Перейти к основному содержанию
Реклама
Прямой эфир
Экономика
Мишустин заявил о росте ВВП в России за пять месяцев на 5%
Мир
В Европе пожаловались на постоянные требования Зеленского помочь Киеву
Мир
В МИД ФРГ заявили о «большом ущербе» от председательства Венгрии в ЕС
Мир
Захарова призвала Южную Корею прекратить военные провокации у границы с КНДР
Спорт
СМИ узнали о планах семьи Мбаппе купить футбольный клуб «Кан»
Армия
В ВС РФ начались поставки карабинов для борьбы с беспилотниками
Культура
Новым худруком Александринского театра назначен Никита Кобелев
Мир
В Польше во время полета разбился военно-тренировочный самолет
Экономика
Путин подписал закон о введении прогрессивной шкалы НДФЛ
Мир
СМИ заявили об отправке премьера Франции Атталя в отставку с 16 июля
Мир
В США предложили выйти из НАТО в случае вступления Украины в альянс
Армия
ВС России за неделю нанесли 39 групповых ударов по военным объектам на Украине
Мир
В ООН спрогнозировали рост населения Земли до 10,3 млрд человек к 2084 году
Общество
Глава Коломны сообщил об отсутствии угрозы для местных жителей после падения SSJ-100
Армия
Российские военные установили флаг в центре Урожайного в ДНР
Экономика
Путин подписал закон об изменении федерального бюджета на 2024 год
Пресс-релизы
Главы чрезвычайных ведомств стран БРИКС изучили опыт спасательных операций МЧС России на суше и воде

В России научили ИИ считывать поврежденные QR-коды

0
Фото: РИА Новости/Александр Патрин
Озвучить текст
Выделить главное
вкл
выкл

Российские ученые создали программу, которая может распознавать поврежденные QR-коды, рассказали «Известиям» в компании Smart Engines. С ее помощью можно успешно считывать изображения, где по краям отсутствует до 30% информации.

«Софт решает важную проблему — считывает обрезанные QR-коды, которые размещаются на платежках, счетах, квитанциях. Даже небольшой сдвиг при печати кода приводит к его обрезке», — рассказал генеральный директор Smart Engines, доктор технических наук Владимир Арлазаров.

Созданный алгоритм отличается от классического подхода в этой сфере. Типовая система для успешного определения и дальнейшего считывания QR требует, чтобы в поле видимости находились четыре объекта: три шаблона поиска и один наведения. Первые — это сравнительно большие квадраты в трех углах кода, шаблон наведения — маленький квадрат, расположенный в правом нижнем углу. Однако на некоторых изображениях часть информации, содержащая шаблоны поиска, может отсутствовать в виду заслона (например, пальцем) или ошибки печати. В таком случае обычный сканер не сможет корректно распознать код, пояснили специалисты.

Разработчики предложили другую схему чтения QR на изображениях, полученных с камеры, — она ориентируется не только на шаблоны поиска, но и на структуру. Созданная ИИ-система с помощью нейросети восстанавливает утраченную информацию. Например, если отсутствует один или два из шаблонов поиска, то на основе внутренней структуры кода предсказываются их координаты даже в случае проективного искажения кода.

Подробнее читайте в эксклюзивном материале «Известий»:

Код в мешке: в России научили ИИ считывать поврежденные QR

Прямой эфир