Nuestra tecnología innovadora
Nuestro software se basa en modelos únicos de reconocimiento basado en aprendizaje profundo (Deep Learning). Proporciona una sólida y robusta lectura en entornos operacionales no controlados, allí donde los OCR tradicionales tienden a fallar.
La solución se basa en una arquitectura de red neuronal convolucional (CNN) entrenada de forma integal, que puede emitir lectura directamente sin ningún paso explícito de localización o segmentación del texto. Al evitar estos pasos, e ignorar automáticamente el contenido textual irrelevante, AllRead produce un sistema de lectura 100% automático, inteligente, de principio a fin, con una alta precisión.
La tecnología de AllRead es el resultado de una innovación —con varios artículos científicos publicados— que abarca más d 5 años de investigación por parte de científicos del Centro de Visión por Computador (CVC) de la Universidad Autónoma de Barcelona, en Cataluña.
Infrastructura y Software
OCR disruptivo
AllRead es resistente al polvo, a la suciedad, al movimiento, al desenfoque, a la oclusión parcial, al daño y a la rotación. Cuando se le compara con los últimos enfoques de lectura basados en Deep Learning publicados por la academia, la tecnología de AllRead supera al SoA en todos estas áreas.
A diferencia de otras soluciones de seguimiento, la solución de AllRead se centra en el software, apoyándose en los beneficios del aprendizaje profundo en lugar de los dispositivos y el hardware.
El hardware se está convirtiendo rápidamente en un producto, lo que hace que el aspecto agnóstico de AllRead en este ámbito sea una de sus características clave.
Además, los OCR tradicionales a menudo requieren que la cámara se encuentre activa para iniciar una lectura, y que el texto esté perfectamente enmarcado en la imagen para ser leído. AllRead detecta el texto cuando aparece, dondequiera que se encuentre en la imagen, ignorando cualquier posible contaminación del texto. En consecuencia, las necesidades de hardware (varias cámaras, sensores, láseres…) son mucho menores.