Система Smart Engines масштабируется под любые объемы бизнеса. ИИ обрабатывает до 600 тысяч страниц в сутки на одном сервере и до 16 млн страниц на кластере без использования графических процессоров (GPU) и усложнения ИТ-ландшафта. Решение обеспечивает высокое качество и непревзойденную скорость распознавания документов даже при пиковых нагрузках.
ИИ-система Smart Engines обеспечивает шрифтонезависимое (омнифонтовое) распознавание документов на более чем 100 языках — независимо от гарнитуры, начертания и качества печати. Решение одинаково точно работает с латиницей и кириллицей, а также с наиболее сложными системами письма — арабской вязью, иероглифами китайского и японского языков, корейским письмом и другими алфавитами.
В основе программного решения лежит собственная технология оптического распознавания текста (OCR), разработанная Smart Engines. Все используемые нейросетевые алгоритмы и программный код полностью созданы специалистами компании. Такой подход позволяет контролировать все этапы обработки данных без необходимости использования сторонних библиотек или сервисов.
ИИ Smart Engines распознает сканы и фотографии в реальных условиях — включая изображения низкого качества. Алгоритмы устойчивы к шуму, размытию, перекосам и плохому освещению, что обеспечивает точное извлечение данных даже там, где традиционные OCR-решения теряют точность.
Система распознает печатные, рукопечатные и рукописные реквизиты с точностью до 99,9%. Алгоритмы ИИ позволяют считывать практически любой почерк — от аккуратного до трудноразборчивого — а также текст, написанный ручкой, карандашом или пером. Поддерживается распознавание пометок и комментариев на документах.
Система Smart Engines извлекает данные из документов в исходном виде «как есть» (as is) — без какого-либо вмешательства в данные. В отличие от генеративных моделей, склонных к искажению данных и «галлюцинированию», такой подход обеспечивает точность и надежность, критичные для бизнес-процессов.
Минимальный футпринт — всего 2,7 МБ для веб-страниц и PWA — достигается за счет использования сверхкомпактных нейросетевых архитектур, оптимизированных по числу параметров и потреблению памяти. Это позволяет запускать модели непосредственно на устройстве, обеспечивая быструю работу на мобильных устройствах и даже в браузере без потери точности.
Система Smart Engines обеспечивает распознавание текста, оптимизированное для работы с большими языковыми моделями (LLM). Она формирует структурированный и высокоточный вывод данных без шума и искажений. Это упрощает интеграцию с языковыми моделями и повышает качество их работы.
Решение работает как на серверах компании, так и на десктопах, смартфонах и планшетах пользователей — интеграция возможна в мобильные приложения или браузер. Все вычисления выполняются локально — без передачи данных во внешние сервисы. Система подходит для выездных и удаленных сценариев проверки и не требует стабильного интернет-соединения.
Система оптического распознавания текста на базе собственной AI OCR, предназначенная для быстрого и точного ввода документов на 100+ языках. ПО работает со сканами и фотографиями низкого качества, распознает печатный, рукописный и смешанный текст без лингвистических галлюцинаций, возвращая именно то, что указано на бумаге. Система обрабатывает документы в мобильных, веб-, десктопных и серверных приложениях, работает полностью автономно в контуре заказчика и не требует GPU.Обеспечивает минимальный футпринт для PWA и веба. Распознает входящую корреспонденцию, клиентские документы, финансовые документы и другие со скоростью более 100 тысяч страниц в час на сервере для ввода документов в LLM, СЭД, ERP, CRM и архивы.
TextEngine engine = TextEngine.Create(<PATH_TO_CONFIGURATION_FILE>, true);
TextSessionSettings session_settings = engine.CreateSessionSettings();
settings.SetOption("mode", "page");
settings.AddEnabledLanguages("rus:eng:punct:digits");
TextSession session = engine.SpawnSession(settings, <PERSONALIZED_SIGNATURE>);
Image image = Image.FromFile(<PATH_TO_IMAGE>);
session.ProcessImage(image);
TextResult result = session.GetCurrentResult();
TextScene scene = result.GetCurrentScene();
TextIterator iterator = scene.CreateIterator("default");
while(!iterator.Finished()) {
String chunk = iterator.GetTextChunk().GetOcrString().GetFirstString().GetCStr();
chunk_iterator.Advance();
}
std::unique_ptr<se::text::TextEngine> engine(se::text::TextEngine::Create(<PATH_TO_CONFIGURATION_FILE>, true));
std::unique_ptr<se::text::TextSessionSettings> settings(engine->CreateSessionSettings());
settings->SetOption("mode", "page");
settings->AddEnabledLanguages("rus:eng:punct:digits");
std::unique_ptr<se::text::TextSession> session(engine->SpawnSession(*settings, <PERSONALIZED_SIGNATURE>));
std::unique_ptr<se::common::Image> image(se::common::Image::FromFile(<PATH_TO_IMAGE>));
session->ProcessImage(*image);
const se::text::TextResult& result = session->GetCurrentResult();
const auto& scene = result.GetCurrentScene();
auto iterator = scene.CreateIterator("default");
for (; !iterator->Finished(); iterator->Advance()) {
std::string chunk = iterator->GetTextChunk().GetOcrString().GetFirstString().GetCStr();
}
TextEngine engine = TextEngine.Create(<PATH_TO_CONFIGURATION_FILE>);
TextSessionSettings settings = engine.CreateSessionSettings();
settings.SetOption("mode", "page");
settings.AddEnabledLanguages("rus:eng:punct:digits");
TextSession session = engine.SpawnSession(settings, <PERSONALIZED_SIGNATURE>);
Image image = Image.FromFile(<PATH_TO_IMAGE>);
session.ProcessImage(image);
TextResult result = session.GetCurrentResult();
TextScene scene = result.GetCurrentScene();
for (TextIterator iterator = scene.CreateIterator("default"); !iterator.Finished(); iterator.Advance()) {
String chunk = iterator.GetTextChunk().GetOcrString().GetFirstString().GetCStr();
}
engine = pytextengine.TextEngine.Create(<PATH_TO_CONFIGURATION_FILE>)
settings = engine.CreateSessionSettings()
settings.SetOption("mode", "page")
settings.AddEnabledLanguages("rus:eng:punct:digits")
session = engine.SpawnSession(settings, <PERSONALIZED_SIGNATURE>)
image = pyidengine.Image.FromFile(<PATH_TO_IMAGE>)
session.ProcessImage(image)
result = session.GetCurrentResult()
scene = result.GetCurrentScene()
iterator = scene.CreateIterator("default")
while not iterator.Finished():
chunk = iterator.GetTextChunk().GetOcrString().GetFirstString().GetCStr()
chunk_iterator.Advance()
Уверенность распознавания, координаты объектов, вырезание полей и документов
Возврат зоны принятия решения для проверок подлинности
Программный продукт поддерживает более 100 языков распознавания. Помимо привычных языков, базирующихся на кириллических и латинских алфавитах, решение распознает любые тексты на арабском, китайском, грузинском, армянском, греческом, иврите, корейском и других языках со сложными графическими системами.
Да. Решение с высокой точностью распознает даже трудноразборчивый рукописный текст, написанный ручкой, карандашом или пером. Поддерживается распознавание букв, цифр и их комбинаций, включая сложные и трудночитаемые слова (например, со схожими символами «ш», «л», «и», «п»), без использования словарей и языковых моделей. Это позволяет извлекать абсолютно всю информацию со страницы, избегая потери значимых сведений.
Да. Система понимает структуру документа и распознает любые графические элементы, включая сложные табличные формы, печати и подписи. Механизм пространственного внимания позволяет ИИ «фокусировать взгляд» на наиболее значимых областях и игнорировать второстепенный фон. За счет этого система в автоматическом режиме проверяет наличие нужных подписей и подтверждает правильность оформления документов.
Да. В основе решения лежит комплекс сверхкомпактных нейросетевых архитектур, за счет чего задачи распознавания выполняются прямо на CPU мобильного телефона, планшета или ноутбука. Для извлечения текста достаточно просто навести камеру смартфона на документ — система распознает его содержание менее чем за секунду даже без стабильного интернет-соединения.
Программный продукт извлекает данные из документов в исходном виде «как есть» (as is), без какого-либо вмешательства в данные. Это отличает его от генеративных моделей, склонных к «додумыванию» в условиях отсутствия информации.
Да. Система нетребовательна к качеству поступающих изображений и сканов — текст извлекается даже с фотографий, снятых с камеры бюджетного смартфона. Решение устойчиво к съемке «на весу», шумам, размытиям, перекосам, плохому освещению, контрастным теням и бликам. Система поддерживает как фотографии, сканы, так и видеопоследовательности.
Система поддерживает все основные форматы файлов и изображений: PDF, JPEG (JPG), PNG, TIFF, а также сканы и фотографии документов. Решение может обрабатывать как одностраничные, так и многостраничные документы. Это делает систему применимой в любых сценариях — от мобильного ввода до массовой потоковой обработки документов.
Система масштабируется под любые объемы бизнеса и способна извлечь до 600 тысяч страниц в сутки на одном сервере и до 16 млн страниц на кластере без использования графических процессоров (GPU). Точность распознавания текста достигает 99,9%, а алгоритмы ИИ построены на научных принципах достоверности и интерпретируемости — по каждому символу можно получить численную метрику уверенности в результате.
Нет. Система является on-premise-решением, а извлеченные данные, фотографии и сканы документов не покидают контур компании. Для задач распознавания ИИ не требуются внешние вычислительные ресурсы — облака или краудсорсинговые платформы — это обеспечивает безопасность обработки персональных данных клиентов.
Да. Программный продукт бесшовно интегрируется с 1С и ERP-системами, что позволяет быстро направить данные в целевые бизнес-процессы без доработок и усложнения текущих операций. Интеграция происходит через REST API или любые другие стандартные интерфейсы, а извлеченные системой данные автоматически передаются в корпоративные системы без необходимости ручных корректировок.