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

Новости

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


Название продуктаВендорПодрядчиковПроектов внедрений
1 OpenText Documentum Platform OpenText 10 (список) 31 (список)
2 ТЕЗИС Система управления документами и задачами Haulmont (Хоулмонт) 2 (список) 27 (список)
3 Дело (ЭОС) Электронные офисные системы (ЭОС) 8 (список) 22 (список)
4 Docsvision (СЭД/ECM-система) Docsvision (ДоксВижн) 12 (список) 18 (список)
5 Directum RX Directum (Директум) 4 (список) 14 (список)
6 ABBYY FlexiCapture Abbyy Россия 3 (список) 8 (список)
7 Е1 Евфрат Cognitive Technologies (Когнитивные технологии) 1 (список) 5 (список)
8 1С:Документооборот 8 1С Акционерное общество 5 (список) 5 (список)
9 Synerdocs Directum (Директум) 3 (список) 3 (список)
10 Digital Design: АРМ руководителя. Мобильное рабочее место руководителя Digital Design (Диджитал Дизайн) 1 (список) 2 (список)

Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения (проекты, партнерские проекты)

За всю историю
2019 год
2020 год
2021 год
Текущий год

Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения

За всю историю
2019 год
2020 год
2021 год
Текущий год

Название продуктаВендорПодрядчиковПроектовПроектов на базе
OpenText Documentum PlatformOpenText10310
ТЕЗИС Система управления документами и задачамиHaulmont (Хоулмонт)2270
Дело (ЭОС)Электронные офисные системы (ЭОС)8220
Docsvision (СЭД/ECM-система)Docsvision (ДоксВижн)12180
Directum RXDirectum (Директум)4140
ABBYY FlexiCaptureAbbyy Россия380
1С:Документооборот 81С Акционерное общество550
Е1 ЕвфратCognitive Technologies (Когнитивные технологии)150
SynerdocsDirectum (Директум)330
Sorter.AleeАлее Софтвер (Alee Software)120
Digital Design: АРМ руководителя. Мобильное рабочее место руководителяDigital Design (Диджитал Дизайн)120
PayDox Система электронного документооборота и управления бизнес-процессамиПэйбот (Paybot)110
LanDocs Мобильный клиентЛАНИТ110
EMC Documentum D2OpenText210
ЭЛАР СаперионЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт)110
Beorg Smart VisionBeorg (Биорг)110
ЭЛАР КонтекстЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт)110
1С:Документооборот государственного учреждения1С-Рарус110
Логика: СЭД на IBM Notes/Domino (экс БОСС-Референт)Логика бизнеса110
EOS for SharePoint 2013 (ЭОС)Электронные офисные системы (ЭОС)210
ЭЛАР ПланСканЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт)110

Распределение систем по количеству лицензий,
включая продукты партнёров на базе базовых решений вендора

За всю историю
2019 год
2020 год
2021 год
Текущий год

Данные не найдены

Данные не найдены

  Directum RX (300)
  Другие (0)

Данные не найдены