위키원
"딥오씨알"의 두 판 사이의 차이
| (사용자 2명의 중간 판 8개는 보이지 않습니다) | |||
| 1번째 줄: | 1번째 줄: | ||
[[파일:딥오씨알 로고.png|썸네일|200픽셀|'''딥오씨알'''(DEEP OCR)]] | [[파일:딥오씨알 로고.png|썸네일|200픽셀|'''딥오씨알'''(DEEP OCR)]] | ||
| − | + | '''딥오씨알'''(DEEP OCR)은 [[한국딥러닝㈜]]가 개발한 [[딥러닝]] 기반 [[문자인식]]([[OCR]]) [[솔루션]]이다. | |
== 개요 == | == 개요 == | ||
| − | DEEP OCR | + | 딥오씨알(DEEP OCR)은 문자 이미지를 데이터로 변환하는 솔루션이다. 딥러닝 기반 알고리즘으로 자체 개발된 [[인공지능]](AI) 엔진을 사용하며, [[운영체제]](O/S) 호환성이 뛰어나고 비정형 문서까지 인식한다. 추출된 데이터는 업무 자동화, 심층 분석, 예측에 활용된다. |
| + | |||
| + | == 사례 == | ||
| + | * 김포공항 - 생체인식 출입국 시스템 여권 인식 모듈 | ||
| + | * [[신세계]] 스타필드 - 신분증 인식 모듈 | ||
| + | * [[신한은행]] - CRM 명함인식 APP | ||
| + | * [[소상공인시장진흥공단]] - 성인인증 무인출입 시스템 | ||
| + | * 성화기업택배 - 초고속 딥러닝 운송장 인식 시스템 | ||
== 사양 == | == 사양 == | ||
| − | + | * 인식언어 - 한글, 영어, 한문, 숫자, 기호, 인식 (일어/러시아어/유럽어 옵션) | |
| − | 인식언어 - 한글, 영어, 한문, 숫자, 기호, 인식 (일어/러시아어/유럽어 옵션) | + | * 인식 속도 - 초당 10,000자 (CPU: i7, GPU: RTX2080Ti 기준) |
| − | 인식 속도 - 초당 10,000자 (CPU: i7, GPU: RTX2080Ti 기준) | + | * 다중 병렬처리 - 서버 당 최대 5개 이미지 동시인식 |
| − | 다중 병렬처리 - 서버 당 최대 5개 이미지 동시인식 | + | * O/S - [[윈도우]](Windows), [[리눅스]](Linux) 지원 |
| − | O/S - | + | * 이미지 포맷 - PDF 및 모든 이미지 포맷 (BMP, JPG, PNG, TIFF 포함) |
| − | 이미지 포맷 - PDF 및 모든 이미지 포맷 (BMP, JPG, PNG, TIFF 포함) | + | * 개발 언어 - [[JAVA]], [[C 언어|C]]/[[C++]], [[C샵|C#]], [[Python]] |
| − | 개발 언어 - JAVA, C/C++, C#, Python | + | * CPU 인식 - GPU 카드가 없는 시스템에서도 동작가능 |
| − | CPU 인식 - GPU 카드가 없는 시스템에서도 동작가능 | ||
==참고자료== | ==참고자료== | ||
| − | * | + | * 한국딥러닝㈜ 공식 홈페이지, 〈[https://www.koreadeep.com/deepocr.html DEEP OCR]〉 |
| + | * 한국딥러닝㈜ 공식 홈페이지, 〈[https://www.koreadeep.com/success.html 성공사례]〉 | ||
== 같이 보기 == | == 같이 보기 == | ||
| + | * [[한국딥러닝㈜]] | ||
| + | * [[딥솔루션]] | ||
| + | * [[OCR]] | ||
| + | * [[인공지능]] | ||
| + | * [[문자인식]] | ||
* [[문서]] | * [[문서]] | ||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| + | {{로고 필요}} | ||
{{솔루션|토막글}} | {{솔루션|토막글}} | ||
2022년 5월 17일 (화) 16:36 기준 최신판
파일:딥오씨알 로고.png
딥오씨알(DEEP OCR)
딥오씨알(DEEP OCR)은 한국딥러닝㈜가 개발한 딥러닝 기반 문자인식(OCR) 솔루션이다.
개요[편집]
딥오씨알(DEEP OCR)은 문자 이미지를 데이터로 변환하는 솔루션이다. 딥러닝 기반 알고리즘으로 자체 개발된 인공지능(AI) 엔진을 사용하며, 운영체제(O/S) 호환성이 뛰어나고 비정형 문서까지 인식한다. 추출된 데이터는 업무 자동화, 심층 분석, 예측에 활용된다.
사례[편집]
- 김포공항 - 생체인식 출입국 시스템 여권 인식 모듈
- 신세계 스타필드 - 신분증 인식 모듈
- 신한은행 - CRM 명함인식 APP
- 소상공인시장진흥공단 - 성인인증 무인출입 시스템
- 성화기업택배 - 초고속 딥러닝 운송장 인식 시스템
사양[편집]
- 인식언어 - 한글, 영어, 한문, 숫자, 기호, 인식 (일어/러시아어/유럽어 옵션)
- 인식 속도 - 초당 10,000자 (CPU: i7, GPU: RTX2080Ti 기준)
- 다중 병렬처리 - 서버 당 최대 5개 이미지 동시인식
- O/S - 윈도우(Windows), 리눅스(Linux) 지원
- 이미지 포맷 - PDF 및 모든 이미지 포맷 (BMP, JPG, PNG, TIFF 포함)
- 개발 언어 - JAVA, C/C++, C#, Python
- CPU 인식 - GPU 카드가 없는 시스템에서도 동작가능
참고자료[편집]
같이 보기[편집]
이 문서는 로고가 필요합니다.
