| |
|
|
| |
| |
|
|
| |
|
| |
| Трафик-КОНТРОЛЬ, система взвешивания автомобилей и распознавания номеров |
|
| . |
|
. |
|
Программное обеспечение "Трафик-КОНТРОЛЬ" предназначено для автоматизированного
контроля транспортного потока и обладает следующими функциональными
возможностями: |
1) Одновременное взвешивание и распознавание номера автомобиля;
|
| 2)
Распознавание государственного номера транспортного средства;
|
| 3) Поиск соответствия между определившимся государственным номером и
имеющимися номерами в БД; |
| 4) Определение скорости движения транспортных средств; |
5) Централизованная регистрация и обработка событий, генерация оповещений
и управляющих воздействий в соответствии с гибко настраиваемыми
алгоритмами; |
| 6) Формирование фото и видеоархива. |
|
|
| |
| Эшелон-КОНТРОЛЬ, система взвешивания ж/д вагонов и распознавания их номеров |
| . |
|
. |
|
Система "Эшелон-КОНТРОЛЬ"
предназначена для автоматического обнаружения железнодорожных составов,
распознавания регистрационных номеров грузовых вагонов из поступающего потока
видеоданных, хранения информации о номерах вагонов, ведения видеозаписи
проходящих составов, детектирования уровня налива жидкости в цистернах,
сопоставления протокола фактического движения составов с базой данных АСУ
предприятия и предоставления отчетов по запросам оператора. |
| Особенности системы: Одновременное распознавание и взвешивание вагонов в статике и в движении; |
1) Высокий уровень достоверности при распознавании номеров вагонов;
|
| 2) Возможность объединения результатов распознавания номеров по нескольким
камерам для снижения числа ошибок распознавания; |
| 3) Работа в реальном масштабе времени, обеспечивающая получение
оперативной информации о проходящих железнодорожных составах; |
| 4) Простая интеграция с автоматизированной системой управления
предприятием. |
|
|
| |
Контейнер - КОНТРОЛЬ, система взвешивания и распознавания номеров контейнеров |
| . |
|
. |
|
Программное обеспечение "Контейнер -КОНТРОЛЬ" предназначено для автоматизации процесса регистрации контейнеров, проверки соответствия их номеров данным перевозочных документов, формирования номерных списков, составления сводных и расчетных ведомостей. |
| Особенности системы: Одновременное распознавание номеров и взвешивание контейнеров; |
| 1) Распознавание номера, нанесенного на крышу или боковую стенку контейнера; |
2) Формирование внутренней базы данных (номер контейнера, дата, время) или экспорт полученных результатов во внешние базы данных, системы документооборота, автоматизированные системы управления; |
| 3) Формирование отчетов необходимой структуры и др. |
|
| |
|
| |
Персонал- КОНТРОЛЬ, автоматизированная система контроля доступа |
| . |
|
. |
|
Система «Персонал-Контроль» представляет собой программно-аппаратный комплекс безопасности, обеспечивающий надежное распознавание человека по его биометрическим показателям. |
Внедрение системы «Персонал-Контроль» на предприятии позволит существенно повысить уровень безопасности на предприятии и снизить расходы на содержание охранной службы. |
«Персонал-Контроль» является инновационной системой безопасности использующей последние достижения в области информационных технологий. Благодаря широким функциональным возможностям, эта система может быть использована на любом объекте, где требуется обязательная регистрация и предоставление данных о людях, а также их идентификация. |
|
|
| |
| РАСПОЗНАВАНИЕ РЕЧИ |
| . |
|
. |
|
Интеллектуальные речевые решения, позволяющие автоматически синтезировать и распознавать человеческую речь, являются следующей ступенью развития интерактивных голосовых систем. Использование интерактивного телефонного приложения в настоящее время не веяние моды, а жизненная необходимость. |
Снижение нагрузки на операторов контакт-центров и секретарей, сокращение расходов на оплату труда и повышение производительности систем обслуживания — вот только некоторые преимущества, доказывающие целесообразность подобных решений. |
| |
|
| |
| РАСПОЗНАВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ |
| . |
|
. |
|
Распознавание иображений на основе нейронных методов. |
Нейросетевые методы - это методы, базирующиеся на применении различных типов нейронных сетей (НС). Основные направления применения различных НС для распознавания образов и изображений: |
| 1. Применение для извлечение ключевых характеристик или признаков заданных образов, |
2. Классификация самих образов или уже извлечённых из них характеристик (в первом случае извлечение ключевых характеристик происходит неявно внутри сети) |
| 3. Решение оптимизационных задач |
|
| |
| РАСПОЗНАВАНИЕ БУКВ |
| . |
|
. |
|
Интеллектуальная система оптического распознавания — идеальное решение для тех, кому нужен высочайший уровень точности распознавания. Программа распознаёт надписи на видеокадрах, фотографиях. Есть возможность редактировать полученные результаты, отправлять по электронной почте, публиковать в интернете, сохранять в разных форматах, в том числе в PDF. |
| Интерфейс программы основан на типовых сценариях, благодаря которым все действия сводятся к одному нажатию кнопки. Достаточно выбрать нужный сценарий. |
| Возможна интеграция с популярными приложениями: Microsoft Word, Excel и Outlook. |
|
| |
| РАСПОЗНАВАНИЕ ШТРИХ-КОДОВ |
| . |
|
. |
|
Автоматическая идентификация осуществляет автоматическое распознавание, расшифровку, обработку, передачу и запись информации, большей частью с помощью нанесения и считывания информации, закодированной в штрих-коде. |
Штрих-коды позволяют быстро, просто, и самое главное точно считывать и передавать информацию о тех предметах, которые нуждаются в прослеживании и контроле. |
Появление систем автоматической идентификации значительно увеличило скорость, эффективность и точность обработки и сбора информации. Первые применения штрих-кодов, такие как точки розничной торговли, контроль за перемещением, проведение инвентаризаций, определили появление более широких отраслей применения, например учет времени посещения, контроль за рабочим процессом, за качеством, сортировкой, перемещением документов, получением и перевозкой грузов, за доступом к секретным участкам, а также многие другие применения. |
|
| |
| |
|
| |
| |
|
| |
|
|
|
|
|
|
