, 0)
  Syntellect Tessa Мобильное согласование - 4 (4, 0)
  Syntellect Tessa Графический визуализатор процессов - 4 (4, 0)
  ABBYY FlexiCapture - 4 (4, 0)
  Synerdocs - 3 (3, 0)
  Другие 10

  Syntellect Tessa Мобильное согласование - 3 (3, 0)
  Syntellect Tessa Графический визуализатор процессов - 3 (3, 0)
  Другие 0

  Smart ID Engine (ранее Smart IDReader) - 3 (3, 0)
  Beorg Smart Vision - 1 (1, 0)
  Другие 0

  Smart ID Engine (ранее Smart IDReader) - 2 (2, 0)
  Другие 0
Данные не найдены

Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Smart ID Engine (ранее Smart IDReader) - 9
  Syntellect Tessa Мобильное согласование - 4
  Syntellect Tessa Графический визуализатор процессов - 4
  ABBYY FlexiCapture - 4
  Synerdocs - 3
  Другие 11

  Syntellect Tessa Графический визуализатор процессов - 3
  Syntellect Tessa Мобильное согласование - 3
  Университете Иннополис: Сервис по распознаванию данных с изображений паспорта РФ - 1
  Другие 0

  Smart ID Engine (ранее Smart IDReader) - 3
  NVI Solutions: owl.Scan - 1
  Beorg Smart Vision - 1
  Другие 0

  Smart ID Engine (ранее Smart IDReader) - 2
  Другие 0
Данные не найдены

Название продуктаВендорПодрядчиковПроектовПроектов на базе
Smart ID Engine (ранее Smart IDReader)Smart Engines (Смарт Энджинс)390
ABBYY FlexiCaptureAbbyy Россия440
Syntellect Tessa Графический визуализатор процессовСинтеллект (Syntellect)140
Syntellect Tessa Мобильное согласованиеСинтеллект (Syntellect)140
SynerdocsDirectum (Директум)130
Cognitive FormsCognitive Technologies (Когнитивные технологии)120
Е1 ЕвфратCognitive Technologies (Когнитивные технологии)120
OpenText Documentum PlatformOpenText220
NVI Solutions: owl.ScanNVI Research210
Digital Design: Приоритет Система документационного управленияDigital Design (Диджитал Дизайн)110
Beorg Smart VisionBeorg (Биорг)110
Университете Иннополис: Сервис по распознаванию данных с изображений паспорта РФИнститут искусственного интеллекта Университета Иннополис110
Smart ArchiveHelperSmart Engines (Смарт Энджинс)110

Распределение систем по количеству лицензий,
включая продукты партнёров на базе базовых решений вендора

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  OpenText Documentum Platform (1900)
  Digital Design: Приоритет Система документационного управления (250)
  ABBYY FlexiCapture (83)
  Smart ID Engine (ранее Smart IDReader) (50)
  Другие (0)

Данные не найдены

Данные не найдены

Данные не найдены

Данные не найдены