La tecnología de reconocimiento de palabras de Dahua gana el 1er puesto en dos retos de la competencia ICDAR

La Conferencia Internacional sobre Análisis de Documentos y Reconocimiento (ICDAR) es una conferencia académica que se lleva a cabo cada dos años en distintas ciudades. La Competencia de Lectura Robusta se realizó en cinco oportunidades en 2003, 2005, 2011, 2013 y 2015. Se organiza en torno a desafíos que representan dominios de aplicación específicos para una lectura robusta.

Resultados de la tarea Reconocimiento de Palabras en el reto Incidental Scene Text Challenge.

Resultado de la tarea Reconocimiento de Palabras en el reto Born-Digital Image.

‘Incidental Scene Text’, un nuevo desafío en la edición 2015 de la competencia, es el más difícil. Se refiere al texto que aparece en la escena sin que el usuario haya realizado ninguna acción previa específica para causar su aparición o mejorar su posicionamiento/calidad en el cuadro. ‘Incidental Scene Text’ tiene una gran relevancia para una amplia gama de aplicaciones relacionadas con cámaras portátiles o capturas urbanas masivas donde la captura es difícil de controlar.

Un buen ejemplo del texto en la escena del incidente.

Born-Digital Image es uno de los dos retos que comienza en la primera edición de la competencia ICDAR 2011. Se refiere a imágenes guardadas por dispositivos digitales de Internet y correos electrónicos. Extraer automáticamente texto de imágenes nacidas digitalmente es una perspectiva interesante ya que proporcionaría la tecnología habilitadora para una serie de aplicaciones tales como la mejora de la indexación y recuperación de contenido web, accesibilidad de contenido mejorada, filtrado de contenido (por ejemplo, anuncios o correos electrónicos no deseados), etc.

Lectura Robusta & ICDAR 2015

‘Lectura Robusta’ se refiere al área de investigación que se ocupa de la interpretación de la comunicación escrita en entornos no restringidos. Tiene implicaciones significativas para las aplicaciones de videovigilancia, como el reconocimiento de placas de vehículos (LPR), el reconocimiento del número de serie de contenedores, el reconocimiento del contexto de etiquetas de logística y el reconocimiento del texto capturado en la vigilancia normal.

Dahua OCR

El equipo de OCR AI del Instituto de Investigación Avanzada de Dahua participó en la competencia ICDAR Robust Reading 2015. Basado en la tecnología de aprendizaje profundo y las ventajas de la estructura de red SENet y ResNet, el equipo de Dahua desarrolló una estrategia única de integración multi-cadena y multicanal. Al ser implementado junto con la tecnología de integración de modelos múltiples, mejoró enormemente la precisión del resultado.

Las tecnologías utilizadas en esta competencia se han aplicado ampliamente en las soluciones de transporte inteligente de Dahua, logrando un rendimiento extraordinario en situaciones relacionadas con placas de automóviles inclinadas, con una tasa de reconocimiento que llega hasta el 99,99%.

En los últimos años, el aprendizaje profundo ha llevado a avances revolucionarios en analíticas de video inteligente. La precisión del reconocimiento es mejor que la de una persona en muchas situaciones. Es posible, y económicamente viable, automatizar muchas tareas que antes no eran posibles. La inteligencia artificial (AI) se ha aplicado ampliamente en seguridad pública, transporte y banca para proteger propiedades y personas. Con la misión de permitir una sociedad más segura y una vida más inteligente, Dahua seguirá centrándose en ‘innovación, calidad y servicio’ para brindar soporte a socios y clientes de todo el mundo.

Ejemplos de reconocimiento de patentes de autos y números de serie en contenedores.