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

Системы по количеству проектов внедрений (СЭД - Системы потокового распознавания / Юриспруденция)

За всю историю
2016 год
2017 год
2018 год
Текущий год
Данные не найдены
Данные не найдены
Данные не найдены
Данные не найдены


Название продуктаВендорПодрядчиковПроектов внедрений
1 M-Files СЭД M-Files (компания) 1 (список) 4 (список)
2 ТЕЗИС Haulmont (Хоулмонт) 1 (список) 2 (список)
3 ОТР.Опора ОТР 1 (список) 1 (список)
4 ЭЛАР Саперион ЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт) 1 (список) 1 (список)

Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения

За всю историю
2016 год
2017 год
2018 год
Текущий год

  M-Files СЭД - 4 (4, 0)
  ТЕЗИС - 2 (2, 0)
  ОТР.Опора - 1 (1, 0)
  ЭЛАР Саперион - 1 (1, 0)
  Другие 0
Данные не найдены
Данные не найдены
Данные не найдены
Данные не найдены

Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения

За всю историю
2016 год
2017 год
2018 год
Текущий год

  M-Files СЭД - 4
  ТЕЗИС - 2
  ЭЛАР Саперион - 1
  ОТР.Опора - 1
  Другие 0
Данные не найдены
Данные не найдены
Данные не найдены
Данные не найдены

Название продуктаВендорПодрядчиковПроектовПроектов на базе
M-Files СЭДM-Files (компания)140
ТЕЗИСHaulmont (Хоулмонт)120
ОТР.ОпораОТР110
ЭЛАР СаперионЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт)110