最近，在全球權威的icdar robust reading大賽中，紫光華智憑借先進的ai技術特點，在檢測和識別文案線兩大任務中排名第一，一舉刷新排名紀錄，超越排名內其他知名ai企業和國內外學術研究機構。

▲紫光華智在復印線檢查排行榜中排名第1

▲紫光華智在復印線識別排行榜中排名第1

icdar-rects :全球ocr行業權威大賽

自然圖像的拷貝有多條重要的語義新聞，拷貝的自動檢測和識別也備受關注。 在街景招牌上，為了美化或強調某個要素，招牌中的漢字排列方式和字體與其他場景有明顯的差異，排列方式的不同、版面分布的不規則性、字體種類的多樣性等難題極大地制約了拷貝檢測和識別的準確性。

國際電信聯盟( icdar-rects )是第一次提交大型自然場景下的英語招牌數據集，也是全球ocr行業最具挑戰性的賽事

紫光華智:通過創新突破ai技術的邊界

為了提高自然場景的拷貝檢測和識別能力，紫光華智基于深度學習算法，充分利用多層特征融合、多層連接等技術，結合不同層次的特征，使用拷貝觀察力塊捕捉像素的大范圍關聯性。 另外，將多尺度融合、觀察力機制、多模型融合等先進技術與基礎數據觀察相結合，對疑難病例樣本進行了數據增強，實現了圖像像素數低、質量差、藝術字體等識別效果的大幅提高。 大幅提高了自然場景的拷貝檢測和識別精度，在檢測和識別兩個排行榜上排名第一。

▲各種復雜場景的拷貝檢測與識別

將技術和應用融合起來，使ai為實戰服務

作為先進的ai視覺產品和處理方案的供應商，紫光華智不僅注重核心技術的研發和投入，還注重技術與實際場景的融合應用，構建兩者之間的相互進化機制，使技術真正服務于實戰，通過實戰來反哺技術，從而進化。

面對各種業務場景的實際訴求，紫光華智將充分應用先進的復印檢測和識別技術。

在道路交通場景中，非機動車的管理很麻煩，不同地區的非機動車牌照樣式和復印件文字差異很大。 紫光華智車牌識別算法自動讀取車牌新聞，實現了非機動車的智能化管理，較有效地抑制了非機動車盜竊事件的發生。 與汽車管理相比，紫光華智車牌識別算法為監管部門進行交通違法識別、高速違章停車等違法行為管理提供了有效的幫助。

▲非汽車牌照的智能識別

▲車牌的智能識別

在教育、金融等場合，不同證書的票據格式不同，文字類型多樣，字段長度不同，難以識別。 紫光華智復印識別算法能夠準確讀取證書票據復印新聞，消除了手動輸入錯誤，大大提高了輸入工作效率，提高了業務智能化水平。

▲教育領域文案識別APP

在市區，沿街商店為了吸引顧客，設置了很多招牌，招牌顏色不同，招牌大小不同，隨意更換招牌等問題，不僅影響了市的外觀，也存在安全隱患。 紫光華智街面ocr識別算法能夠準確識別不同招牌的副本和語義新聞，提高城市智能化管理能力和效率，幫助城市精細化管理。

▲街道招牌的識別

除此之外，紫光華智也積極布局公司、醫療、能源等越來越多領域的場景，逐一發揮ai核心技術的特點，不斷拓展和挖掘ai技術應用的廣度和深度，推動技術成果向實戰價值的較為有效的轉化。