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 / Транспорт)


Название продуктаВендорПодрядчиковПроектов внедрений
1 Smart ID Engine (ранее Smart IDReader) Smart Engines (Смарт Энджинс) 5 (список) 10 (список)
2 Synerdocs Directum (Директум) 3 (список) 7 (список)
3 Е1 Евфрат Cognitive Technologies (Когнитивные технологии) 1 (список) 5 (список)
4 ABBYY FlexiCapture Abbyy Россия 3 (список) 4 (список)
5 ABBYY FineReader Server (ранее Recognition Server) Abbyy Россия 2 (список) 3 (список)
6 Digital Design: АРМ руководителя. Мобильное рабочее место руководителя Digital Design (Диджитал Дизайн) 1 (список) 3 (список)
7 Sorter.Alee Алее Софтвер (Alee Software) 1 (список) 2 (список)
8 Syntellect Tessa Графический визуализатор процессов Синтеллект (Syntellect) 1 (список) 2 (список)
9 OpenText Documentum Platform OpenText 2 (список) 2 (список)
10 Syntellect Tessa Мобильное согласование Синтеллект (Syntellect) 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
Данные не найдены

  ЭЛАР Контекст - 1 (1, 0)
  Другие 0
Данные не найдены


Название продуктаВендорПодрядчиковПроектовПроектов на базе
Smart ID Engine (ранее Smart IDReader)Smart Engines (Смарт Энджинс)5100
SynerdocsDirectum (Директум)370
Е1 ЕвфратCognitive Technologies (Когнитивные технологии)150
ABBYY FlexiCaptureAbbyy Россия340
Digital Design: АРМ руководителя. Мобильное рабочее место руководителяDigital Design (Диджитал Дизайн)130
ABBYY FineReader Server (ранее Recognition Server)Abbyy Россия230
Syntellect Tessa Графический визуализатор процессовСинтеллект (Syntellect)120
Sorter.AleeАлее Софтвер (Alee Software)120
OpenText Documentum PlatformOpenText220
DoXlogicZirvan (Зирван)110
Digital Design: Приоритет Система документационного управленияDigital Design (Диджитал Дизайн)110
ЭСКАДО Электронная Система Комплексной Автоматизации ДокументооборотаИнтерпроком (InterProCom)110
ЭЛАР КонтекстЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт)110
Гэндальф: Скан-АрхивГэндальф (Gendalf)110
Syntellect Tessa Мобильное согласованиеСинтеллект (Syntellect)110
Kofax Capture (ранее Ascent Capture)Kofax110
Directum JazzDirectum (Директум)110
ЭЛАР ПланСканЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт)110
TerraLink xDE (eXtended Document Exchange)ТерраЛинк (ранее TerraLink)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

Данные не найдены

Данные не найдены

Данные не найдены