引言 OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)属于一种高效的文字输入方式,亦可称之为文字识别。OCR技术的运用过程通常涉及将纸张上的文字、图像信息转化为计算机能识别的格式[1]。在档案工作“存量数字化、增量电子化”的...引言 OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)属于一种高效的文字输入方式,亦可称之为文字识别。OCR技术的运用过程通常涉及将纸张上的文字、图像信息转化为计算机能识别的格式[1]。在档案工作“存量数字化、增量电子化”的要求下,研究OCR识别在民生档案数字化管理中的应用,设计基于OCR识别的档案数字化管理方案,有助于解决纸质档案在扫描、识别、分类等环节容易出错且耗费大量人力的问题,提升民生服务效率,推动信息化建设再上新台阶。展开更多
在现代社会,发票作为一种重要的证明凭证,被广泛应用于各个行业。传统的发票录入和处理方式,依靠人工手动识别并输入信息,不仅效率低下、成本高昂,而且容易出现误差。光学字符识别(optical character recognition,OCR)技术和二维码识别...在现代社会,发票作为一种重要的证明凭证,被广泛应用于各个行业。传统的发票录入和处理方式,依靠人工手动识别并输入信息,不仅效率低下、成本高昂,而且容易出现误差。光学字符识别(optical character recognition,OCR)技术和二维码识别技术已经成为自动化发票录入和处理的重要手段。基于OCR和二维码技术,实现发票的自动识别,将识别的发票信息录入关系型数据库管理软件中方便后续处理,提高企业财务管理的信息化程度和准确性,为企业改进管理和提高效益提供技术支持。展开更多
目前通信机房图片归档,人工操作占据了主导地位,然而这种方式存在效率低、易出错等缺陷。在此背景下,文章提出了一种基于光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)模型的通信机房图片归档系统。该系统通过自动识别图片中的文字...目前通信机房图片归档,人工操作占据了主导地位,然而这种方式存在效率低、易出错等缺陷。在此背景下,文章提出了一种基于光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)模型的通信机房图片归档系统。该系统通过自动识别图片中的文字信息,分析图片所属的机房位置,进而按照机柜位置分类归档图片,实现自动化管理。经过测试,该系统的归档准确率达到了98%以上,显著提高了通信机房图片归档的效率。展开更多
通过分析箱号光学字符识别(optical character recognition,OCR)技术与岸桥自动化作业的定义和原理,分析箱号OCR技术在岸桥自动化作业中的具体运用及应用效果,并基于环境、系统配置与维护、货柜物理状态等影响因素,提出相应的优化建议,...通过分析箱号光学字符识别(optical character recognition,OCR)技术与岸桥自动化作业的定义和原理,分析箱号OCR技术在岸桥自动化作业中的具体运用及应用效果,并基于环境、系统配置与维护、货柜物理状态等影响因素,提出相应的优化建议,以期进一步推动港口自动化技术的发展,为相关人员提供参考。展开更多
目的在影像归档和通信系统(Picture Archiving and Communication System,PACS)数据库文件丢失或损坏后,实现影像资料和PDF报告关键信息的快速识别和重组,供患者回诊使用。方法利用基于深度学习的光学字符识别技术和Pydicom技术分别读取...目的在影像归档和通信系统(Picture Archiving and Communication System,PACS)数据库文件丢失或损坏后,实现影像资料和PDF报告关键信息的快速识别和重组,供患者回诊使用。方法利用基于深度学习的光学字符识别技术和Pydicom技术分别读取PDF和DCOM文件中的基本信息,重新建立起患者、影像、报告三者之间的联系,并将关联数据写入数据库。结果经抽样验证,该方法识别同类图像精度的准确度、精准度及召回率均为100%,综合指标F1值为1,在不同组别独立样本间的识别精度表现出一致性。平均每份报告识别时间约为0.14 s(t=-1.005,P=0.315),说明不同组别独立样本间的识别时间表现出一致性。结论该方法的使用能有效缩短数据库故障后患者等待时长,能够在短时间内恢复医疗秩序,可用于PACS数据库数据丢失后的应急处置,也为PACS的数据整合提供依据,为医学影像数据恢复和数据整合提供一种新思路。展开更多
文摘引言 OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)属于一种高效的文字输入方式,亦可称之为文字识别。OCR技术的运用过程通常涉及将纸张上的文字、图像信息转化为计算机能识别的格式[1]。在档案工作“存量数字化、增量电子化”的要求下,研究OCR识别在民生档案数字化管理中的应用,设计基于OCR识别的档案数字化管理方案,有助于解决纸质档案在扫描、识别、分类等环节容易出错且耗费大量人力的问题,提升民生服务效率,推动信息化建设再上新台阶。
文摘在现代社会,发票作为一种重要的证明凭证,被广泛应用于各个行业。传统的发票录入和处理方式,依靠人工手动识别并输入信息,不仅效率低下、成本高昂,而且容易出现误差。光学字符识别(optical character recognition,OCR)技术和二维码识别技术已经成为自动化发票录入和处理的重要手段。基于OCR和二维码技术,实现发票的自动识别,将识别的发票信息录入关系型数据库管理软件中方便后续处理,提高企业财务管理的信息化程度和准确性,为企业改进管理和提高效益提供技术支持。
文摘目前通信机房图片归档,人工操作占据了主导地位,然而这种方式存在效率低、易出错等缺陷。在此背景下,文章提出了一种基于光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)模型的通信机房图片归档系统。该系统通过自动识别图片中的文字信息,分析图片所属的机房位置,进而按照机柜位置分类归档图片,实现自动化管理。经过测试,该系统的归档准确率达到了98%以上,显著提高了通信机房图片归档的效率。
文摘通过分析箱号光学字符识别(optical character recognition,OCR)技术与岸桥自动化作业的定义和原理,分析箱号OCR技术在岸桥自动化作业中的具体运用及应用效果,并基于环境、系统配置与维护、货柜物理状态等影响因素,提出相应的优化建议,以期进一步推动港口自动化技术的发展,为相关人员提供参考。
文摘目的在影像归档和通信系统(Picture Archiving and Communication System,PACS)数据库文件丢失或损坏后,实现影像资料和PDF报告关键信息的快速识别和重组,供患者回诊使用。方法利用基于深度学习的光学字符识别技术和Pydicom技术分别读取PDF和DCOM文件中的基本信息,重新建立起患者、影像、报告三者之间的联系,并将关联数据写入数据库。结果经抽样验证,该方法识别同类图像精度的准确度、精准度及召回率均为100%,综合指标F1值为1,在不同组别独立样本间的识别精度表现出一致性。平均每份报告识别时间约为0.14 s(t=-1.005,P=0.315),说明不同组别独立样本间的识别时间表现出一致性。结论该方法的使用能有效缩短数据库故障后患者等待时长,能够在短时间内恢复医疗秩序,可用于PACS数据库数据丢失后的应急处置,也为PACS的数据整合提供依据,为医学影像数据恢复和数据整合提供一种新思路。