除常见的简单文字、图像识别应用场景外,还存在着很多复杂的识别应用场景,如随机方向读取,字符模糊、变形、畸变识别,光线环境干扰,人员行为识别等复杂识别场景,如果采用传统的OCR算法就不能很好的解决对这种复杂场景的识别困难问题,今天给大家分享一下休恩科技的深度学习平台,帮您实现在复杂场景下的精准识别。
休恩科技的深度学习平台是通过设计一个专属的神经网络对待识别字符、图像进行信息编码,他使用了启发式的注意力模型,实现从特征到字符的解码。该启发式机制是专为字符识别设计的,是通过模拟人脑的思维模式,对注意力模型提取特征、进行评估,该注意力模型在复杂的场景中具有强大的适应性,可以实现极高的字符识别率。
休恩科技的深度学习平台无需进行繁琐的参数配置,方便使用者的使用。该平台训练步骤简单,无需做复杂的字符标注,也无需通过灰度阈值来做字符分割的步骤,他更适用于如点阵、复杂背景、低对比度等字符难分割的识别场景应用。休恩科技的深度学习平台在复杂场景下,可以实现99.5%以上的识别率。
行为分析
行为分析在防范人员、实物、场景等出现不符合规范的情况下有着广泛应用,如企业的厂区、库房等对人员行为分析就有着很多的应用需求。休恩科技深度学习平台,可以对人员穿戴、动作等进行形态识别、分析,帮助企业对人员行为进行科学的管理。
OCR工具
支持对数字、字母、符号等信息识别,支持在线训练,训练界面简单易用。算法简单,处理效率更高。
图像处理工具
具有丰富的图像处理工具,支持图片去燥、二值化、形态学等处理,为OCR提供更稳定图像,算法适应性强,处理效率高。
定位工具
具有0.1像素精度,支持平移、旋转、缩放等多个自由度,能适应遮挡、模糊、明暗等干扰。
……………
休恩科技的深度学习平台功能强大,场景适应性强、识别准确率高,对点阵、粘连、变形、低对比度、复杂背景等均有较高识别率,可对人员形态进行识别分析,广泛应用于包装检测、外形识别、字符缺陷检测、产品外观检测、生产数据(图像、文字)采集、厂区人员行为管理等复杂场景。