Описание функций
-
Полный спектр типов распознавания
Быстрое и точное распознавание различных версий свидетельств о праве собственности на недвижимость.
-
Полевая распознавание
Поддержка распознавания всех полей информации о свидетельстве о праве собственности, таких как номер, расположение недвижимости, тип недвижимости, дата регистрации, назначение, доля собственности и другие данные.
-
Автоматическая классификация
Мощный алгоритм классификации изображений для интеллектуальной сортировки свидетельств о праве собственности на недвижимость.
-
Поддержка различных аппаратных конфигураций
Есть алгоритмы распознавания как на базе GPU, так и на базе CPU.
-
Мощная обработка изображений
Поддержка автоматической ориентации изображений, коррекции наклона, обрезки и других операций с изображениями свидетельства о праве собственности.
-
Разнообразные способы развертывания
Распознавание свидетельств о праве собственности поддерживает развертывание на серверах Windows и Linux в частных сетях.
-
Вывод структурированных данных
Поддержка возврата результатов распознавания в форматах JSON и XML.
-
Предоставление стандартного интерфейса
Предоставление стандартных HTTP и WebService интерфейсов, поддержка различных языков разработки, включая C++, C#, JAVA и другие.
Преимущества продукта
Собственный OCR-движок
- Собственный отраслевой OCR-движок для более точного распознавания информации о праве собственности на недвижимость.
Многократные углы поворота
- Поддержка автоматической ориентации изображения на углы 90°, 180°, 270° для документов.
Обеспечение безопасности данных
- Распознавание документов о праве собственности поддерживает развертывание в корпоративной сети, обеспечивая безопасность данных пользователей.
Мгновенное распознавание
- Скорость распознавания документов о праве собственности составляет менее 1 секунды.
Высокая точность распознавания
- Модель была обучена с использованием большого количества реальных образцов, что повысило точность распознавания до 99%.
Высокая адаптивность
- Адаптация к различным аномальным ситуациям в реальных приложениях, таким как неравномерное освещение, наклон, размытость и другие.
Сценарии применения
- Персональные кредиты
- Корпоративные кредиты
- Бюро недвижимости
-
Персональные кредиты
В различных кредитных операциях банки и другие кредитные учреждения должны проверять квалификацию клиентов, включая личную кредитную историю, архивные данные, а также свидетельства на недвижимость и другие документы. WintoneOCR для распознавания свидетельств о праве собственности автоматически вводит данные из этих документов, ускоряя процесс обработки заявок и улучшая пользовательский опыт.
-
Корпоративные кредиты
В настоящее время кредитная проверка перед выдачей займов предприятиям проводится вручную. При срочности запроса банки вынуждены обрабатывать большие объемы документов вручную, что снижает эффективность и увеличивает нагрузку на проверяющих. Использование WintoneOCR для распознавания свидетельств о праве собственности и других документов позволяет быстро вводить данные из лицензий на открытие счетов, свидетельств на недвижимость и других документов, повышая скорость и эффективность процесса кредитования для предприятий.
-
Бюро недвижимости
При подаче заявлений на замену свидетельств на недвижимость или при купле-продаже недвижимости сотрудники должны собирать документы заявителя и свидетельства на недвижимость вручную, что снижает производительность и увеличивает вероятность ошибок. С помощью WintoneOCR можно автоматически распознавать и вводить все поля свидетельства на недвижимость, включая номер, расположение объекта, характер недвижимости, дату регистрации и владельца, что позволяет улучшить точность и ускорить обработку.
Примеры клиентов
-
- Служба распознавания документов OCR помогает регистрировать информацию о тестировании на нуклеиновые кислоты.
-
- Служба распознавания OCR от Wentong Technology дает компаниям возможность продвигать цифровую трансформацию дилерских систем.
-
- Распознавание документов способствует эффективному завершению аутентификации по настоящему имени в телекоммуникационной отрасли.
