方案介绍
Program introduction
- 在一些大的金融、银行、企事业单位中，OCR识别可以减少人工录入成本，提高输入效率，但是不能对OCR识别能力进行二次开发，面对企业多样化、定制化的识别需求，OCR智能训练平台应运而生，并已从研发端落地实际生产应用，用户可以基于自己的样本文件去训练模型文件，并进行迭代投产使用，仅一个平台就可满足复杂的OCR全识别工作。
功能特点
Features
-
1.功能全面
- 可视化定制：支持可视化定制OCR识别需求，可快速、灵活的满足OCR需求的迭代、更新和扩展。
- 私有化部署：支持私有化部署，可避免数据外泄，保障用户数据的安全性。
- 内置高精度模型：预置成熟的商用高精度基础模型，可满足绝大部分OCR识别场景需求。
-
2.性能优越
- 0门槛低成本：为0基础的开发人员提供开发平台与技术支持，训练流程可视化，过程页面化，低门槛操作，无需关注算法细节，极大降低了AI落地的人力成本。
- 可迭代更新：在客户企业内部可实现数据->模型->应用的可控迭代更新流程，不断提升模型准确度。
- 数据成本低：模型训练中内置数据增强算法，可批量生产虚拟数据，大幅扩充数据集，可对图片做光照，对比度，模糊，旋转，畸变，水印，底纹，噪声等处理，降低样本构建成本。
-
3.场景丰富
- 场景1：通用版式识别服务
- 系统预置成熟的商用高精度基础模型，可构建大部分OCR识别服务，比如通用识别、一般卡证、票据的识别，可直接基于内置模型完成识别任务。
- 场景2：固定卡证类结构化识别
- 对于版面规范的情况（比如户口本、结婚证等），只需标注少量数据即可获得高准确率模型。训练平台“智能标注”支持数据多人同时标注、快速标注关键字段、对数据标注结果查验审核。
- 场景3：非固定多版式结构化识别
- 针对版面复杂、类别繁多的情况（比如营业执照，全国房产证，全国社保卡，财务票据等），可以通过不断标注样本训练，提升模板结构化提取的准确度。
- 场景4：图像文本分类
- 系统内置图像分类器，通过将大量图像类别标注，可将杂乱的证件信息自动OCR识别分类，省去人工分类时间，让工作视图化界面更清晰。
相关技术
Related technology
- 通用文字识别
- NLP文本抽取
- 复杂表格识别
- 图像文本分类
京公网安备11011402011670号