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Module de reconnaissance de texte – Lecture par IA de textes et de chiffres dans le champ de vision de la caméra


La reconnaissance de texte est un module basé sur la technologie de reconnaissance optique de caractères et l'intelligence artificielle qui analyse le champ de vision de la caméra pour identifier du texte et enregistre les mots ou chiffres trouvés dans des fichiers de rapport. Il peut être configuré pour se déclencher lors de la détection de phrases ou de nombres spécifiques.

Lecture d'étiquettes de prix : Le détecteur de reconnaissance de texte de Xeoma identifie les produits souhaités sur les étiquettes de prix en magasin et permet de superviser les tarifs.
Reconnaissance de plaques d'immatriculation : peut être utilisé pour lire les plaques d'immatriculation de pays non pris en charge par les utilitaires tiers, ou comme alternative aux solutions trop complexes ou coûteuses.
Reconnaissance de texte sur panneaux et affiches : peut être utilisé par les forces de l'ordre pour scanner des quartiers à la recherche d'annonces illégales. Les agents immobiliers peuvent l'utiliser pour repérer les panneaux « À vendre ».
Transport de conteneurs : basé sur la technologie de reconnaissance optique de caractères (OCR), le module lit les inscriptions sur les conteneurs, y compris les codes de transport.

Optimisation de la bande passante :
Traitement local sur votre machine, sans connexion requise à des serveurs cloud.

Vidéo en temps réel :
Analyse des flux vidéo en temps réel, sans latence. Plus le débit d'images (fps) est élevé, plus la précision est optimale

Rentabilité :
Paiement unique. Aucun frais par image. Consultez nos tarifs compétitifs
La reconnaissance de texte dans le logiciel Xeoma est automatique. Connectez simplement ce module à la chaîne après le module Caméra universelle et sélectionnez le type de déclencheur : « Détecter les mots » ou « Détecter les nombres ». Via la macro %TEXT%, le module transmet les données reconnues au module « Expéditeur de requêtes HTTP » (la macro est remplacée par le texte reconnu).

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Depuis la version Xeoma 22.10.12, le module complémentaire « Reconnaissance de texte » intègre une nouvelle option « Intervalle de détection ». Le curseur permet de définir un délai entre les analyses d'image, ce qui aide à éliminer les reconnaissances répétitives et augmente le taux de précision du module. Ce réglage permet d'adapter le module à diverses conditions d'utilisation (par exemple, selon la vitesse de déplacement des objets textuels dans le champ de vision). |
Le lecteur optique de caractères permet également au module de réagir lors de la détection d'un mot ou de mots spécifiques dans le texte reconnu, ou d'un nombre égal, supérieur ou inférieur à une valeur définie.
Le module « Reconnaissance de texte » enregistre les données dans un rapport CSV et peut envoyer un e-mail avec des images ou vidéos en pièces jointes (utilisez la macro pour insérer automatiquement les mots ou chiffres détectés).
Traitement et analyse haute vitesse.
Aucun matériel spécial requis : fonctionne sur un ordinateur standard et avec toutes les marques ou modèles de caméras.
OS compatibles : Windows, Linux, Mac, Android et Linux ARM.
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*Le module de reconnaissance de texte est disponible et opérationnel uniquement sur les processeurs suivants :
Processeurs Intel 64 bits des séries suivantes : |
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Outre la reconnaissance de texte, le logiciel de vidéosurveillance Xeoma propose également les fonctionnalités professionnelles suivantes :
Retrouvez des informations détaillées sur ces fonctionnalités et bien d'autres dans la section Support. |
1. Lancez Xeoma. Assurez-vous d'utiliser une version d'essai ou activez une licence Standard ou Pro, ainsi qu'une licence pour le module complémentaire « Reconnaissance de texte ».
2. Ajoutez une caméra ou laissez Xeoma en ajouter une par défaut.
3. Ajoutez un module « Reconnaissance de texte » à une chaîne.
4. Sélectionnez le mode de fonctionnement : Réagir aux mots ou Réagir aux chiffres
5. Connectez des réactions ou d'autres modules de filtrage pour exploiter le module Reconnaissance de texte.
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13 octobre 2020
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