Поверхность морей и океанов, с учетом волн, барашек, растительности, льдин и т. д. - достаточно сложная "подложка" для того, чтобы надежно детектировать "некий предмет".
Подход действительно разумный. Более того, есть где "подсмотреть" как правильно строить такие комбинированные изображения - человеческий мозг работает примерно таким образом. Однако, в нашем случае спасательный комплекс, который имеет ряд ограничений энергопотреблению и и массе. А поэтому "лишний обвес" строго запрещен.
Мы можем по нескольким фото одного документа собрать полную информацию с документа — распознать все данные. Построение «супер-изображения» документа, без бликов и пальцев, по нескольким кадрам — задача понятная, но мы ее не делали в рамках описанного продукта.
Спасибо.
Кстати, всегда можно скачать наше демо-приложение в App Store и Google Play, перевести телефон в авиарежим и самому убедиться в возможности работы нашего софта БЕЗ соединения с облаками.
Честно сказать, мы даже не занимались этой задачей. Наша омнифонтовая технология распознавания букв отлично справляется и с индексами, написанными поверх специальной индексной сетки, и обычными напечатанными индексами, и даже написанными от руки.
Добрый день. Конечно, мы распознаем такие документы, как паспорт РФ и СНИЛС. В том числе на старых машинах. В том числе видеопоток с веб-камер. Единственное, есть несколько технических ограничений:
Версия Windows XP должна быть с установленным SP3
Веб-камера должна быть с функционалом автофокуса
Минимальное разрешение камеры — 1280x720 (этого достаточно для распознавания СНИЛС и одной страницы паспорта). Минимальное разрешение камеры для распознавнаия всего разворота паспорта одновременно — 1920x1080
В любом случае, Вы всегда можете написать нам на sales@smartengines.ru и мы обо всем Вам расскажем.
Прям готового продукта по созданию «идеальной» фотографии без бликов и других артефактов у нас нет. Зато у нас есть технология создания интегрированных результатов распознавания по нескольким фото. Кроме того, мы уже сделали качественную склейку панорамы. Если надо именно собирать результирующее изображение — обращайтесь.
Тут все очень просто. Мы собрали небольшой датасет и оценили своё решение и два известных открытых. Кроме того, наш движок, хоть на миллиарде фото из интернета, можете самостоятельно испытать, просто скачав мобильное приложение — https://apps.apple.com/ru/app/smart-idreader/id1157877082
1. Все наши продукты умеют распознавать видеопоток в режиме реального времени. Не исключение и Smart Code Engine.
2. В данном случае мы сравнивали качество работы разных систем распознавания на отдельных кадрах.
3. Теперь насчет качества и количества ошибок. Из таблицы видно, что Smart Code Engine ошибается на 1% изображений, а Zxing — на 19% изображений.
В нашей задаче было существенное ограничение на количество и характеристики используемого оборудования.
Поверхность морей и океанов, с учетом волн, барашек, растительности, льдин и т. д. - достаточно сложная "подложка" для того, чтобы надежно детектировать "некий предмет".
Подход действительно разумный. Более того, есть где "подсмотреть" как правильно строить такие комбинированные изображения - человеческий мозг работает примерно таким образом. Однако, в нашем случае спасательный комплекс, который имеет ряд ограничений энергопотреблению и и массе. А поэтому "лишний обвес" строго запрещен.
Конечно, да. Но спасательный плот ПСН-10 такой, какой он поставлен на обеспечение. С маркировкой, кстати, тоже важно не перегнуть палку...
утечкамиопасностями.2) Смело пишите нам запрос. Постараемся помочь всем, чем сможем.
Кстати, всегда можно скачать наше демо-приложение в App Store и Google Play, перевести телефон в авиарежим и самому убедиться в возможности работы нашего софта БЕЗ соединения с облаками.
Если будут вопросы о покупке софта — пишите нам на sales@smartengines.com
В любом случае, Вы всегда можете написать нам на sales@smartengines.ru и мы обо всем Вам расскажем.
Отдельно здесь тоже выкладываем: habr.com/ru/company/smartengines/blog/539956
Тут все очень просто. Мы собрали небольшой датасет и оценили своё решение и два известных открытых. Кроме того, наш движок, хоть на миллиарде фото из интернета, можете самостоятельно испытать, просто скачав мобильное приложение — https://apps.apple.com/ru/app/smart-idreader/id1157877082
2. В данном случае мы сравнивали качество работы разных систем распознавания на отдельных кадрах.
3. Теперь насчет качества и количества ошибок. Из таблицы видно, что Smart Code Engine ошибается на 1% изображений, а Zxing — на 19% изображений.