- TH-OCR-SDK
- OCR-Texterkennungssystem
- TH-OCR-Erkennung von Minderheitendokumenten
- Arabische OCR
Funktionsbeschreibung
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1:1-Reduktion rekonstruierter Formulare
Unterstützt die automatische Erkennung analysierter Formulare und die 1:1-Reduktion rekonstruierter Formulare zur Gew?hrleistung der Datenintegrit?t.
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OCR-Erkennung von Zeitungen und Zeitschriften mit unterschiedlichen Layouts
OCR erkennt den Inhalt von Zeitungen und Zeitschriften mit unterschiedlichem Layout und reproduziert das Originallayout pr?zise.
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Unterstützt verschiedene Erfassungsmethoden
Bilder, die mit Mobiltelefonen, Tablet-PCs, Hochfrequenzkameras, Scannern, Digitalkameras und anderen Medien erfasst wurden, k?nnen erkannt werden.
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OCR-Erkennung mehrerer Sprachen mit gro?em Zeichensatz
Unterstützt die Erkennung von vereinfachtem, vereinfachtem und traditionellem Chinesisch, seltenen Schriftzeichen, gemischtem Text aus handgeschriebenem und gedrucktem Chinesisch sowie allgemeinem Englisch.
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Unterstützt OCR-Erkennung und -Export von Bildern/Dateien in verschiedenen Formaten
Unterstützung für die Erkennung von BMP, JPG, JPEG, PNG, PDF und anderen g?ngigen Bildformaten; Export von JSON, TXT, Doppel-PDF und anderen Dateiformaten.
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Automatische Bilddrehung
Die TH-OCR-Texterkennung unterstützt Bilddrehungen um 45°, 90°, 180°, 270° und weitere Winkel.
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Integrierbar in verschiedene Systemanwendungen
Bietet eine standardm??ige API-Schnittstelle für eine schnelle Integration mit Archiv-, Open-Access-, ERP- und anderen Anwendungssystemen.
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Vielf?ltige Bereitstellungsmethoden
Unterstützt sowohl die Bereitstellung von Diensten auf B/S-Basis als auch die Bereitstellung der SDK-Integration auf PC-Basis.
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Unterstützung für CPU- und GPU-Hardwarekonfiguration
Unterstützt die Bereitstellung von CPU- und GPU-Hardwarekonfigurationen mit gleicher Identifikationsleistung und spart so Hardware-Investitionskosten.
Produktvorteile
Zweiter Preis für nationalen wissenschaftlichen und technologischen Fortschritt
- Die TH-OCR-Technologie wurde mit dem zweiten Preis des Nationalen Forschungs- und Technologiepreises, dem ersten Preis des Bildungsministeriums und vielen weiteren Preisen ausgezeichnet.
Erweiterte Anwendungen
- Die Anwendung kann mit KI-Scannern und anderen Hardwareprodukten erweitert werden, um die Verwaltung und Digitalisierung gro?er Datenmengen zu erm?glichen.
Automatische Bildkorrektur
- Die automatische Korrektur von durch Scannen entstandenen Bildfehlern wird unterstützt.
Unterstützung von Layoutanalyse und -wiederherstellung
- Die automatische Layoutanalyse von Bildern und die 1:1-Wiederherstellung von Layoutformat und Informationen basierend auf den Analyseergebnissen werden unterstützt.
Intelligente OCR-Erkennung
- Schnelle und pr?zise Erkennung aller Arten von Baugenehmigungen
Erkennung ungew?hnlicher W?rter
- Hohe Erkennungsgenauigkeit für viele ungew?hnliche W?rter
Unterstreichungen entfernen, Farben filtern und erkennen
- Filterbild mit rosa und roter Interferenzhintergrundfarbe
Datensicherheit gew?hrleisten
- Einsatz im Unternehmensintranet, um die Anforderungen der Benutzer an die Datensicherheit zu erfüllen
Schnelle OCR-Erkennung
- Einzelbilder werden innerhalb einer Sekunde erkannt, die Erkennungsgenauigkeit liegt bei bis zu 99 %.
Breites Anwendungsspektrum
- Das Staatliche Amt für geistiges Eigentum, das Geologische Amt usw. haben die Sinosecu OCR-Texterkennung in ihr Unternehmensanwendungssystem integriert.
Anwendungsszenarien
- Sicherheitsmanagementsystem für elektronische Archive
- Bürosoftware
- Digitale Archivverarbeitung
- Intelligente Hardware
- Vertragsmanagement
- Zoll
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Sicherheitsmanagementsystem für elektronische Archive
Das Wintone TH-OCR-Zeichenerkennungs-SDK wird in Sicherheitsinspektionssystemen für Computerterminals, elektronischen Dokumentensicherheitsmanagementsystemen, E-Mail-Pr?ventions- und Kontrollmanagementsystemen, elektronischen Dateisicherheitsmanagementsystemen und anderen Systemen eingesetzt. Die extrem hohe Erkennungsrate bietet technischen Support für Datensicherheit und Risikopr?vention.
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Bürosoftware
Das OA-Software-Office-System ist ein unverzichtbares Softwaretool für Unternehmen. Das Wintone Science & Technology TH-OCR-Texterkennungs-SDK ist in die OA-Office-Software integriert und wird zusammen mit der OA-Software auf dem Client installiert, um Endkunden offizielle Dokumente oder interne Informationen bereitzustellen. Die benutzerfreundliche Textextraktionsfunktion verbessert die Arbeitseffizienz und spart Arbeitskosten.
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Digitale Archivverarbeitung
Verbinden Sie das TH-OCR-Texterkennungs-SDK von Wintone Science & Technology mit Gesch?ftssystemen wie Informationsdienstsystemen, Smart-Office-Systemen und Dateidigitalisierungssystemen und wenden Sie es zur Verwaltung und Digitalisierung gro?er Datenmengen an. Durch das Scannen von Unternehmenspapierdateien k?nnen doppelschichtige PDF-, TXT-, WORD-, XML-, XLS- und andere Dateiformate exportiert werden. Unternehmen k?nnen damit bequem Dateiinformationen bearbeiten und finden, die digitale Dateiverwaltung realisieren und Effizienz und Intelligenz verbessern.
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Intelligente Hardware
Das SDK zur Zeichenerkennung von Wintone Science & Technology ist in multifunktionale All-in-One-Ger?te, Scanner oder andere intelligente Hardware integriert, die bei der Dokumenteingabe schnell Zeichen erkennen und extrahieren und die digitale Verwaltung von Unternehmensinformationen erm?glichen kann.
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Vertragsmanagement
Der Vertragsvergleich basiert auf der TH-OCR-Zeichenerkennung von Wintone Science & Technology, die automatisch die Schlüsselinformationen im Vertragstext extrahiert, die Position und Gr??e des Wortes im Originaltext identifiziert, die Bilderkennung als bearbeitbares Dateiformat zur Speicherung ausgibt, eine computergestützte statt einer manuellen überprüfung und einen Vergleich erm?glicht und das Problem des hohen Zeit- und Arbeitsaufwands der manuellen überprüfung im Vertragsmanagement l?st.
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Zoll
Die Wintone OCR-Erkennungstechnologie in Kombination mit gro?en Modellen erm?glicht durch das Verst?ndnis des Gesamtinhalts und der Struktur von Dokumenten eine pr?zisere Erkennung und Klassifizierung von Informationen. Dies verbessert die Effizienz der Dokumentensuche und -verwaltung deutlich. Beispielsweise kann das Deep-Learning-Modell komplexe Dokumentlayouts verstehen, automatisch Schlüsselinformationen extrahieren, verschiedene Text- und Layoutstile verarbeiten und die Qualit?t und Editierbarkeit des konvertierten elektronischen Textes sicherstellen. Dies reduziert den Zeit- und Kostenaufwand für manuelle Vorg?nge erheblich.