[免费下载应用]iNeuKernel.Ocr 图像数据识别与采集的产品化应用

人工智能89

目 录

1..... 应用概述... 2

2..... 免费下载试用... 2

3..... 视频介绍... 2

4..... iNeuLink.Ocr图像数据采集应用... 2

5..... 数据上传到iNeuOS工业互联网操作系统... 4

6..... Ocr基本概念... 7

1. 应用概述

在工业、军事或航空航天领域,一些设备和软件系统比较陈旧,但更换成本相对较高,在实验或生产过程中无法完整记录数据,这给数据的应用和分析造成了很大障碍。更不能解决实验和生产人员的劳动强度问题。

[En]

In the industrial, military or aerospace fields, * some equipment and software systems are relatively old, but the cost of replacement is relatively high, and the data can not be completely recorded in the experiment or production process, which causes great obstacles to the application and analysis of data. what's more, it can not solve the labor intensity of experimental and production personnel.*

通过OCR图像识别的技术可以很好的解决上述问题,但是没有一个完整的产品化的软件实现操作级应用。尽管OCR技术相对比较成熟,除特定应用场景使用外,普及使用率并不高。

iNeuKernel.Ocr图像数据采集软件,实现了 实时自动获得屏幕截图或是应用程序截图、动态增加数据识别标签信息、后台任务自动切片采集数据以及实时转发数据,与 iNeuOS 工业互联网操作系统互联互通,完整数据采集、传输、存储、视图建模、分析等应用过程。示意如下图:

[免费下载应用]iNeuKernel.Ocr 图像数据识别与采集的产品化应用

2. 免费下载试用

链接:https://pan.baidu.com/s/1joGfBefaBKiFJ1l08N3KZg

提取码:v242

3. 视频介绍

视频介绍:iNeuKernel.Ocr 图像数据识别与采集

4. iNeuLink.Ocr图像数据采集应用

(1)运行的主界面,应用相对简单。如下图:

(2)配置图源,可以使用快捷键,全屏截图或是程序截图,以便定位数据标签的坐标的相对位置,进行数据提取。如下图:

(3)增加或编辑识别标签,单击【数据识别】可以用红色方框在图源上标注要误别的数据位置信息,在【数据识别结果】中可以看到识别数据的结果,并且填写数据标签名称。如下图:

(4)转发数据,可以把识别的数据结果转发给其他系统,填写站点编号、远程IP、远程Port转发周期和是否启用等信息。如下图:

[免费下载应用]iNeuKernel.Ocr 图像数据识别与采集的产品化应用

5. 数据上传到iNeuOS工业互联网操作系统

下载iNeuOS离线安装包,安装过程参见:一键部署。进入系统后,选择桌面【设备模型】,单击左上角小加号图标,增加一个新的设备。选择【服务实例】后面的【编辑】按钮链接,配置【基本设置】和【Socket】,【Socket】默认侦听端口为6699,其他信息一般不需要修改,如下图:

选择配置的服务实例,配置通信类型、应用协议、选择驱动,如下图所示:

[En]

Select the configured "Service instance", and configure the communication type, application protocol and select driver, as shown below:

选择左上角旋转图标,会重新启动后台服务,应用当前配置好的信息。硬件网关与iNeuOS平台第一次通信时会同步网关的设备和数据点信息,会在当前iNeuOS设备驱动下生成子设备,在子设备上会有iNeuKernel硬件网关的数据点信息。如下图:

iNeuOS工业互联网试用:试用地址

6. Ocr基本概念

(1)OCR的应用场景

根据OCR的应用场景而言,我们可以大致分成识别特定场景下的专用OCR以及识别多种场景下的通用OCR。就前者而言,证件识别以及车牌识别就是专用OCR的典型案例。针对特定场景进行设计、优化以达到最好的特定场景下的效果展示。那通用的OCR就是使用在更多、更复杂的场景下,拥有比较好的泛性。在这个过程中由于场景的不确定性,比如:图片背景极其丰富、亮度不均衡、光照不均衡、残缺遮挡、文字扭曲、字体多样等等问题,会带来极大的挑战。

(2)OCR的技术路线

典型的OCR技术路线如下图所示:

其中OCR识别的关键路径在于文字检测和文本识别部分,这也是深度学习技术可以充分发挥功效的地方。PaddleHub为大家开源的预训练模型的网络结构是Differentiable Binarization+ CRNN,基于icdar2015数据集下进行的训练。

首先,DB是一种基于分割的文本检测算法。在各种文本检测算法中,基于分割的检测算法可以更好地处理弯曲等不规则形状文本,因此往往能取得更好的检测效果。但分割法后处理步骤中将分割结果转化为检测框的流程复杂,耗时严重。因此作者提出一个可微的二值化模块(Differentiable Binarization,简称DB),将二值化阈值加入训练中学习,可以获得更准确的检测边界,从而简化后处理流程。DB算法最终在5个数据集上达到了state-of-art的效果和性能。参考论文:Real-time Scene Text Detection with Differentiable Binarization

下图是DB算法的结构图:

接着,我们使用 CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network)即卷积递归神经网络,是DCNN和RNN的组合,专门用于识别图像中的序列式对象。与CTC loss配合使用,进行文字识别,可以直接从文本词级或行级的标注中学习,不需要详细的字符级的标注。参考论文:An end-to-end trainable neural network for image-based sequence recognition and its application to scene text recognition

下图是CRNN的网络结构图:

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Original: https://www.cnblogs.com/lsjwq/p/15876921.html
Author: iNeuOS工业互联网系统
Title: [免费下载应用]iNeuKernel.Ocr 图像数据识别与采集的产品化应用