“以革新突破AI边界，紫光华智OCR算法获两项全球第一”

本篇文章1266字，读完约3分钟

最近，在全球权威的icdar robust reading大赛中，紫光华智凭借先进的ai技术特点，在检测和识别文案线两大任务中排名第一，一举刷新排名纪录，超越排名内其他知名ai企业和国内外学术研究机构。

▲紫光华智在复印线检查排行榜中排名第1

▲紫光华智在复印线识别排行榜中排名第1

icdar-rects :全球ocr行业权威大赛

自然图像的拷贝有多条重要的语义新闻，拷贝的自动检测和识别也备受关注。 在街景招牌上，为了美化或强调某个要素，招牌中的汉字排列方式和字体与其他场景有明显的差异，排列方式的不同、版面分布的不规则性、字体种类的多样性等难题极大地制约了拷贝检测和识别的准确性。

国际电信联盟( icdar-rects )是第一次提交大型自然场景下的英语招牌数据集，也是全球ocr行业最具挑战性的赛事

紫光华智:通过创新突破ai技术的边界

为了提高自然场景的拷贝检测和识别能力，紫光华智基于深度学习算法，充分利用多层特征融合、多层连接等技术，结合不同层次的特征，使用拷贝观察力块捕捉像素的大范围关联性。 另外，将多尺度融合、观察力机制、多模型融合等先进技术与基础数据观察相结合，对疑难病例样本进行了数据增强，实现了图像像素数低、质量差、艺术字体等识别效果的大幅提高。 大幅提高了自然场景的拷贝检测和识别精度，在检测和识别两个排行榜上排名第一。

▲各种复杂场景的拷贝检测与识别

将技术和应用融合起来，使ai为实战服务

作为先进的ai视觉产品和处理方案的供应商，紫光华智不仅注重核心技术的研发和投入，还注重技术与实际场景的融合应用，构建两者之间的相互进化机制，使技术真正服务于实战，通过实战来反哺技术，从而进化。

面对各种业务场景的实际诉求，紫光华智将充分应用先进的复印检测和识别技术。

在道路交通场景中，非机动车的管理很麻烦，不同地区的非机动车牌照样式和复印件文字差异很大。 紫光华智车牌识别算法自动读取车牌新闻，实现了非机动车的智能化管理，较有效地抑制了非机动车盗窃事件的发生。 与汽车管理相比，紫光华智车牌识别算法为监管部门进行交通违法识别、高速违章停车等违法行为管理提供了有效的帮助。

▲非汽车牌照的智能识别

▲车牌的智能识别

在教育、金融等场合，不同证书的票据格式不同，文字类型多样，字段长度不同，难以识别。 紫光华智复印识别算法能够准确读取证书票据复印新闻，消除了手动输入错误，大大提高了输入工作效率，提高了业务智能化水平。

▲教育领域文案识别APP

在市区，沿街商店为了吸引顾客，设置了很多招牌，招牌颜色不同，招牌大小不同，随意更换招牌等问题，不仅影响了市的外观，也存在安全隐患。 紫光华智街面ocr识别算法能够准确识别不同招牌的副本和语义新闻，提高城市智能化管理能力和效率，帮助城市精细化管理。

▲街道招牌的识别

除此之外，紫光华智也积极布局公司、医疗、能源等越来越多领域的场景，逐一发挥ai核心技术的特点，不断拓展和挖掘ai技术应用的广度和深度，推动技术成果向实战价值的较为有效的转化。