Суббота , 21 мая 2022
Бизнес-Новости
Разное / Получение выписки: Как получить выписку о недвижимости из ЕГРН

Получение выписки: Как получить выписку о недвижимости из ЕГРН

Содержание

Выписка

При входе в систему автоматически формируется запрос выписки по всем открытым счетам организации за текущий и предыдущий рабочий день.

Запрос на выписку

Для создания запроса на выписку выполните следующие шаги:

  1. На главной странице в панели Меню кликните по пункту Счета
  2. В открывшемся контекстном меню выберите пункт Запросы на получение выписки, откроется окно Запросы на получение выписки
  3. Для создания нового запроса кликните кнопку
    Создать
    , откроется окно Запрос на получение выписки
  4. Для создания запроса на основе уже существующего, выберите запрос на выписку в списке и нажмите кнопку Копировать
  5. Заполните поля документа Запрос на получение выписки. Для того, чтобы добавить счет, кликните кнопку Добавить или Добавить все счета
  6. Чтобы удалить счет, выделите его, кликнув по строке со счетом, и нажмите кнопку
    Удалить
  7. Сохраните запрос нажав кнопку Сохранить
  8. Для отправки запроса выберите его в списке и нажмите кнопку Отправить
После выполненных шагов, Ваш Запрос выписки будет доступен в списке запросов. После обработки запроса на стороне банка, Вы получите выписку по счету.

Просмотр выписки

Для просмотра выписки по счету выполните следующие шаги:

  1. На главной странице в панели Меню кликните по пункту Счета
  2. В открывшемся контекстном меню выберите пункт Выписки
    , откроется окно Выписки
  3. В открывшемся окне доступны для просмотра Выписки. Для просмотра выписки, выберите нужную строку в списке и нажмите кнопку Просмотр

Печать выписки

Для печати выписки за период

выполните следующие шаги:

  1. На главной странице в панели Меню кликните по пункту Счета
  2. В открывшемся контекстном меню выберите пункт Выписки, откроется окно Выписки
  3. Для запроса выписки за период кликните кнопку Выписки за период, откроется окно Печать выписки за период
  4. Заполните поля формы Печать выписки за период, для печати кликните кнопку Печать, для сохранения в xml файл кликните кнопку Печать в xml

Экспорт выписки в 1С

Для экспорта выписки в 1С выполните следующие шаги:

  1. На главной странице в панели Меню кликните по пункту Счета и выберите пункт выпадающего меню Выписки
  2. В открывшемся окне справа, над панелью фильтрации кликните поле Экспорт, в открывшемся контекстном меню выберите пункт Экспорт в 1с, откроется окно Экспорт в формате 1С
  3. Заполните поля
    Период с … по
    , укажите счета для импорта, кликнув на поле Счета, поставьте галочку Учитывать промежуточные выписки, нажмите Экспорт. Система выдаст Уведомление, о том что выписка не окончательная (это излишняя мера предосторожности, в будущем уведомление будет убрано), нажмите Нет. Система выгрузит файл экспорта в указанную или стандартную папку выгрузки.
  4. При появлении сообщения Ошибка экспорта. Нет данных для экспорта, убедитесь, что в системе есть выписки по указанным счетам за указанный период, в противном случае запросите выписки согласно Инструкции по Запросу выписки

Получение выписки из Реестра объектов муниципальной собственности БАРНАУЛ :: Официальный сайт города

Порядок приема и рассмотрения обращений

Все обращения поступают в отдел по работе с обращениями граждан организационно-контрольного комитета

 администрации города Барнаула и рассматриваются в соответствии с Федеральным Законом от 2 мая 2006 года № 59-ФЗ «О порядке рассмотрения обращений граждан Российской Федерации», законом Алтайского края от 29.12.2006 № 152-ЗС «О рассмотрении обращений граждан Российской Федерации на территории Алтайского края», постановлением администрации города Барнаула от 21.08.2013 № 2875 «Об утверждении Порядка ведения делопроизводства по обращениям граждан, объединений граждан, в том числе юридических лиц, организации их рассмотрения в администрации города, органах администрации города, иных органах местного самоуправления, муниципальных учреждениях, предприятиях».

Прием письменных обращений граждан, объединений граждан, в том числе юридических лиц принимаются по адресу: 

656043, г.Барнаул, ул.Гоголя, 48, каб.114.

График приема документов: понедельник –четверг с 08.00 до 17.00пятница с 08.00 до 16.00, перерыв с 11.30 до 12.18. При приеме документов проводится проверка пунктов, предусмотренных ст.7 Федерального закона от 02.05.2006 № 59-ФЗ «О порядке рассмотрения обращений граждан Российской Федерации»:

1. Гражданин в своем письменном обращении в обязательном порядке указывает либо наименование государственного органа или органа местного самоуправления, в которые направляет письменное обращение, либо фамилию, имя, отчество соответствующего должностного лица, либо должность соответствующего лица, а также свои фамилию, имя, отчество (последнее — при наличии), почтовый адрес, по которому должны быть направлены ответ, уведомление о переадресации обращения, излагает суть предложения, заявления или жалобы, ставит личную подпись и дату.

2.  В случае необходимости в подтверждение своих доводов гражданин прилагает к письменному обращению документы и материалы либо их копии.

3.  Обращение, поступившее в государственный орган, орган местного самоуправления или должностному лицу в форме электронного документа, подлежит рассмотрению в порядке, установленном настоящим Федеральным законом.

В обращении гражданин в обязательном порядке указывает свои фамилию, имя, отчество (последнее — при наличии), адрес электронной почты. Гражданин вправе приложить к такому обращению необходимые документы.

В соответствии со статьей 12 Федерального закона от 2 мая 2006 года № 59-ФЗ письменное обращение, поступившее в государственный орган, орган местного самоуправления или должностному лицу рассматривается в течение 30 дней со дня его регистрации.

Ответ на электронное обращение направляется в форме электронного документа по адресу электронной почты, указанному в обращении, или в письменной форме по почтовому адресу, указанному в обращении.

Итоги работы с обращениями граждан в администрации города Барнаула размещены на интернет-странице организационно-контрольного комитета.

Как проверить регистрацию права собственности в Росреестре онлайн, через получение выписки ЕГРН

Для проверки регистрации права собственности в Росреестре можно получить выписку из ЕГРН.

При этом важно помнить, что узнать о регистрации права собственности в Росреестре путем получения выписки можно только на платной основе. За ее получение заявителю придется уплатить госпошлину, размер которой зависит от статуса обратившегося (физлицо или организация) и формы документа (электронная или печатная).

Для получения бесплатной информации об объекте недвижимости, которая находится в свободном доступе, необходимо на сайте Росреестра воспользоваться сервисом «Справочная информация по объектам недвижимости в режиме онлайн».

Поиск в сервисе осуществляется по одному из критериев:

  • кадастровому номеру;
  • условному номеру;
  • адресу;
  • номеру права.

После заполнения необходимых полей нужно нажать кнопку «Сформировать запрос». Далее система выдаст результаты поиска, нажав на которые, можно ознакомиться с доступной информацией.

Для справки: общедоступные данные об объектах недвижимости, которые выдает сервис Росреестра, носят ознакомительный характер, не заверяются печатями/подписями уполномоченных лиц и, соответственно, не могут быть представлены в качестве официальной справки. Выписка же из ЕГРН даже в форме электронного документа является официальным подтверждением сведений, содержащихся в реестре.

Таким образом, получить информацию относительно права собственности на конкретный объект недвижимости можно как посредством заказа выписки из ЕГРН на платной основе, так и посредством использования бесплатных электронных сервисов Росреестра, которые предоставляют общедоступную информацию. Какой из способов предпочтительнее, зависит от цели дальнейшего использования полученных сведений.

  • Дата публикации: 1.03.2022
  • Дата последнего изменения: 1.03.2022

Получение выписки из ДЖП

Департамент жилищной политики, помимо прочих функций, занимается предоставлением сведений и документов о зарегистрированных до 31 января 1998 года правах на жилье.

В частности, ДЖП выдает выписки:

  • О зарегистрированных правах на жилье (квартиру, комнату).
  • О правах отдельного лица на жилье.
  • О переходе прав на жилье.
  • Об участии в приватизации жилья.

А также расширенную справку с реквизитами документов о правах на жилье.

После января 1998 года недвижимость регистрируется в Росреестре, поэтому, если жилье оформлено после этой даты, то обращаться за выдачей выписки из ЕГРП нужно именно в Росреестр. Если же жилье зарегистрировано до 1998 года, то выписку выдаст Департамент жилищной политики (Департамент городского имущества).

Выписка из ДЖП, как и выписка из ЕГРП, может понадобиться:

  • В случае заключения сделки с жильем, оформленным на его владельца до января 1998 года (купли-продажи, мены, дарения, ренты, найма и т.п.).
  • При оформлении этого жилья в залог.
  • В случае получения этого жилья в наследство.
  • При зарождении спора о правах на жилье.
  • В случае раздела такого общего жилья при разводе.
  • В случае признания права на жилье.
  • При приватизации жилья.
  • В других случаях.

Заказать любую из этих выписок гражданам можно через Портал государственных услуг или Многофункциональный центр.

Организациям и ИП заказать справку можно через приемную Департамента. Адрес приемных в Москве — Докучаев пер., д.13 и ул. Лобачевского, д.66А. Время приема можно найти на сайте Департамента.

  • Выписку о зарегистрированных правах или переходе прав могут заказать любые граждане.
  • Расширенную справку могут заказать граждане, обладающие правами на это жилье или их законные представители, а также наследники имущества, при наличии запроса нотариуса.

Выписка предоставляется бесплатно.

Список документов для получения выписки ДЖП:

  • Заявление.
  • Документ, подтверждающий личность заявителя. Для гражданина это паспорт, удостоверение военнослужащего, военный билет, заграничный паспорт и т.п. Для организации это копии учредительных документов, выписка из ЕГРЮЛ, документ о полномочиях руководителя (протокол или приказ о назначении).
  • Документ, подтверждающий личность подателя заявиления (паспорт).
  • Доверенность представителя (если выписку получает он)
  • Запрос нотариуса, если выписка нужна наследнику.

Основная информация, которую надо знать при составлении заявления — это точный адрес жилья, о котором нужна выписка из ДЖП.

Доверенность представителя должна быть заверена нотариусом. Для этого заявителю надо посетить нотариальную контору или вызвать нотариуса на дом, предоставить ему свой паспорт и паспортные данные представителя, оплатить доверенность и подождать несколько минут, пока она будет готова.

Срок предоставления выписки ДЖП составляет до двух недель, после чего заявителю будет выдана либо выписка, либо отказ в ее предоставлении. Отказать могут в том случае, если заявление составлено некорректно или предоставлен неполный список документов, если с заявлением обращается неправомочное лицо, либо если жилье не было зарегистрировано ДЖП до 1998 года и информация о нем в архиве Департамента отсутствует. Незаконный отказ можно обжаловать в судебном порядке.

Если вам нужна помощь в получении выписки из ДЖП, то вы можете воспользоваться поддержкой наших специалистов. Свяжитесь с нами и мы разъясним, как получить документ в кратчайшие сроки.


Изменился порядок получения выписок из Единого госреестра недвижимости и состав сведений в нём

С 1 февраля 2022 года вступают в силу изменения в порядке получения сведений из ЕГРН, а также расширяется перечень данных, которые включаются в реестр об объекте недвижимости. Выписки теперь будет предоставлять новая организация – Роскадастр, а в ЕГРН появится информация о признании дома аварийным и подлежащим сносу.

Новый порядок получения сведений из Единого госреестра недвижимости утверждён приказом Росреестра от 08.04.2021 № П/0149. Документ также определяет способы направления запросов на получение выписки из реестра и шаблоны для обращения за выпиской.

Сведения из ЕГРН предоставляются в электронном виде и на бумажном носителе в виде заверенных копий в течение трёх рабочих дней со дня получения запроса (п. п. 4, 6 приказа № П/0149). В приказе Росреестра зафиксировано, каким образом должен быть составлен запрос выписки на бумажном носителе, кто его подписывает и какие документы необходимо приложить.

Все сведения будет предоставлять новая компания, которая объединила подведомственные Росреестру организации, – Роскадастр. МФЦ должны будут передавать в Роскадастр поступившие к ним от заявителей запросы и документы не позднее одного рабочего дня с даты их приёма. Заявитель сможет получать данные из ЕГРН в электронной форме только в том случае, если направит соответствующий запрос онлайн с подтверждением личности через ЕСИА, например, через Госуслуги.

Также с 1 февраля 2022 года вступает в силу Федеральный закон от 26.05.2021 № 148-ФЗ. Органы региональной и муниципальной власти теперь обязаны направлять в Росреестр информацию о том, что многоквартирный дом признан аварийным, подлежащим сносу или реконструкции. Росреестр будет указывать эти данные в выписках из ЕГРН.

Согласно ст. 2 № 148-ФЗ, органы власти обязаны до 1 июля 2022 года собрать и отправить в ведомство сведения об аварийных домах, которые получили такой статус до начала действия этого закона.

Закон о создании Роскадастра появился в конце прошлого года. Узнайте, какие ещё новые НПА в сфере ЖКХ подписал президент в последние дни 2021 года.

Получение выписки СРО из реестра – СРО проектировщиков

В соответствии с действующим законодательством о градостроительной деятельности, для осуществления работ в области архитектурно-строительного проектирования, подготовки проектной документации для обеспечения строительства объектов капстроительства, технически сложных и уникальных объектов необходимо, чтобы сведения о проектной компании были включены в реестр членов саморегулируемой организации. Только при соблюдении данного требования компания сможет, в том числе, участвовать в тендерах. Наличие компании в реестре членов СРО для заказчика и органов власти – безусловный гарант ответственности проектной компании.

Заказчики при выборе подрядной организации для заключения договора на подготовку проектной документации учитывают факт членства в СРО проектировщиков, запрашивают выписку из реестра, которую для удобства проектных компаний СРО АП СОПО позволяет скачать в электронном виде, используя реестр, размещенный на официальном сайте саморегулируемой организации. Сокращение времени, которое ранее затрачивалось на оформление выписки в рамках получения допуска на проектные работы, актуально как для членов СРО АП СОПО, так и для компаний, планирующих вступить в объединение, и заказчиков, которым для принятия окончательного решения (выбор исполнителя) необходимо ознакомиться с реестром членов СРО.

Какие возможности предоставляет реестр членов СРО проектировщиков:

Сегодня размещение реестра на официальном сайте саморегулируемой организации – не только требование закона, но и возможность, предоставляемая проектным компаниям, получить максимум сведений в сжатые сроки. К преимуществам использования реестра членов СРО АП СОПО относится:

  1. Более простой и быстрый способ получения выписки.
  2. Возможность в оперативном порядке ознакомиться с информацией о будущих проверках.
  3. Контрагенты могут ознакомиться с информацией о компании, самостоятельно сформировать выписку; тем самым повышается вероятность заключения крупных контрактов.
  4. Возможность своевременно отслеживать даты проведения проверок.
  5. Подтверждение легитимности деятельности проектной компании на рынке.

Как выглядит реестр членов СРО АП СОПО

Положения действующего законодательства в сфере саморегулирования предпринимательской деятельности регламентируют структуру и содержание реестра членов проектной СРО. Каждая саморегулируемая организация, в соответствии с законом, обязана опубликовывать сведения, которые содержатся в реестре членов СРО проектировщиков.

Реестр выступает эффективным инструментом анализа субъектов предпринимательской деятельности в сфере архитектурно-строительного проектирования. С целью обеспечения поиска исчерпывающей информации в максимально сжатые сроки специалистами СРО АП СОПО был модернизирован внешний вид реестра. Найти интересующую информацию теперь можно используя фильтры.

Реестр членов СРО АП СОПО содержит информацию по следующим основным категориям:

  1. «Действующие» проектные компании, вступившие в саморегулируемую организацию.
  2. «Исключенные» субъекты предпринимательской деятельности в сфере архитектурно-строительного проектирования, которые изъявили желание на добровольных началах прекратить членство в СРО проектировщиков, или в отношении таких организаций были применены соответствующие меры дисциплинарного воздействия.

В начале работы с реестром пользователю предоставляется возможность применить фильтры для обеспечения наиболее удобного поиска необходимой информации. Ключевыми параметрами сортировки проектных компаний являются:

  1. Уровень ВВ;
  2. Уровень ОДО;
  3. Капитальное строительство;
  4. Опасные объекты;
  5. Атомная энергетика.

Если пользователя интересует информация о конкретной организации, он может ввести Идентификационный номер налогоплательщика (ИНН) или Наименование компании в окно Поиска, расположенного в «шапке сайта». Доводим до вашего сведения, что под наименованием каждой компании содержатся разноцветные маркеры. Таким образом, пользователь, не заходя в карточку компании, сможет предварительно ознакомиться с информацией об уровне ответственности юрлица, а также на какие объекты получен допуск на проектирование.

Информация представлена в кратком виде для удобства ее восприятия. Чтобы ознакомиться со всеми данными о компании, включенными в реестр членов СРО проектировщиков, необходимо нажать на синюю кнопку «Подробнее».

В карточке компании представлена общая информация о юрлице (наименование компании, юридический адрес, ИНН, ОГРН и др.). Перейдя на вторую вкладку «Право на объекты», пользователь увидит информацию о полученном допуске на проектирование объектов капитального строительства, особо опасных объектов, объектов атомной энергии. Последующие разделы содержат информацию об уровне ответственности компании, страховании, задолженности по членским взносам.

После ознакомления с этим пунктом, пользователю предлагается просмотреть другие разделы реестра, в которых он сможет найти перечень проведенных проверок, в том числе дату мероприятия, статус и номер сформированного по его завершению акта, а также дисциплинарные меры, применяемые в отношении члена СРО проектировщиков.

Форма представления данных, которые содержатся в реестре членов СРО АП СОПО, удобна с точки зрения пользования, получения важной информации. В частности, реестр предоставляет возможность сформировать выписку, которая служит документальным подтверждением членства в саморегулируемом объединении, а следовательно – легитимности осуществляемой деятельности в сфере архитектурно-строительного проектирования, получения допуска на проведение соответствующих работ. В целях получения выписки пользователю следует нажать на синюю кнопку «Выписка», после чего – «Выписка PDF».

Преимущества использования реестра членов проектного СРО:

Использование реестра позволяет сэкономить время на получение необходимых сведений. Использование реестра полезно как для юридических лиц, специализирующихся на подготовке проектной документации для обеспечения строительства, реконструкции, капитального ремонта ОКС, так и для заказчиков.

Для компаний, которые собираются вступить в СРО АП СОПО:

Для получения допуска на проведение работ в области архитектурно-строительного проектирования, компаниям необходимо вступить в СРО проектировщиков. Конечная цель – занесение информации об организации в реестр членов некоммерческого объединения. СРО АП СОПО предоставляет возможность своим членам, в том числе тем, кто в недавнем времени прошел процедуру вступления в объединение, в упрощенном порядке получить выписку из реестра.

Традиционный порядок получения выписки, закрепленный в Градостроительном кодексе РФ, сводится к оформлению членом СРО проектировщиков заявки на получение документа и ожиданию выписки (до 3 рабочих дней). Члены СРО АСО ПОСО могут получить документ значительно быстрее: для этого в реестр был внедрен специальный функционал, позволяющий решить данную задачу. Реестр представляет собой высокоэффективный инструмент получения выписки в цифровом формате. Использование реестра в рамках оформления выписки позволит компаниям не только снизить временные затраты, но и соответствовать актуальным тенденциям рынка.

Получение выписки в несколько кликов посредством использования реестра членов СРО проектировщиков избавит компании от вынужденного простоя: быстрое и удобное получение выписки позволит членам саморегулируемой организации без промедлений оформить заявку на участие в тендере, решать важные задачи, в том числе те, которые способствуют повышению деловой репутации на рынке в долгосрочной перспективе.

Для компаний, которые состоят в членстве в СРО АП СОПО:

Реестр членов СРО проектировщиков является не только перечнем компаний, которые вступили в саморегулируемую организацию (или вышли из состава проектного СРО), но и средством, использование которого позволяет:

  1. в своевременном порядке просматривать информацию о плановых проверках;
  2. быстро и в режиме онлайн получать сведения, включенные в реестр, разбитые по отдельным категориям в рамках систематизации имеющихся данных;

  3. в упрощенном порядке получать выписку из реестра, размещенного на сайте саморегулируемого объединения; тем самым снижается число административных барьеров, препятствующих развитию предпринимательской деятельности, в частности заключению договоров на подготовку проектной документации с использованием конкурентных способов.

Для заказчика/контрагента:

Заказчики нередко обращаются к реестру членов проектного СРО, чтобы убедиться, что компания, с которой планируется заключить контракт, состоит в членстве в профильной саморегулируемой организации, как того требует законодательство о градостроительной деятельности. Ознакомление с информацией, вносимой в реестр членов СРО, может являться заключительным этапом выбора исполнителя проектных работ. Перед вступлением в некоммерческое объединение, как и на протяжении всего членства, компания обязана пройти проверку на соответствие требованиям действующего законодательства. Заказчику остается проанализировать некоторые данные перед тем, как принять окончательный выбор в пользу того или иного подрядчика. А именно, заказчик анализирует компанию по следующим параметрам:

  1. содержится ли информация о компании в реестре членов СРО проектировщиков с пометкой «Действующий член СРО»;
  2. как давно компания состоит в членстве в СРО: более длительный срок членства свидетельствует об неоднократном подтверждении эффективности своей работы в ходе проверок, проводимых саморегулируемой организацией;
  3. право на объекты и уровень ответственности, устанавливаемый саморегулируемой организацией на основании объема осуществляемых компанией работ, а также в соответствии с оплаченным взносом в компенсационный фонд СРО.

Данные показатели содержатся в реестре членов СРО АП СОПО. Следовательно, заказчик быстрее найдет необходимую информацию, так как она разбита по отдельным вкладкам, а проектная компания сможет приступить к выполнению работ в оперативном порядке.

При возникновении дополнительных вопросов при работе с реестром или оформлении выписки вы можете позвонить по телефону +7 (495) 902-74-82 для получения консультации от нашего эксперта. Обращаем ваше внимание, что получить консультацию можно абсолютно бесплатно.

Получение выписки СРО в Москве

Согласно действующим законодательным требованиям, членство в саморегулируемой организации подтверждают с помощью выписки. Такой порядок действует с 01.07.2017, а форма выписки утверждена Приказом Ростехнадзора от 04.03.2019. Иных способов подтвердить свое участие в профессиональном сообществе не существует.

Что мы предлагаем

Получение выписки СРО на проектирование актуально для предпринимателей и юридических лиц, которые занимаются архитектурно-проектной деятельностью и хотят подтвердить свой статус и квалификацию. Союз проектных организаций «ПРОМГРАЖДАНПРОЕКТ» предлагает получение выписки из реестра СРО проектировщиков на лояльных условиях и без бюрократической волокиты. Мы поможем собрать документы, уладим все формальности и при необходимости обеспечим срочный прием в саморегулируемую организацию.

Какую информацию содержит выписка?

Право на получение выписки из реестра СРО имеют только действующие члены профессиональной организации. Документ подтверждает, что обладатель имеет право заниматься архитектурно-строительным проектированием, соответствует квалификационным требованиям СРО, своевременно оплачивает членские взносы и имеет действующий договор страхования гражданской ответственности. В выписке указывают данные СРО на проектирование и другую информацию:

  • степень ответственности исполнителя;
  • размер возмещения при нанесении ущерба;
  • право обладателя на участие в тендерах;
  • сумму взноса в фонд договорных обязательств;
  • виды объектов, с которыми может работать исполнитель: обычные, повышенной опасности и технической сложности.

Более подробную информацию о содержании документа можно получить у наших специалистов. Выписка действует в течение 1 месяца с даты выдачи.

Как получить выписку?

Алгоритм действий различается в зависимости от того, является ли юрлицо и ИП членом СРО или только планирует вступление. Претенденты на вступление в СРО сначала обращаются за содействием к экспертам компании «ПРОМГРАЖДАНПРОЕКТ» и передают нам документы (при необходимости) для включения сотрудников в Национальный реестр специалистов НОПРИЗ, среди которых:

  • дипломы о высшем профессиональном образовании;
  • трудовые книжки сотрудников, которые подтверждают стаж работы по профильному направлению;
  • дипломы и удостоверения о повышении квалификации и др.

С нашей помощью вступление в СРО и получение выписки СРО займет минимум времени.

Преимущества СРО «ПРОМГРАЖДАНПРОЕКТ» – безупречная репутация, отсутствие претензий со стороны контролирующих органов, адекватные членские взносы и солидный компенсационный фонд. Членство в СРО обеспечит компаниям и ИП профессиональную и юридическую поддержку и повысит уровень доверия со стороны потенциальных клиентов.

 

Оцифровка чеков с распознаванием чеков

Хотите автоматизировать извлечение данных из чеков? Ознакомьтесь с предварительно обученным распознаванием чеков от Nanonets или , создайте собственное распознавание чеков. Вы также можете запланировать демонстрацию , чтобы узнать больше о наших примерах использования AP!

Запланировать демонстрацию


Распознавание чеков или оцифровка чеков решает проблему автоматического извлечения информации из  чека. В этой статье я расскажу о теории оцифровки квитанций и реализую сквозной конвейер с использованием OpenCV и Tesseract.Я также рассматриваю несколько важных статей, в которых проводится оцифровка чеков с использованием глубокого обучения.

Что такое оцифровка чеков?

Квитанции содержат информацию, необходимую для торговли между компаниями, и большая ее часть находится на бумаге или в полуструктурированных форматах, таких как PDF-файлы и изображения бумаги/печатных копий. Чтобы эффективно управлять этой информацией, компании извлекают и хранят соответствующую информацию, содержащуюся в этих документах. Традиционно это достигается путем ручного извлечения соответствующей информации и ввода ее в базу данных, что является трудоемким и дорогостоящим процессом.

Оцифровка чека решает проблему автоматического извлечения информации из  чека.

Извлечение ключевой информации из квитанций и преобразование их в структурированные документы может служить многим приложениям и службам, таким как эффективное архивирование, быстрое индексирование и анализ документов. Они играют решающую роль в оптимизации документоемких процессов и автоматизации делопроизводства во многих областях финансов, бухгалтерского учета и налогообложения.


Нужен надежный OCR или сканер чеков для извлечения данных из чеков? Ознакомьтесь с API-интерфейсом OCR квитанций Nanonets!

Запланировать демонстрацию


Кому будет полезна оцифровка чеков?

Вот несколько областей, в которых оцифровка квитанций может оказать огромное влияние:

Автоматизация расчетов с кредиторами и дебиторской задолженностью

Вычисление счетов к оплате (AP) и счетов к получению (AR) вручную является дорогостоящим, трудоемким и может привести к путанице между Менеджеры, клиенты и поставщики.Благодаря оцифровке компании могут устранить эти недостатки и получить больше преимуществ — повышенная прозрачность, аналитика данных, улучшенный оборотный капитал и более простое отслеживание.

Оптимизация цепочки поставок

Цепочки поставок являются основой надлежащего функционирования многих компаний. Управление задачами, информационными потоками и товарными потоками является ключом к обеспечению полного контроля над поставками и производством. Это важно, если организации должны соблюдать сроки поставки и контролировать производственные затраты.

Компании, которые действительно процветают в наши дни, имеют нечто общее: оцифрованную цепочку поставок. 89% компаний с цифровыми цепочками поставок получают идеальные заказы от международных поставщиков, обеспечивая своевременную доставку. Одним из ключевых элементов реализации цифровой цепочки поставок 4.0 следующего поколения является автоматизация сбора данных и управления ими, и многие из этих данных представлены в форме квитанций и счетов-фактур. Ручной ввод квитанций является узким местом в цепочке поставок и приводит к ненужным задержкам.Если эта обработка квитанций будет переведена в цифровую форму, это может привести к существенному выигрышу во времени и эффективности.


У вас возникла проблема с OCR? Хотите оцифровать счета, PDF-файлы или номерные знаки? Воспользуйтесь нашим OCR-конвертером или создайте онлайн-модели OCR бесплатно!

Запланировать демонстрацию


Почему это сложная задача?

Оцифровка чеков затруднена, так как чеки имеют множество вариаций и иногда имеют низкое качество.Сканирование квитанций также привносит в нашу цифровую копию несколько артефактов. Эти артефакты создают множество проблем с читабельностью.

Вот список из нескольких вещей, которые делают трудную проблему для трещины

  • Рукописные тексты
  • Маленькие шрифты
  • FADY Images
  • FADED Изображения
  • Движение камеры
  • Watermarkings
  • Морщины
  • Выцветший текст

💡

Хотите понять алгоритмы глубокого обучения, лежащие в основе таких процессов? Перейдите в наш блог LayoutLM объяснения

Традиционный конвейер оцифровки чеков

Типичный конвейер для такого сквозного подхода включает:

  • Предварительную обработку
  • Оптическое распознавание символов
  • 4 9009
  • Извлечение
  • Дамп данных

Давайте углубимся в каждую часть конвейера.Первым этапом процесса является предварительная обработка.

Предварительная обработка

Большинство отсканированных квитанций зашумлены и содержат артефакты, поэтому для правильной работы систем оптического распознавания символов и извлечения информации необходимо предварительно обработать квитанции. Общие методы предварительной обработки включают в себя: шкалу серого, пороговое значение (бинаризация) и удаление шума.

Оттенки серого просто преобразуют изображение RGB в изображение в градациях серого.

Удаление шума обычно включает удаление шума соли и перца или гауссова шума.

Большинство модулей OCR хорошо работают с черно-белыми изображениями. Это может быть достигнуто с помощью пороговой обработки, которая представляет собой присвоение значений пикселей по отношению к предоставленному пороговому значению. Каждое значение пикселя сравнивается с пороговым значением. Если значение пикселя меньше порогового значения, оно устанавливается равным 0, в противном случае оно устанавливается на максимальное значение (обычно 255).

OpenCV предоставляет различные варианты порогового значения — простое пороговое значение, адаптивное пороговое значение

Оптическое распознавание символов

Следующим шагом в конвейере является OCR .Он используется для чтения текста с изображений, таких как отсканированный документ или изображение. Эта технология используется для преобразования практически любых изображений, содержащих письменный текст (печатный, рукописный или печатный), в машиночитаемые текстовые данные . Распознавание текста состоит из двух этапов: распознавание текста и обнаружение текста.

Существует несколько подходов к OCR. Обычный подход Computer Vision заключается в следующем:

  • Использование фильтров для отделения символов от фона
  • Применение обнаружения контуров для распознавания отфильтрованных символов
  • Использование классификации магов для идентификации символов

Применение фильтров и классификация изображений довольно просты, (подумайте о классификации MNIST с использованием SVN), но сопоставление контуров — очень сложная проблема, требующая больших ручных усилий и не поддающаяся обобщению.

Далее идут подходы глубокого обучения. Глубокое обучение очень хорошо обобщает. Одним из самых популярных подходов для обнаружения текста является EAST. EAST (эффективный точный детектор текста сцены) — это простой, но мощный подход к обнаружению текста. Сеть EAST на самом деле является версией хорошо известной сети U-Net, которая хороша для обнаружения объектов разного размера.

CRNN и STN-OCR (Spatial Transformer Networks) — другие популярные бумаги, которые выполняют OCR.

Наиболее распространенный подход к проблеме извлечения информации основан на правилах, когда правила пишутся после OCR для извлечения необходимой информации.Это мощный и точный подход, но он требует написания новых правил или шаблонов для нового типа документа.

В литературе существует несколько систем анализа счетов, основанных на правилах.

  • Для Intellix от DocuWare требуется шаблон с аннотациями соответствующих полей.
  • SmartFix использует специально разработанные правила конфигурации для каждого шаблона. стандартная структура обнаружения объектов, такая как YOLO, Faster R-CNN для распознавания полей.Таким образом, вместо простого обнаружения текста распознавание полей и определение текста выполняются одновременно. Это уменьшает конвейер (обнаружение текста → распознавание → извлечение для обнаружения → распознавание). Нет необходимости писать какие-либо правила, так как детектор объектов научится распознавать эти поля.

    Дамп данных

    После извлечения информации можно выполнить дамп данных, как того требует наш вариант использования. Часто формат JSON для хранения информации о полях удобен. Эти файлы JSON можно легко преобразовать в файлы XML, листы Excel, файлы CSV или текстовые файлы в зависимости от того, кто хочет работать с данными и как.

    Оцифровка чека с помощью Tesseract

    Теперь, когда у нас есть представление о конвейере, давайте реализуем его на примере чека . Это квитанция, с которой мы будем работать. Наша цель в конце — извлечь название ресторана, приобретенные товары с их количеством и стоимостью, датой покупки и общей суммой.

    Предварительная обработка

    Поскольку наша квитанция уже представлена ​​в оттенках серого и шума немного, я собираюсь выполнить пороговое значение, применив пороговое значение 210.Вы можете настроить значение, чтобы получить правильный результат. Слишком мало, и вы многое упустите. Слишком близкое к 255 сделает все черным.

    Сначала нам нужно установить OpenCV.

      pip install opencv-python  

    Вот код порогового значения.

      импорт cv2
    импортировать numpy как np
    из matplotlib импортировать pyplot как plt
    
    # Читаем изображение
    img = cv2.imread('квитанция.jpg',0)
    # Простое пороговое значение
    ret,thresh2 = cv2.threshold(img,210,255,cv2.THRESH_BINARY)
    cv2.imshow(thresh2,'grey')  

    Вот как выглядит вывод.

    Обнаружение текста

    Для обнаружения текста я буду использовать библиотеку с открытым исходным кодом под названием Tesseract. Это основная библиотека OCR, разрабатываемая Google с 2006 года. Последняя версия Tesseract (v4) поддерживает распознавание текста на основе глубокого обучения, которое значительно точнее. Сам базовый механизм OCR использует сеть с долговременной кратковременной памятью (LSTM).

    Сначала установим последнюю версию Tesseract.

    для Ubuntu

    для Ubuntu

      Sudo APT Установить Tesseract-OCR  

    для Macos

      Brew Установить Tesseract --head  

    для Windows, вы можете скачать двоичные файлы из этой страницы

    версия.

      tesseract -v  

    Вывод -

      tesseract 4.0.0-beta.3
    лептоника-1.76.0
    libjpeg 9c: libpng 1.6.34: libtiff 4.0.9: zlib 1.2.11
    Найден AVX512BW
    Найден AVX512F
    Найден AVX2
    Найдено AVX
    Найдено SSE  

    Установите ваши привязки Tesseract + Python

    Теперь, когда у нас установлен двоичный файл Tesseract, нам нужно установить привязки Tesseract + Python, чтобы наши сценарии Python могли взаимодействовать с Tesseract.Нам также необходимо установить немецкий языковой пакет, так как квитанция на немецком языке.

      pip установить pytesseract
    sudo apt-get install tesseract-ocr-deu  

    Теперь, когда мы установили Tesseract, давайте начнем обнаруживать текстовые поля. Tesseract имеет встроенную функциональность для обнаружения текстовых полей.

      импортный питессеракт
    из pytesseract import Output
    импорт cv2
    
    img = cv2.imread('квитанция.jpg')
    d = pytesseract.image_to_data(img, output_type=Output.DICT)
    n_boxes = len (d ['уровень'])
    для i в диапазоне (n_boxes):
    (x, y, w, h) = (d['left'][i], d['top'][i], d['width'][i], d['height'][i] )
        изображение = cv2.прямоугольник (изображение, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
    
    cv2.imshow(img,'img')  

    Вот вывод кода обнаружения текста.

    Распознавание текста

    Мы используем Tesseract для выполнения OCR. Tesseract 4 использует подход глубокого обучения, который работает значительно лучше, чем большинство других реализаций с открытым исходным кодом.

    Вот код распознавания текста. Несмотря на то, что это очень простой однострочный код, многое скрыто под капотом.

      извлеченный_текст = pytesseract.image_to_string(img, lang = 'deu')  

    Вот необработанный вывод.

      'Berghotel\nGrosse Scheidegg\n3818 Grindelwald\nFamilie R.Müller\n\nRech.Nr. 4572 30.07.2007/13:29: 17\nBar Tisch 7/01\n2xLatte Macchiato &ä 4,50 CHF 9,00\n1xGloki a 5,00 CH 5,00\n1xSchweinschnitzel ä 22,00 CHF 22,00\nIxToChässpätz 1 a 18,50 CHF 54.50\n\nВкл. 7,6% MwSt 54,50 швейцарских франков: 3,85\n\nОбщая стоимость в евро 36,33 евро\nEs beiente Sie: Ursula\n\nMwSt Nr. : 430 234\nТел.: 033 853 67 16\nФакс.: 033 853 67 19\nЭлектронная почта: [email protected] luewin. ch'  

    Вот отформатированный вывод

      Berghotel
    Гросс-Шайдегг
    3818 Гриндельвальд
    Семья Р. Мюллер
    
    Реч.№. 4572 30.07.2007/13:29:17
    Бар Тиш 7/01
    2xLatte Macchiato &ä 4.50 CHF 9,00
    1xГлоки 5.00 CH 5.00
    1xSchweinschnitzel ä 22.00 22.00 швейцарских франка
    IxChässpätz 1 в 18,50 18,50 швейцарских франков
    
    Итого: 54,50 швейцарских франков
    
    вкл. 7,6% MwSt 54,50 швейцарских франков: 3,85
    
    Entspricht в евро 36,33 евро
    Es beiente Sie: Урсула
    
    MwSt №. : 430 234
    Тел.: 033 853 67 16
    Факс.: 033 853 67 19
    Электронная почта: [email protected] luewin. ch  

    Нужно оцифровать документы, квитанции или счета, но лень кодировать? Отправляйтесь на Nanonets и создавайте модели OCR бесплатно!

    Запланировать демонстрацию


    Как я уже упоминал ранее, наиболее распространенным способом извлечения информации является подход, основанный на правилах.

    Все квитанции этого отеля имеют фиксированную структуру, и информация отображается в разных строках.Это отражено в выводе OCR, где символы новой строки представлены символом «\n». Используя их, давайте напишем набор правил для извлечения информации. Этот набор правил можно применить к любой квитанции из этого отеля, поскольку они будут иметь одинаковый формат.

    Я буду извлекать название ресторана, дату транзакции, купленные товары, их количество, общую стоимость за единицу и общую сумму, используя простые команды Python и регулярные выражения.

    Это словарь, в котором я буду хранить извлеченную информацию.

      квитанция _ocr = {}  

    Первым шагом является извлечение названия ресторана. Расположение названия ресторана будет постоянным во всех квитанциях, то есть в первых двух строках. Давайте используем это для создания правила.

      расщеплений = extracted_text.splitlines()
    restaurant_name = splits[0] + '' + splits[1]  

    Затем мы извлекаем дату транзакции. Регулярное выражение даты довольно простое.

     
    импортировать повторно
    # регулярное выражение для даты.В чеке указана дата 30.07.2007 в формате ДД:ММ:ГГГГ.
    
    date_pattern = r'(0[1-9]|[12][0-9]|3[01])[.](0[1-9]|1[012])[.](19|20) \д\д'
    дата = re.search (дата_шаблон, извлеченный_текст). группа ()
    квитанция_ocr['дата'] = дата
    Дата печати)
      

    Выход -

      ‘30.10.2007’
      

    Затем мы извлекаем всю информацию, связанную с товарами и стоимостью.

    Товар содержит CHF, который является швейцарским франком. Давайте обнаружим все случаи CHF. Теперь мы можем обнаруживать строки, распознавая символы между 2 \n и содержащие CHF.Я также определяю общее количество здесь.

      # получить строки с помощью chf
    линии_с_chf = []
    для линии в расколах:
      если re.search(r'CHF',строка):
        lines_with_chf.append(строка)
    
    print(lines_with_chf)  

    Вывод -

      2xLatte Macchiato &ä 4,50 CHF 9,00
    1xSchweinschnitzel ä 22.00 22.00 швейцарских франка
    IxChässpätz 1 в 18,50 18,50 швейцарских франков
    Итого: 54,50 швейцарских франков
    вкл. 7,6% MwSt 54,50 CHF: 3,85  

    Если вы заметили, Tesseract пропустил один элемент, потому что обнаружил CH вместо CHF.В следующем разделе я расскажу о проблемах традиционных систем OCR.

      # получить предметы, всего, игнорировать Вкл.
    предметы = []
    для строки в lines_with_chf:
      печать (строка)
      если re.search(r'Incl',строка):
        Продолжать
      если re.search(r'Всего', строка):
        итог = строка
      еще:
        items.append(строка)
    
    # Получить Имя, количество и стоимость
    all_items = {}
    для пункта в пунктах:
      детали = элемент.split()
      количество_имя = детали[0]
      количество = количество_имя.split('x')[0]
      имя = количество_имя.split('x')[1]
      стоимость = подробности[-1]
      all_items[имя] = {'количество':количество, 'стоимость':стоимость}
      
    всего = всего.разделить('CHF')[-1]
    
    # Сохраняем результаты в словаре
    квитанция_ocr['элементы'] = все_элементы
    квитанция_ocr[‘всего’] = всего
    
    импортировать json
    
    квитанция_json = json.дампы (квитанция_ocr)
    print(receipt_json)  

    Печать нашего вывода JSON -

      {'date': '30.07.2007', 'items': {'Chässpätz': {'cost': '18.50', 'quantity': 'I '}, 'Латте': {'стоимость': '9,00', 'количество': '2'}, 'Швайншницель': {'стоимость': '22.00', 'количество': '1'}}, «всего»: «54,50»}
      

    Вся ключевая информация извлечена и сброшена в квитанцию_json..

    Проблемы со стандартным подходом

    Несмотря на то, что мы извлекли информацию, приведенный выше конвейер упускает несколько моментов и не является оптимальным. Для каждого нового чека нам нужно написать новый набор правил, и поэтому он не масштабируется.

    Может быть множество вариантов макетов, шрифтов и размеров шрифтов, рукописных документов и т. д. Различия в макетах повлияют на подходы, основанные на правилах, и их необходимо учитывать, что становится очень утомительным. Различия в шрифтах и ​​размерах шрифтов затрудняют распознавание и извлечение информации.

    Почему сквозной конвейер глубокого обучения лучше?

    Одной из самых больших проблем стандартного подхода является отсутствие обобщения. Подходы, основанные на правилах, не могут быть обобщены, и для любого нового шаблона необходимо писать новые правила. Также необходимо учитывать любые изменения или вариации в существующем шаблоне.

    Подход глубокого обучения сможет изучить эти правила и сможет легко обобщать различные макеты, если они есть в нашем наборе обучающих данных.

    Глубокое обучение и извлечение информации

    Здесь я просматриваю несколько статей, в которых используются сквозные подходы к глубокому обучению .

    CUTIE

    CUTIE: Обучение пониманию документов с помощью универсального средства извлечения текстовой информации свертки

    В этом документе предлагается метод извлечения ключевой информации на основе обучения с ограниченными требованиями к человеческим ресурсам 9. Он объединяет информацию как о семантическом значении, так и о пространственном распределении текстов в документах.Предложенная ими модель Convolutional Universal Text Information Extractor (CUTIE) применяет сверточные нейронные сети к текстам с сеткой, где тексты встроены в виде функций с семантическими коннотациями.

    Предлагаемая модель , решает проблему извлечения ключевой информации с помощью

    • Первое создание текстов с сеткой с помощью предложенного метода позиционного отображения сетки . Чтобы сгенерировать данные сетки для сверточной нейронной сети, отсканированное изображение документа обрабатывается механизмом OCR для получения текстов и их абсолютных/относительных позиций.Тексты отображаются из исходного отсканированного изображения документа в целевую сетку, так что сопоставленная сетка сохраняет исходные пространственные отношения между текстами, но более подходит для использования в качестве входных данных для сверточной нейронной сети.
    • Затем к тексту с сеткой применяется модель CUTIE. Богатая семантическая информация кодируется из текстов с сеткой на самом начальном этапе сверточной нейронной сети со слоем встраивания слов.

    CUTIE позволяет одновременно просматривать как семантическую, так и пространственную информацию текстов в отсканированном изображении документа и может достигать нового современного результата для извлечения ключевой информации.

    Модель CUTIE

    У них есть 2 модели CUTIE-A и CUTIE-B. предлагаемый CUTIE-A представляет собой сверточная нейронная сеть с высокой пропускной способностью, которая объединяет функции с несколькими разрешениями без потери функций с высоким разрешением. CUTIE-B — это сверточная сеть с жесткой сверткой для расширения поля зрения и модулем Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP) для захвата многомасштабных контекстов. И CUTIE-A, и CUITE-B проводят процесс кодирования семантического значения со слоем встраивания слов на самом начальном этапе.

    Задача CUTIE похожа на задачу семантической сегментации. Сопоставленная сетка содержит разбросанные точки данных (текстовые маркеры), в отличие от изображений, разделенных пикселями. Ключевые тексты с позиционным отображением сетки находятся либо близко, либо далеко друг от друга из-за разных типов макетов документов. Таким образом, включение возможности многомасштабной обработки контекста приносит пользу сети.

    Набор данных

    Предлагаемый метод оценивается в тесте ICDAR 2019 для надежного чтения в наборе данных SROIE, а также в самостоятельно созданном наборе данных с 3 типами отсканированных изображений документов.

    Используется набор данных ICDAR 2019 SROIE, который содержит 1000 полных отсканированных изображений чеков. Каждое изображение чека содержит около четырех ключевых текстовых полей, таких как название товара, цена за единицу, дата и общая стоимость. Текст, аннотированный в наборе данных, в основном состоит из цифр и английских символов.

    Самостоятельно созданный набор данных содержит 4 484 аннотированных отсканированных испанских квитанционных документа, включая квитанции такси, квитанции о развлечениях (ME) и гостиничные квитанции, с 9 различными классами ключевой информации.

    Результаты

    Общая производительность оценивается с использованием средней точности (AP - и измеряется с точки зрения точности для каждого класса по 9 классам..) и мягкой средней точности (softAP), где прогнозируется класс ключевой информации. определяется как правильное, если положительные основные истины предсказаны правильно, даже если некоторые ложные срабатывания включены в окончательный прогноз. совместный анализ AP и softAP обеспечивает лучшее понимание производительности модели.

    Вы можете увидеть результаты в таблице ниже.

    GCN для VRD

    Свертка графа для мультимодального извлечения информации из визуально насыщенных документов

    В этом документе представлена ​​модель на основе свертки графа для объединения текстовой и визуальной информации, представленной в визуально насыщенных документах (VRD). Вложения графов обучаются суммировать контекст текстового сегмента в документе, а затем комбинируются с вложениями текста для извлечения сущностей.

    В этой статье документ называется VRD, и я буду придерживаться его.

    Каждый документ моделируется как граф текстовых сегментов, где каждый текстовый сегмент состоит из положения сегмента и текста внутри него. Граф состоит из узлов, представляющих текстовые сегменты, и ребер, представляющих визуальные зависимости, такие как относительные формы и расстояние между двумя узлами.

    Вложения графов, созданные сверткой графов, обобщают контекст текстового сегмента в документе, которые затем объединяются с вложениями текста для извлечения объектов с использованием стандартной модели BiLSTM-CRF.

    Модель

    Модель сначала кодирует каждый сегмент текста в документе во встраивание графа, используя несколько уровней свертки графа. Вложение представляет информацию в текстовом сегменте с учетом ее визуального и текстового контекста. Визуальный контекст — это макет документа и относительное положение отдельного сегмента по отношению к другим сегментам. Текстовый контекст — это совокупность текстовой информации в документе в целом; Модель учится присваивать больший вес текстам из соседних сегментов.Затем документ объединяет вложения графа с вложениями текста и применяет стандартную модель BiLSTM-CRF для извлечения сущностей.

    Набор данных

    Используются два реальных набора данных. Это счета-фактуры по налогу на добавленную стоимость (VATI) и международные квитанции о покупках (IPR). VATI состоит из 3000 загруженных пользователями изображений и содержит 16 объектов. Примерами объектов являются имена покупателя/продавца, дата и сумма налога. Счета-фактуры на китайском языке и имеют фиксированный шаблон, поскольку это счет-фактура национального стандарта.

    IPR представляет собой набор данных из 1500 отсканированных квитанционных документов на английском языке, который состоит из 4 элементов для уточнения (номер счета-фактуры, имя поставщика, имя плательщика и общая сумма). Существует 146 шаблонов квитанций.

    Результаты

    Показатель F1 используется для оценки характеристик модели во всех экспериментах. В таблице ниже представлены результаты для двух наборов данных.

    Базовый уровень I применяет BiLSTM-CRF к каждому текстовому сегменту, где каждый текстовый сегмент представляет собой отдельное предложение.

    Baseline II применяет модель тегов к объединенным текстовым сегментам.

    Faster-RCNN + AED

    Подход глубокого обучения для распознавания чеков

    В этом документе представлен подход глубокого обучения для распознавания отсканированных чеков. Система распознавания имеет два основных модуля: обнаружение текста на основе Connectionist Text Proposal Network и распознавание текста на основе кодировщика-декодера на основе внимания. Система набрала 71,9% балла F1 за задачу обнаружения и распознавания.

    Обнаружение текста

    Структура CTPN аналогична Faster R-CNN с добавлением слоя LSTM. Сетевая модель в основном состоит из трех частей: извлечение признаков с помощью VGG16, двунаправленный LSTM и регрессия ограничительной рамки. AED имеет два основных модуля: DenseNet для извлечения функций из текстового изображения и LSTM в сочетании с моделью внимания для прогнозирования выходного текста.


    Набор данных

    Используется набор данных от СРПОЭ 2019. Они разделили данные обучения на обучение, валидацию и тестирование и случайным образом выбрали 80% квитанций для обучения, 10% квитанций для проверки и остальные для тестирования. В результате было получено 500 квитанций на обучение, 63 квитанции на проверку и 63 на тестирование.

    Результаты

    Для обнаружения текста в документе используется функция Intersection-over-Union с учетом плотности (TIoU). Для распознавания текста в документе использовались F1 , Precision and Recall.

    Таблица I показывает результат CTPN с тремя условиями: CTPN на исходных изображениях; предварительная обработка + CTPN, предварительная обработка + CTPN + проверка OCR. В таблице 2 показаны результаты сети AED.

    Конечно, есть более простой и интуитивно понятный способ сделать это.

    Нужен надежный OCR чеков для извлечения данных из чеков? Ознакомьтесь с API-интерфейсом OCR квитанций Nanonets!

    Запланировать демонстрацию


    OCR с Nanonets

    Обновление № 1: мы только что выпустили предварительно обученную модель распознавания квитанций.Перейдите на https://app.nanonets.com и начните тестирование!

    API Nanonets OCR позволяет легко создавать модели OCR. Вам не нужно беспокоиться о предварительной обработке ваших изображений или беспокоиться о сопоставлении шаблонов или создавать механизмы на основе правил, чтобы повысить точность вашей модели OCR.

    Вы можете загрузить свои данные, аннотировать их, настроить модель для обучения и дождаться получения прогнозов через пользовательский интерфейс на основе браузера, не написав ни единой строки кода, не беспокоясь о графических процессорах или поиске подходящих архитектур для ваших моделей глубокого обучения.Вы также можете получить ответы JSON для каждого прогноза, чтобы интегрировать их с вашими собственными системами и создавать приложения на основе машинного обучения, основанные на современных алгоритмах и мощной инфраструктуре.

    Использование графического интерфейса: https://app.nanonets.com/

    Вы также можете использовать API Nanonets-OCR, выполнив следующие шаги:

    Шаг 1: Клонируйте репозиторий, установите зависимости

      клон git https://github.com/NanoNets/nanonets-ocr-sample-python.мерзавец
    cd nanonets-ocr-sample-python
    sudo pip запрашивает установку tqdm
      

    Шаг 2: Получите бесплатный ключ API
    Получите бесплатный ключ API с https://app.nanonets.com/#/keys

    Шаг 3. Установите ключ API в качестве переменной среды

      экспортировать NANONETS_API_KEY=YOUR_API_KEY_GOES_HERE
      

    Шаг 4. Создайте новую модель

      питон ./code/create-model.py
      

    Примечание: При этом создается MODEL_ID, необходимый для следующего шага

    Шаг 5. Добавьте идентификатор модели в качестве переменной среды

      экспорт NANONETS_MODEL_ID=YOUR_MODEL_ID
      

    Примечание: вы получите YOUR_MODEL_ID из предыдущего шага

    Шаг 6. Загрузка данных обучения
    Данные обучения содержатся в изображениях (файлы изображений) и аннотациях (аннотации к файлам изображений)

      питон./code/upload-training.py
      

    Шаг 7: Обучение модели
    После загрузки изображений начните обучение модели

      питон ./code/train-model.py
      

    Шаг 8. Получение состояния модели
    Обучение модели занимает ~2 часа. Вы получите электронное письмо, как только модель будет обучена. А пока вы проверите состояние модели

      питон ./code/model-state.py
      

    Шаг 9. Сделайте прогноз
    После обучения модели.Вы можете делать прогнозы, используя модель

    .
      питон ./code/prediction.py ./images/151.jpg
      

    Дополнительное чтение

    Обновление:
    ‌ Добавлено больше материалов для чтения о последних достижениях в области автоматизации оцифровки чеков с использованием оптического распознавания символов и глубокого обучения.

    Руководство для начинающих по извлечению информации о квитанции с использованием глубокого обучения (модель OCR и NLP) | Маянк Рамина | One9 Tech

    Что такое извлечение информации?
    В контексте квитанций можно легко извлечь текст из квитанции с помощью инструмента OCR.С Извлечение информации мы делаем шаг вперед, придавая смысл извлеченному тексту и преобразуя его в информацию.

    Чтобы решить эту проблему, я использовал подход, предоставленный конкурсом ICDAR 2019 SROIE . Подход состоит из трех задач.

    Задача 1 — Обнаружение текста: извлечение позиционных координат слов на изображении
    Задача 2 — распознавание текста: извлечение фактических символов слова, присутствующего в изображении.
    Задача 3 - Извлечение информации

    Ниже приведен мой подход, который охватывает, как можно использовать PaddleOCR и LayoutLM (модель NLP) для извлечения названия отеля, даты, общей суммы изображение квитанции . Кроме того, я также рассмотрю, как с помощью этого метода можно извлечь другую информацию, такую ​​как строка элемента .

    Это набор инструментов распознавания текста, подобный Tesseract, но он лучше подходит для сложных задач чтения .С помощью PaddleOCR можно легко получить ограничительные рамки (задача 1) и распознать текст (задача 2).

    Ниже приведен отформатированный вывод кода (объединенные задачи 1 и 2). Вывод состоит из строк координат граничного блока и текста внутри этих блоков, как показано ниже.

    LayoutLM — это простой, но эффективный мультимодальный метод предварительной подготовки текста, макета и изображения для визуального понимания документов и задач извлечения информации, таких как понимание форм и понимание квитанций

    Другими словами, с помощью предварительно обученной модели LayoutLM можно обрабатывать изображение документа и извлекать из него информацию.

    Чтобы извлечь информацию из документа с помощью LayoutLM, мне нужны позиционные данные (задача 1) и данные распознавания (задача 2) текста, присутствующего в изображении документа, поскольку они будут служить входными данными для нашей модели LayoutLM.

    LayoutLM может выполнять два типа задач
    1. Классификация: Предсказание соответствующей категории для каждого изображения документа
    2. Маркировка последовательности: Он предназначен для извлечения пар ключ-значение из отсканированных изображений документа.

    Задача извлечения информации потребует маркировки последовательности.

    LayoutLM имеет хорошую архитектуру для извлечения информации о квитанциях, но не полностью подготовлен для этой задачи. Поэтому требует дополнительной подготовки.

    Набор данных и веса:
    Поскольку LayoutLM является предварительно обученной моделью, для ее дальнейшего обучения не потребуется большой набор данных. Но это зависит от визуальной структуры вашего чека. Если вы хотите настроить таргетинг на широкий спектр форматов чеков, вам потребуется не менее 200 изображений для каждого целевого формата, чтобы обеспечить достойную, если не хорошую производительность.Для дальнейшего обучения я использую набор данных SROIE из ICDAR 2019.

    Набор данных SROIE imageSROIE Данные задачи 1 и 2 для приведенного выше изображения из набора данныхSROIE Задача 3 данные для приведенного выше изображения из набора данных

    Для предварительно обученных весов я собираюсь использовать это kaggle, которая дополнительно обучается на собственной предварительно обученной модели LayoutLM для задачи маркировки последовательностей. Это даст нам хороший старт, поскольку для извлечения информации о чеке требуется задача маркировки последовательности.

    Предварительная обработка данных (переход от задачи 1 и 2 к задаче 3):
    С помощью задачи 1 и 2 я получаю данные о местоположении и распознавании граничного прямоугольника.В граничной рамке может быть одно слово или несколько слов , но для использования информации о макете каждого документа LayoutLM должен получить каждое слово/маркер с его местоположением на изображении. Это означает, что LayoutLM нужны данные задач 1 и 2 для каждого отдельного слова, но существующие данные находятся в наборе слов. Чтобы получить данные для каждого слова, я выполнил некоторую арифметику/обработку для преобразования, как показано здесь .

    Чтобы создать обучающий набор при выполнении вышеуказанных шагов обработки, необходимо определить «метки» (как указано в приведенной выше ссылке) для задачи маркировки последовательностей.Поэтому при прогнозировании модель будет классифицировать каждое слово по одной из этих меток. Следовательно, данные OCR необходимо преобразовать в отдельные слова. Этикетки создаются на основе тегов BIO (IOB).

    В приведенном ниже файле есть четыре метки, состоящие из трех целевых меток и пустой метки («O»), которая назначается слову, когда никакая другая целевая метка не назначена.

    После обработки и присвоения меток так будут выглядеть ввод и эталонный вывод для обучения модели.

    Обработанные входные данные модели для обучения. Эталонный вывод для обучения модели

    Обработанные данные должны быть определенным образом отформатированы в определенные файлы, прежде чем они пойдут на обучение. Здесь прикрыто лучше.

    Теперь данные обработаны и готовы к обучению и тестированию с помощью этих команд.

    Команда обучения:

    Команда тестирования:

    Результат:
    Это результаты, которые я получил после обучения и тестирования на наборе данных SROIE.

    Прогноз:
    Теперь я могу использовать эту модель для прогнозирования названия отеля , даты и общей суммы из любой квитанции.

    Это прогноз для получения, показанный в Задаче 1 и 2. Модель пометила каждое слово (токен) соответствующей меткой.

    Этот прогноз можно преобразовать в формат JSON следующим образом:

    Вывод:

    Прогноз показывает, насколько мощным является LayoutLM.Несмотря на то, что формат квитанции с прогнозом не совсем совпадает с квитанцией в наборе данных SROIE, модель по-прежнему дает достойный прогноз.

    Для повышения точности можно настроить гиперпараметр или обучить больше данных в зависимости от ваших потребностей.

    Извлечение дополнительной информации :

    Для извлечения дополнительной информации, такой как строка элемента, вам необходимо создать соответствующие метки для каждой строки элемента в формате BIO. Вам также потребуется создать пользовательские данные обучения, состоящие из ваших вновь созданных меток.

    Ending Note:

    Это был мой подход к решению этой проблемы. Это часть продукта, разрабатываемого в One9 Tech . Если у вас есть какие-либо сомнения относительно подхода, я с нетерпением жду их решения. Если у вас есть другой подход, пожалуйста, поделитесь им. Вы также можете связаться со мной в Twitter.

    Каталожные номера:

    Как точное извлечение данных о поступлениях может помочь в управлении расходами?

    Бумага, лента и ксерокопии по-прежнему являются частью процесса отчетности о расходах вашей компании? Ваши сотрудники все еще вручную вводят данные из квитанций для всех своих деловых расходов?

    Мы понимаем, почему предприятия могут скептически относиться к использованию программного обеспечения для автоматизированного управления расходами.И мы знаем, что за всеми сомнениями и вопросами стоят некоторые законные опасения.

    Но что, если мы скажем вам, что программное обеспечение для управления расходами, такое как Fyle, может эффективно работать через смартфоны? Что это может помочь сотруднику точно и вовремя отчитываться и представлять свои расходы? В этой статье мы поговорим о технологии извлечения данных и ее работе. Мы также углубимся в то, как точное извлечение данных может принести пользу процессу управления расходами.

    Извлечение данных чека с использованием технологии OCR

    Современное программное обеспечение для управления расходами адаптировало новую технологию для облегчения проблем управления .Одной из таких технологий является OCR или оптическое распознавание символов (технология машинного обучения) . Эта технология считывает каждый символ один за другим и преобразует его в текст. Очевидно, что точность имеет первостепенное значение, и OCR выполняет это преобразование с точностью 98-99% . как сканер. Эта технология также может находиться в ваших почтовых ящиках Gmail или Office 365 и выполнять ту же функцию.Затем извлеченные данные можно сохранить в единой системе для быстрого доступа.

    РЕКОМЕНДУЕТСЯ ЧИТАТЬ:

    Преимущества управления квитанциями онлайн по сравнению с традиционными методами Со всеми квитанциями, формами, номерами и политиками это может начать казаться огромным бременем. Имея это в виду, давайте посмотрим, как отчетность о расходах развивалась с годами.

    Перед оцифровкой отчета о расходах

    При составлении отчета о расходе сотрудник должен: поставщика и категории расходов

  • Убедитесь, что данные в отчете о расходах соответствуют квитанции, приложенной к нему несколько деловых расходов, ввод всех деталей в отчет о расходах может быть утомительным.Несмотря на все время и усилия, он по-прежнему подвержен ошибкам. Ручной процесс также увеличивает вероятность неправильных или несоответствующих записей. Это может привести к многократному возврату и возврату, а привести к задержкам или невыплате сотрудниками возмещения.

    Совет:

    Вы можете легко установить сканер чеков или приложение для отслеживания чеков на смартфон. Это может снизить нагрузку на сбор, сопоставление и хранение физических квитанций.

    После оцифровки отчетов о расходах

    Когда у сотрудника есть правильный инструмент для извлечения данных, он значительно снижает рабочую нагрузку, а также дает удовлетворительные результаты. Современное программное обеспечение для управления расходами предоставляет такие инструменты, как сканер чеков и надстройки для электронной почты . В этих методах извлечение данных квитанции выполняется с большой легкостью и точностью. Это также устраняет утомительную задачу ручного ввода данных.

    Со сканером чеков

    • Сотрудники могут просто сфотографировать чек
    • Программное обеспечение сканирует изображение и извлекает соответствующие данные
    • 9064
    • Сотрудник может отправить отчет о расходах в любое время через приложение

    С надстройкой электронной почты,

    • Вы можете напрямую сообщать обо всех деловых расходах из почтового ящика
    • С извлечением данных сотрудников 4,0064 нет необходимости вручную заполнять сведения о расходах 
    • Сотрудник может просто просмотреть и отправить отчет о расходах 

    Благодаря инструментам извлечения данных квитанций время, затрачиваемое на весь процесс отчетности о расходах, значительно сокращается.Все трудности, связанные со ссылками и сопоставлением квитанций с формами отчетов о расходах, устранены. Теперь у сотрудников есть достаточно времени, чтобы заняться более продуктивной работой.

    Преимущества использования программного обеспечения для управления расходами для извлечения данных о чеках

    Точное извлечение данных о чеках может принести пользу как сотрудникам, так и компании. Для сотрудников облегчает их работу и помогает вовремя сообщать о расходах. Своевременная и точная подача отчетов о расходах компании помогает сократить сроки возмещения расходов сотрудникам.

    • Больше не нужно тратить время на ручной ввод - Одним из основных преимуществ извлечения данных о чеках является автоматизация рутинных задач, включая ручной ввод данных.
    • Меньше места для ошибок - Без ручного ввода сотрудникам нужно только проверить правильность чисел, выведенных программным обеспечением, перед их отправкой.
    • Оптимизация затрат - Хорошо построенная система обеспечивает меньшую утечку данных. Это приводит к сокращению ручного труда и скрытых затрат.
    • Лучшее хранение и доступность - Извлеченные данные квитанции хранятся в единой системе, такой как облако. Это обеспечивает безопасное хранение всех квитанций о расходах.
    • Меньше нарушений политики, больше соответствия - Современное программное обеспечение позволяет компаниям интегрировать свою политику расходов с программным обеспечением для обеспечения соответствия.

    РЕКОМЕНДУЕМ ПРОЧИТАТЬ:

    Как добиться более строгого соблюдения требований сотрудниками с помощью приложения для отслеживания чеков?

    Управление расходами и извлечение данных о поступлениях

    За прошедшие годы были разработаны новые технологии для устранения неполадок в любой проблемной области в любом секторе.В результате такие технологии, как искусственный интеллект и машинное обучение, внедряются во все области. Чтобы исключить большую часть ручной работы и неточностей, программное обеспечение для управления расходами использует ИИ.

    Fyle — одно из таких программ для управления расходами на основе искусственного интеллекта. Благодаря эффективному сканированию чеков и управлению квитанциями сотрудники могут легко получать отчеты о расходах. Финансовый отдел также может ожидать и ценить большее соблюдение сотрудниками политики компании.

    Fyle поставляется с такими функциями, как аналитика расходов, авансовые платежи, управление корпоративными картами и многое другое. Запланируйте демонстрацию сегодня, чтобы узнать, как упростить процесс управления расходами.

    Как бесплатно отсканировать чек и извлечь из него данные

    Как отсканировать чек и извлечь из него данные


    Квитанции обычно имеют построчный формат, очень похожий на таблицы.Другой типы документов, такие как счета-фактуры, контракты и т. д., также имеют тот же макет. Для всех этих документов мы рекомендуем которые вы включаете, проверьте параметр Сканирование чеков и/или распознавание таблиц на первой странице. Если вы используете OCR API, вы получите тот же результат включив режим сканирования чеков. В результате OCR-текст сортируется построчно — точно так же, как вы найдете его в квитанции. Это делает OCR API идеальным SDK для захвата квитанций.

    Пример захвата квитанции

    На приведенном ниже снимке экрана показан результат распознавания отсканированного чека Walmart. Структура текстового вывода такая же, как и на чеке.

    Мы выделили несколько строк желтым цветом, чтобы визуально облегчить сравнение левого входного изображения и OCR. текстовый результат справа.

    В OCR API переключатель isTable = true запускает логику получения и сканирования таблицы.Более подробная информация доступна в разделе флажков сканирования чеков. документации API OCR

    Тестовый чек OCR

    Вы можете протестировать синтаксический анализ квитанций и извлечение данных прямо на нашей главной странице. Вот оригинальный скан чека:

    Ссылка на изображение чека Walmart: https://ocr.space/Content/Images/receipt-ocr-original.jpg - просто вставьте его в поле URL на главной странице.

    Как извлекать данные о квитанциях с помощью OCR, Regex и AI

    Оптическое распознавание изображений (OCR) широко используется в наши дни для извлечения информации из различных документов, таких как квитанции, для оцифровки бумажных документов и оптимизации рабочего процесса управления документами. Несмотря на то, что OCR чеков пригодится, когда компаниям приходится иметь дело с кучами квитанций каждый день, самого сканера чеков OCR недостаточно для получения достаточно точных результатов.

    В этом сообщении блога мы обсудим:

    Преимущества оцифровки чеков с помощью OCR

    Повышение операционной эффективности

    Обычно вы храните все чеки в одном месте и начинаете их обрабатывать через несколько дней. Чтобы оцифровать их вручную, вам нужно будет найти соответствующую информацию, ввести ее в электронную таблицу, проверить правильность введенного вами текста и перейти к следующему, пока вы, наконец, не оцифруете стопки квитанций.Возможно, вам даже потребуется сделать дополнительный шаг, чтобы загрузить электронную таблицу в разные системы для операционных или бухгалтерских целей. Звучит ужасно, не так ли?

    Благодаря распознаванию квитанций вы можете сократить процесс с часов или даже дней до нескольких минут. После настройки шаблона и конкретных полей данных, которые вы хотите, программное обеспечение будет извлекать информацию из пакетов изображений или файлов PDF, организовывать их для создания структурированных данных и даже отправлять конечные результаты в другие системы по запросу.Все, что вам нужно сделать, это загрузить файлы и убедиться, что окончательные результаты точны, что сводит к минимуму ваши усилия и значительно повышает эффективность работы.

    Сокращение человеческих ошибок за счет более высокой точности

    Выполнение повторяющихся задач, таких как ввод данных вручную, может быть довольно скучным, и это может повлиять на качество ваших данных, когда персонал начнет отвлекаться, а все числа и слова станут размытыми . Распознавание квитанций никогда не столкнется с трудностями при концентрации внимания и может распознавать тексты, извлекать их и систематизировать выходные данные с высокой точностью.

    Сокращение расходов и максимальное использование офисных площадей

    Ввод данных вручную может быть довольно трудоемким, и чем больше квитанций вы должны обработать, тем выше будут затраты на персонал. Кроме того, могут быть некоторые дополнительные расходы, связанные с неточностью данных, вызванной человеческими ошибками. Благодаря дополнительной постобработке с использованием искусственного интеллекта сканер квитанций OCR может помочь вам сократить эти расходы и освободить офисное пространство, поскольку вам не придется нанимать дополнительных сотрудников для оцифровки квитанций вручную или складывать стопки квитанций в вашем офисе.

    Поддержание целостности данных и повышение безопасности данных

    Несмотря на то, что как цифровые файлы, так и физические бумажные документы могут быть потеряны или повреждены в результате физических, экологических или технологических опасностей, предприятия, имеющие цифровые резервные копии, по-прежнему имеют больше шансов восстановить свои данные, поскольку они могут хранить копии как на локальном оборудовании, так и в облачном хранилище.

    Кроме того, безопасность данных и управление доступом, безусловно, будут проще, если квитанции будут оцифрованы с помощью оптического распознавания символов, поскольку данные, скорее всего, будут зашифрованы или сохранены в облаке, к которому никто не сможет получить доступ.

    Какие проблемы возникают при оцифровке чеков с помощью OCR?

    При извлечении данных с распознаванием квитанций нам необходимо решить несколько проблем. Макеты квитанций сильно различаются, так как у каждой компании свой формат. Поэтому сложно придумать универсальное правило для извлечения данных из всех шаблонов квитанций. Кроме того, после сканирования квитанций в изображения или PDF-файлы они могут быть искажены, что еще больше затруднит их чтение. Не говоря уже о том, что существует множество факторов, которые могут ухудшить качество изображения, такие как ориентация, морщины, размер шрифта, яркость, рукописный текст и многое другое.

    Чтобы сканеры чеков OCR выдавали более точные результаты, мы добавили в формулу не только предварительную обработку, но и регулярные выражения (Regex) и некоторые модели искусственного интеллекта (AI).

    Как FormX решает эти проблемы?

    Начнем с успешного примера: FormX сыграла важную роль в оптимизации процесса проверки программы выплат неправительственной организации, позволив им оцифровывать данные изображений, форм и физических документов из 43 000 приложений.

    Мы углубимся в части сбора и извлечения данных. Хотя FormX может извлекать данные из всех видов физических форм и документов, для удобочитаемости в качестве основного примера в этой статье будут использоваться общие квитанции.

    ФОТО КАРЛИ ДЖИН НА UNSPLASH

    Предлагаемые этапы решения проблемы

    Главная проблема, которую мы хотим здесь решить, — это как извлечь {сумму}, {дату} и {время} из различных квитанций.

    Существуют всевозможные квитанции с различными макетами, что затрудняет извлечение только суммы, даты и времени.Мы придумали решение, состоящее из четырех основных этапов:

    1. Получение текстовых данных из изображений чеков с помощью технологии OCR.
    2. Фильтрация выбросов и группировка текстовых данных в горизонтальные строки.
    3. Поиск кандидатов из горизонтальных линий.
    4. Классифицируйте кандидатов с помощью моделей ИИ и возвращайте положительные результаты.

    Они будут подробно описаны в следующих разделах.

    Мы потратили значительное количество времени на четвертом этапе, описанном выше, экспериментируя с моделями ИИ и настраивая параметры.Однако мы хотели бы подчеркнуть, что предварительная обработка (этапы с 1 по 3) не менее важна. Они улучшают качество текстовых данных, что, в свою очередь, улучшает конечный результат классификации.

    OCR на чеке через Google Vision

    Это первый этап, на котором изображение чека преобразуется в набор текста с помощью Google Vision API.

    Независимо от того, предназначено ли изображение для обучения моделей ИИ или на самом деле является квитанцией, из которой будет извлечена информация, оно всегда передается в Google Text Detection API для распознавания его текста.Стоит отметить, что для повышения точности распознавания каждое изображение сначала проходит процесс деформации изображения.

    Возвращаемый результат представлен пятью иерархиями в порядке убывания: страница, блок, абзац, слово и символ.

    Каждый объект, независимо от того, к какой иерархии он принадлежит, содержит текстовые данные и его ограничительную рамку (набор из четырех вершин с координатами x и y).

    Мы использовали только два самых основных, Word и Symbol. Первый представляет собой массив символов, а второй представляет собой символ или знак препинания.Вы можете найти более подробные определения этих иерархий в официальной документации Google.

    Line Orientation Estimation

    К этому времени у нас есть тексты изображений квитанций, хранящиеся в объектах Word и Symbol.

    Теперь мы сгруппируем их в горизонтальные линии относительно квитанции, отсортированные по вертикальному смещению каждой из верхней части квитанции, сохраненной в виде массива. Вот почему:

    • Информация в чеках почти всегда напечатана горизонтально.Текстовые элементы на одной горизонтальной линии с большей вероятностью будут связаны между собой.
    • Удаляет недостаточно горизонтальные слова. Выходные данные OCR могут иногда содержать некоторые вертикальные элементы, которые не являются нашими целевыми данными.
    • Различные комбинации слов дают разные значения. Объединение их вместе позволяет нам перебирать все возможные.
    • Расстояние между словами или символами важно. Как только они сгруппированы в одном экземпляре данных, вычисление длины интервала между ними становится проще.
    • Смежные строки также чаще связаны между собой. Чтобы получить к ним доступ, мы можем просто перемещать индексы вверх и вниз по мере их сортировки вместо того, чтобы сравнивать расстояние между набором слов с другим.
    • Изображения, которые мы получаем, теперь могут иметь наклонные углы.
    РИСУНОК 1. ЧЕКИ, СЪЕМКИ ПОД НАКЛОНОМ
    ИСТОЧНИК ИЗОБРАЖЕНИЯ: USC ANNENBERG MEDIA

    В качестве примера возьмем зеленые линии, показанные на Рисунке 1. Помимо того, что линии относительно горизонтальны, дата и время в каждой квитанции находятся на одной линии.Конечно, это не относится к каждой квитанции.

    В качестве отказа от ответственности, приведенный выше пример является просто случайным изображением. В реальной жизни квитанции могут быть далеко не такими хорошими и разборчивыми, как нам хотелось бы. Например, квитанция на правой квитанции покрыта. Хотя мы можем приспособиться к наклонным углам, мы не можем видеть скрытую информацию.

    Группировка слов в горизонтальные линии с помощью RANSAC

    Каждый экземпляр Word поставляется с набором из четырех вершин, а вместе с ними является вектором слова, который несет его направление.Его можно рассчитать с помощью следующего:

    РИСУНОК 2. НАПРАВЛЕНИЕ ВЕКТОРА ОГРАНИЧИВАЮЩЕЙ КОРОБКИ

    Все векторы слов вычисляются и сохраняются в виде матрицы. Теперь нам нужно определить, находятся ли они по горизонтали на одной линии. Вычисление расстояния между вектором каждого слова и средним вектором всех слов кажется хорошим подходом. Если расстояние находится в пределах порога, оно достаточно горизонтально; в противном случае Слово выбрасывается. Как только все слова проверены, допустимые слова можно сгруппировать в строки, отсортированные по их вертикальному смещению (т.е., координаты у).

    Хотя этот метод будет отфильтровывать слова, которые недостаточно горизонтальны, они, возможно, уже исказили расчет среднего вектора. Процесс фильтрации может закончиться бессмысленно, так как результат будет неточным.

    К счастью, есть поговорка — когда мы видим выбросы, мы их РАНЗАК! RANdom Sample Consensus (RANSAC) — это алгоритм надежной подгонки модели при наличии выбросов, который при реализации устраняет их (т., слова, которые не подходят). Чтобы запустить RANSAC, мы возьмем вектор каждого слова в качестве элемента данных.

    Допустим, существует 70%-ная вероятность получить одно вставное (значение в шаблоне) из всех слов путем случайного выбора. Мы должны быть уверены на 99,99%, что в соответствии с этой формулой отбираются только вкладыши:

    %
  • r — случайность = 70%
  • k — количество выборок, необходимых для подгонки модели, которая представляет собой вектор в каждом прогоне (т.т. е., по одному в каждой итерации)
  • n — количество итераций, необходимое для достижения требуемой достоверности

Чтобы лучше представить формулу, подставьте числа и выполните вычисления. Вы увидите, что количество итераций ( n ), необходимое для получения требуемой уверенности ( c ) в получении вставки, составляет >= 10 раз.

На самом деле, 70 % вероятности ошибки являются пессимистичными, так как большинство слов в квитанции напечатаны горизонтально. Установка этого значения ниже фактического значения гарантирует, что выбросы будут устранены.Кроме того, поскольку мы каждый раз выбираем одно слово, чтобы проверить, является ли оно вкрапленным, k = 1.

На основе значения n, вычисленного с помощью RANSAC, мы выполнили 10 итераций по необработанным словам, получив массив слов, в котором 99,999% из них должны быть inliers. Затем можно вычислить средний вектор.

Теперь у нас есть точный средний вектор. Наряду с порогом, мы можем рассчитать расстояние каждого вектора Word от него, чтобы решить, является ли он вставкой. Затем все вставки группируются в горизонтальные линии со значениями по оси Y.)\$?(?:[1-9]\d{2}|[1-9]\d|[1-9])(?:,?\d{3})?(?:.\d {1,2})?))

Допустим, есть два соседних слова, 12/20 и 21/01/2020, на горизонтальной линии. Кандидатом без пробела для объединения двух является 01.12.2021, что выглядит как действительно перепутанная дата, и никто не может сказать, какая часть года. Если какая-либо часть этого является датой, которую мы ищем, мы можем в конечном итоге пропустить ее. Версия with-space 12/20 21/01/2020 гарантирует, что ИИ получит разделенные слова, что повысит вероятность совпадения.

На этом этапе мы поняли, что регулярное выражение может быть очень удобным инструментом для поиска некоторых кандидатов. Следовательно, на портале FormX доступен построитель регулярных выражений, который помогает пользователям создавать правильные регулярные выражения для целевого документа.

ИИ — двоичный классификатор

Для наших нужд были обучены три модели: цена, дата и время.

Борьба с потоком бесполезных метаданных

Чеки часто содержат нежелательные метаданные, такие как название продуктового магазина и количество купленных товаров.Если мы просто обучим классификационную модель с необработанным набором данных, модель будет крайне смещена в сторону отрицательных результатов и в конечном итоге получит несбалансированный набор данных. Чтобы сбалансировать набор данных, мы можем умножить данные о количестве, дате и времени на соотношение положительных и отрицательных результатов 1: 1.

Модель Bag-of-Words (BoW)

Модель BoW используется для первичной классификации текстов. В модели BoW словарь создается из слов, которые появляются в наборе обучающих данных квитанции. Если есть n уникальных слов, модель BoW будет вектором с n измерениями.

Обычно модель BoW записывает появление слов, но в нашем случае этого не происходит. Каждое слово в данных классификации (например, копия изображения чека) будет сопоставлено с моделью BoW. Если слово не может быть найдено в этом словаре, оно будет проигнорировано.

Для ценовых данных окружающий текст в той же строке будет вычисляться по словарю BoW. Если текущий кандидат не имеет окружающего текста, соответствующего словарю, он будет помечен как ложный. Для остальных учитываются линии +/-1, так как данные о дате или времени могут располагаться между ними.

Классификатор суммы

Для этого мы использовали модель логистической регрессии (исследующей и описывающей взаимосвязь между бинарными переменными, такими как «сдал/не сдал», «выиграл/проиграл» и т. д.). Вот входные параметры, которые мы использовали:

Позиция в чеке. Слова и символы имеют свойство ограничивающей рамки. При этом мы можем определить их вертикальное положение, деленное на общее количество строк. Вероятность того, что цена будет указана в верхней части квитанции, меньше, поэтому кандидаты, занимающие более низкие позиции, имеют больше шансов.

Имеет символы. Для кандидатов мы проверяем наличие в шаблоне символов, указывающих на данные о цене, такие как «$», «.» и «,».

Проверка диапазона. Числовые значения в кандидатах проверяются на соответствие набору диапазонов, таких как <10, >= 10 и <100, или крайним значениям, например >= 10000000. Смещения будут даны на основе совпадающих диапазонов. Это можно настроить на основе квитанции. Например, если мы теперь извлекли сумму из кучи чеков от люксового бренда, диапазон должен быть на верхней стороне шкалы.

Классификатор дат

Модель, которую мы использовали для этого, представляет собой случайный лес (ансамбль рандомизированных деревьев решений) с числом оценщиков равным 300. Вот входные параметры, которые мы использовали:

Позиция в получении. Вычисляется аналогично классификатору сумм. Дата обычно отображается вверху или внизу, поэтому кандидаты, занимающие более центральную позицию, имеют более низкую оценку вероятности.

Имеет символы. Мы проверяем символы, которые подразумевают данные, связанные с датой, такие как косая черта (/) или точка (.). Наличие менее двух таких случаев повышает вероятность кандидата на свидание. Наличие полного года также является преимуществом. Например, кандидат, в котором есть «2019», с большей вероятностью будет датой, чем другой, у которого только «19». Месяцы на английском языке также являются хорошим индикатором, а полностью прописанный месяц, например «Сентябрь», является плюсом.

Время и дата часто печатаются на одной строке или рядом друг с другом, что мы также принимаем во внимание. Кандидаты с несовместимыми разделителями будут оштрафованы, например, 04.11.2019 по сравнению с 04.11.2019.Некоторые другие факторы, на которые мы обращаем внимание:

  • 1/(текущий год – извлеченный год + 1)
  • Если кандидат времени находится на той же строке или +/- одна строка
  • Если используются разные разделители
Классификатор времени

Модель, которую мы использовали для этого, представляет собой случайный лес с числом оценщиков равным 300. Вот входные параметры, которые мы использовали:

Позиция в получении. Вычисляется аналогично классификатору дат. Как и дата, время обычно отображается вверху или внизу, поэтому кандидаты с более центральной позицией имеют меньшую отметку вероятности.

Имеет символы. Кандидаты с «:» и пустым пространством с менее чем двумя вхождениями с большей вероятностью будут временем. Те, у кого есть am или pm, также являются основными кандидатами. Подобно тому, как классифицируется дата, кандидаты со словами, которые подразумевают данные, связанные со временем, получат дополнительные оценки.

ФОТО ALEX НА UNSPLASH

FormX предоставляет набор предварительно обученных шаблонов, включая квитанции, регистрацию бизнеса, паспорта, удостоверения личности и т. д., чтобы каждый мог легко извлекать данные из PDF-файлов или изображений без необходимости разработки технологии.

Чтобы извлечь данные из квитанций с помощью FormX, вы можете использовать наш предопределенный шаблон квитанций. После того, как вы войдете в систему, нажмите «Квитанции» слева и просто загрузите свои квитанции, чтобы просмотреть результат теста. Ниже представлено изображение квитанции и вывод JSON.

{
    "статус": "ок",
    "form_id": "ххххххх-хххх-хххх-хххх",
    "поля": [],
    "auto_extraction_items": [
    {
        "имя Дата",
        "значение": "26.09.2021"
    },
    {
        "имя": "время",
        "значение": "17:42:37"
    },
    {
        "имя": "общая_сумма",
        "значение": 492
    },
    {
        "имя": "номер_счета",
        "значение": "000-217513"
    },
    {
        "имя": "информация_о продукте",
        "стоимость": [
        {
            "количество": 268,
            "name": "Вечеринка Соло",
            "количество": 1,
        }
        ......
        ]
    }
    ]
}
             

Кроме того, вы можете настроить свой собственный шаблон или форму, как мы ее называем, выполнив следующие шаги:

  • Нажмите кнопку «Добавить новую форму» и выберите «Мои документы не имеют фиксированного формата». », так как оформление квитанций не идентично.
  • Выберите «Квитанция» в качестве типа документа и выберите нужные элементы автоматического извлечения.
  • Загрузите изображение для тестирования.

Ваш экстрактор чеков готов к работе!

FormX может оцифровывать ваши чеки и интегрировать их с вашими системами для автоматизации извлечения данных из квитанций без необходимости писать бесчисленные коды и поддерживать их впоследствии.Свяжитесь с нами, чтобы обсудить ваши варианты использования и узнать больше о том, как FormX может помочь вам стать еще более конкурентоспособными в эпоху цифровых технологий.

Модель квитанции распознавателя форм — Azure Applied AI Services

  • Статья
  • 4 минуты на чтение
  • 6 участников

Полезна ли эта страница?

да Нет

Любая дополнительная обратная связь?

Отзыв будет отправлен в Microsoft: при нажатии кнопки отправки ваш отзыв будет использован для улучшения продуктов и услуг Microsoft.Политика конфиденциальности.

Представлять на рассмотрение

В этой статье

Модель чека сочетает в себе мощные возможности оптического распознавания символов (OCR) с моделями глубокого обучения для анализа и извлечения ключевой информации из чеков о продажах. Квитанции могут быть разного формата и качества, включая печатные и рукописные квитанции. API извлекает ключевую информацию, такую ​​как имя продавца, номер телефона продавца, дату транзакции, налог и общую сумму транзакции, и возвращает структурированное представление данных JSON.

Образец квитанции, обработанный с помощью Form Recognizer Studio :

Варианты развития

Form Recognizer v2.1 поддерживает следующие инструменты:

Form Recognizer v3.0 поддерживает следующие инструменты:

Попробуйте распознаватель форм

Посмотрите, как данные, включая время и дату транзакций, информацию о продавце и итоговую сумму, извлекаются из чеков с помощью Form Recognizer Studio или нашего инструмента для маркировки образцов.Вам понадобятся следующие ресурсы:

  • Подписка Azure — вы можете создать ее бесплатно

  • Экземпляр распознавателя форм на портале Azure. Вы можете использовать бесплатную ценовую категорию ( F0 ), чтобы попробовать эту услугу. После развертывания ресурса выберите . Перейдите к ресурсу , чтобы получить ключ API и конечную точку.

Студия распознавания форм (предварительная версия)

Примечание

Студия

Form Recognizer доступна с предварительной версией (v3.0) API.

  1. На домашней странице Form Recognizer Studio выберите Квитанции

  2. Вы можете проанализировать квитанцию ​​образца или нажать кнопку + Добавить , чтобы загрузить собственный образец.

  3. Нажмите кнопку Анализ :

Приспособление для маркировки образцов

Вам понадобится квитанция. Вы можете воспользоваться нашим образцом квитанции.

  1. На домашней странице средства маркировки образцов выберите Использовать готовую модель для получения данных .

  2. Выберите Квитанция из раскрывающегося меню Тип формы :

Входные требования

  • Для достижения наилучших результатов предоставьте одну четкую фотографию или отсканированное изображение высокого качества на каждый документ.
  • Поддерживаемые форматы файлов: JPEG, PNG, BMP, TIFF и PDF (встроенный текст или отсканированный). PDF-файлы со встроенным текстом лучше всего подходят для устранения возможности ошибки при извлечении и расположении символов.
  • Для PDF и TIFF можно обрабатывать до 2000 страниц (с подпиской уровня бесплатного пользования обрабатываются только первые две страницы).
  • Размер файла должен быть менее 50 МБ.
  • Размер изображения должен быть от 50 x 50 до 10 000 x 10 000 пикселей.
  • Размеры PDF составляют до 17 x 17 дюймов, что соответствует формату бумаги Legal или A3 или меньше.
  • Общий размер обучающих данных составляет 500 страниц или меньше.
  • Если ваши PDF-файлы заблокированы паролем, вы должны снять блокировку перед отправкой.
  • Для обучения без учителя (без размеченных данных):
    • Данные должны содержать ключи и значения.
    • Ключи должны отображаться над значениями или слева от них; они не могут появляться ниже или справа.

Поддерживаемые языки и локали v2.1

Примечание

Указывать локаль не обязательно. Это необязательный параметр. Технология глубокого обучения Form Recognizer автоматически определит язык текста на вашем изображении.

Модель Язык — код региона По умолчанию
Квитанция
  • Английский (США) — en-US
  • Английский (Австралия) — en-AU
  • Английский (Канада) — en-CA
  • Английский (Великобритания) — en-GB
  • Английский (Индия)— en-IN
Автоопределение

Извлечение в полевых условиях

Имя Тип Описание Стандартный выход
Тип квитанции Строка Тип товарного чека Детализированный
Имя продавца Строка Имя продавца, выдавшего квитанцию ​​
Номер телефона продавца номер телефона Указанный номер телефона продавца +1 ххх ххх хххх
Адрес продавца Строка Перечисленный адрес продавца
Дата транзакции Дата Дата выдачи квитанции гггг-мм-дд
Время транзакции Время Время выдачи квитанции чч-мм-сс (24 часа)
Всего Номер (долл. США) Полная сумма операции поступления Двузначное число с плавающей запятой
Итого Номер (долл. США) Итого поступлений, часто до уплаты налогов Двузначное число с плавающей запятой
Налоговая Номер (долл. США) Налог при получении (часто налог с продаж или эквивалент) Двузначное число с плавающей запятой
Наконечник Номер (долл. США) Наконечник включен покупателем Двузначное число с плавающей запятой
Предметы Массив объектов Извлеченные позиции с извлеченными названием, количеством, ценой за единицу и общей ценой
Имя Строка Наименование товара
Количество Номер Количество каждого товара Целое число
Цена Номер Индивидуальная цена каждой единицы товара Двузначное число с плавающей запятой
Общая стоимость Номер Общая стоимость позиции Двузначное число с плавающей запятой

Предварительная версия распознавателя форм v3.0

Предварительная версия распознавателя форм представляет несколько новых функций и возможностей. Модель Receipt поддерживает обработку одностраничных квитанций отеля.

Извлечение поля гостиничной квитанции

Имя Тип Описание Стандартный выход
Дата прибытия Дата Дата прибытия гггг-мм-дд
Валюта Валюта Денежная единица сумм поступления.Например, USD, EUR или MIXED, если найдено несколько значений
Дата отправления Дата Дата отправления гггг-мм-дд
Предметы Массив
Предметы.*.Категория Строка Категория товара, например, Комната, Налог и т. д.
Товар.*.Дата Дата Дата позиции гггг-мм-дд
Предметы.*.Описание Строка Описание товара
Товаров.*.TotalPrice Номер Общая стоимость товара Целое число
Региональный номер Строка Локаль чека, например en-US. Код страны языка ISO
Адрес продавца Строка Перечисленный адрес продавца
Торговые псевдонимы Массив
Псевдонимы продавца.* Строка Альтернативное имя продавца
Имя продавца Строка Имя продавца, выдавшего квитанцию ​​
Номер телефона продавца номер телефона Указанный номер телефона продавца +1 ххх ххх хххх
Тип квитанции Строка Тип квитанции, например Гостиничная, Детализированная
Всего Номер Полная сумма операции поступления Двузначное число с плавающей запятой

Поддерживаемые языки и локали квитанции отеля

Модель Язык — код региона По умолчанию
Квитанция (отель)
  • Английский (США) — en-US
Английский (США) — en-US

Руководство по миграции и REST API v3.0

Следующие шаги

Чтение квитанций о продажах и извлечение сведений с помощью Azure Cognitive Services

В настоящее время, когда почти все переводится в онлайн и виртуальные режимы, очень распространенной проблемой, с которой сталкивается любая организация, является обработка квитанций, которые были отсканированы и отправлены в электронном виде для целей возмещения.

Теперь, чтобы любые претензии или возмещения расходов были ясны, сначала они должны поступить в соответствующий бухгалтерский отдел в зависимости от организации и сектора, и один из способов выполнить эту деятельность — вручную.Человек или команда должны просмотреть все эти отсканированные в цифровом виде квитанции вручную и отфильтровать их на основе отделов или любых других критериев проверки и приемлемости, которые у них могут быть.

Ситуация становится более трагичной, когда объем таких отсканированных чеков слишком велик. Итак, избавьтесь от этой ручной работы, многие организации уже выбрали решение, основанное на ИИ, и многие находятся в процессе этого.

Определенно, можно использовать OCR, что является сокращением от O оптический C характерный R технологии опознания для извлечения данных, но здесь проблема не только в извлечении данных, но и в интерпретации данных.Потому что мог произойти инцидент, когда пользователь загрузил вообще не тот документ, который не является квитанцией. Таким образом, решение должно быть достаточно надежным, чтобы отфильтровать эти сценарии.

Как можно реализовать решения на основе ИИ?

Как и многие другие службы Azure, здесь мы также можем использовать службу с именем Распознаватель форм , которая состоит из интеллектуальных возможностей обработки и позволяет нам автоматизировать обработку форм и квитанций. По сути, это комбинация OCR и моделей прогнозирования, которые, в свою очередь, подпадают под действие Azure Cognitive Services .

Здесь OCR будет работать над извлечением текста, а модели помогут нам отфильтровать полезную информацию, такую ​​как дата счета, адрес, сумма, описание, имя или любое другое соответствующее поле, которое требует бизнес.

Какие модели поддерживаются распознавателем форм?

Form Recognizer поддерживает два типа моделей: готовые и пользовательские модели.

  • Готовые — это те, которые поставляются «из коробки» и уже обучены некоторым базовым данным о продажах на основе формата продаж в США.
  • Индивидуальные модели — это модели, которые можно адаптировать в соответствии с нашими потребностями с учетом наших собственных данных и бизнес-потребностей.

Итак, в этой статье я сосредоточусь на готовых моделях и расскажу об интеграции пользовательских моделей в рамках другой статьи.

Как начать работу с распознавателем форм?

Самое первое, что нам нужно, это войти на портал Azure по адресу portal.azure.com , чтобы создать ресурс Azure. Существует два способа создания ресурсов Azure.

  • Использование распознавателя форм Azure
  • Использование Azure Cognitive Services

Если кто-то планирует использовать другие службы Cognitive Servcies, можно использовать существующие/новые ресурсы. Но если нужно работать только с Form Recognizer Service, то и это можно сделать так, как показано ниже,

После выбора распознавателя форм все основные сведения необходимо указать в приведенной ниже форме,

Нажмите Review + Create , и будет создан ресурс Azure с ключом и конечной точкой.

Детали реализации

Для разработки я использую Python в качестве языка и Visual Studio Code с Jupyter Notebook. Вот основная реализация,

  ключ = "KEY_TO_BE_REPLACED"
endPoint = "ENDPOINT_TO_BE_REPLACED"


импорт ОС
из azure.ai.formrecognizer импортировать FormRecognizerClient
из azure.core.credentials импортировать AzureKeyCredential

клиент = FormRecognizerClient (конечная точка = конечная точка, учетные данные = AzureKeyCredential (ключ))
изображение = "IMAGE_FILE_PATH"
fd = открыть (изображение, "rb")

АнализРецепт = клиент.begin_recognize_receipts (квитанция = fd)
результат = анализReceipt.result()

print('Адрес: ', результат[0].fields.get("Адрес продавца").значение)
print('Контактный номер: ', результат[0].fields.get("НомерТелефонаПродавца").значение)
print('Дата получения:', str(result[0].fields.get("TransactionDate").value))
print('Налог уплачен:', result[0].fields.get("Налог").value)
print('Общая сумма оплаты: ', result[0].fields.get("Всего").value)

элементы = результат[0].fields.items()
для имени, поле в пунктах:
    если имя=="Предметы":
        для предметов в поле.стоимость:
            для item_name, элемент в items.value.items():
                print(item_name, ':', item.value)  

Пример ввода и вывода

В качестве входных данных я принял квитанцию ​​ниже,

и для этого выше кода, сгенерированного ниже вывода,

  Адрес: 461 S Fork Ave Sw Ste 461-, STE 2-J North Bend, WA 98045-8992
Контактный номер: +14258885977
Дата поступления: 22 мая 2021 г.
Уплаченный налог: 7,2
Общая сумма выплат: 87,2
Название: AX4026S 56, черный коврик, серый
Цена : 80.
					
									

Check Also

Стимулирование определение: Стимулирование — это… Что такое Стимулирование?

Содержание Стимулирование — это… Что такое Стимулирование?Смотреть что такое «Стимулирование» в других словарях:КнигиСтимулирование — это… …

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.