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

Подрядчики по количеству проектов внедрений (СЭД - Системы потокового распознавания / Торговля)
За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Directum (Директум)
  Docrobot (Э-Ком, Электронные коммуникации)
  СКБ Контур
  Гэндальф (Gendalf)
  Ediweb (Эдисофт) ранее Edisoft
  Другие

  Синтеллект (Syntellect)
  Abbyy Россия
  Docrobot (Э-Ком, Электронные коммуникации)
  ECMGroup.Pro (ЕСМ Групп Про)
  IBS
  Другие

Данные не найдены

  Smart Engines (Смарт Энджинс)
  Без привлечения консультанта или нет данных
  СКБ Контур
  Другие

  Beorg (Биорг)
  Другие


ПодрядчикПроектов в отрасли
1 Directum (Директум) 36 (список)
2 Docrobot (Э-Ком, Электронные коммуникации) 11 (список)
3 СКБ Контур 9 (список)
4 Гэндальф (Gendalf) 8 (список)
5 Ediweb (Эдисофт) ранее Edisoft 8 (список)
6 Алее Софтвер (Alee Software) 6 (список)
7 Abbyy Россия 6 (список)
8 Smart Engines (Смарт Энджинс) 6 (список)
9 Синтеллект (Syntellect) 5 (список)
10 Cognitive Technologies (Когнитивные технологии) 5 (список)


Выбор подрядчика по названию



КомпанияГородКоличество проектов
1Directum (Директум)Ижевск36
2Docrobot (Э-Ком, Электронные коммуникации)Москва11
3СКБ КонтурЕкатеринбург9
4Гэндальф (Gendalf)Ростов-на-Дону8
5Ediweb (Эдисофт) ранее EdisoftСанкт-Петербург8
6Алее Софтвер (Alee Software)Санкт-Петербург6
7Abbyy РоссияМосква6
8Smart Engines (Смарт Энджинс)Москва6
9Синтеллект (Syntellect)Москва5
10Cognitive Technologies (Когнитивные технологии)Москва5
11Без привлечения консультанта или нет данных4
12Системный софт (Сиссофт, SysSoft)Москва2
13Автомакон - Автоматизация и КонсалтингМосква1
14Атапи СофтверНовосибирск1
15Информационные системы и технологииЕкатеринбург1
16ЛетографМосква1
17Пэйбот (Paybot)Москва1
18Ситроникс Информационные ТехнологииМосква1
19Современные технологии и электронная коммерцияТамбов1
20ТерраЛинк (ранее TerraLink)Москва1
21ТКсэтМосква1
22Форвард лизинг (Forward leasing)Москва1
23ЭДиН (Электронные документы и накладные)Минск1
24ЮниксофтМытищи1
25Beorg (Биорг)Москва1
26Docflow Best Practice (Докфлоу Бест Практис)Москва1
27ECM CenterВаршава1
28ECMGroup.Pro (ЕСМ Групп Про)Новосибирск1
29IBSМосква1
30Lad, Лад Ай Ти (ранее ГК Лад, Лад-Проект)Нижний Новгород1

Подрядчики-лидеры по количеству лицензий

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Синтеллект (Syntellect) (1006070)
  ECMGroup.Pro (ЕСМ Групп Про) (5000)
  Cognitive Technologies (Когнитивные технологии) (3200)
  Гэндальф (Gendalf) (1)
  Другие (0)

  Синтеллект (Syntellect) (5070)
  ECMGroup.Pro (ЕСМ Групп Про) (5000)
  Другие (0)

Данные не найдены

Данные не найдены

Данные не найдены