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目 录1..... 应用概述... 22..... 免费下载试用... 23..... 视频介绍... 24..... iNeuLink.Ocr图像数据采集应用... 25..... 数据上传到iNeuOS工业互联网操作系统... 4

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6..... Ocr基本概念... 71. 应用概述　　在工业、军工或航天等领域，有些设备及软件系统比较陈旧，但是更换的成本比较高，在实验或生产过程中不能够完整的记录数据，给数据应用和分析造成了很大的障碍，更无法解决实验和生产人员的劳动强度

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通过OCR图像识别的技术可以很好的解决上述问题，但是没有一个完整的产品化的软件实现操作级应用尽管OCR技术相对比较成熟，除特定应用场景使用外，普及使用率并不高　　iNeuKernel.Ocr图像数据采集软件，实现了。

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uOS工业互联网操作系统互联互通，完整数据采集、传输、存储、视图建模、分析等应用过程。示意如下图：

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2. 免费下载试用　　链接：l08N3KZg　　提取码：v2423. 视频介绍4. iNeuLink.Ocr图像数据采集应用（1）运行的主界面，应用相对简单。如下图：

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要误别的数据位置信息，在【数据识别结果】中可以看到识别数据的结果，并且填写数据标签名称。如下图：

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用等信息。如下图:

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5. 数据上传到iNeuOS工业互联网操作系统下载iNeuOS离线安装包，安装过程参见：一键部署。进入系统后，选择桌面【设备模型】，单击左上角小加号图标，增加一个新的设备。选择【服务

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选择配置好的【服务实例】，并且配置通讯类型、应用协议和选择驱动等，配置如下图：

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选择左上角旋转图标，会重新启动后台服务，应用当前配置好的信息硬件网关与iNeuOS平台第一次通信时会同步网关的设备和数据点信息，会在当前iNeuOS设备驱动下生成子设备，在子设备上会有iNeuKernel硬件网关的数据点信息。

如下图：

　　 iNeuOS工业互联网试用：试用地址6. Ocr基本概念（1）OCR的应用场景根据OCR的应用场景而言，我们可以大致分成识别特定场景下的专用OCR以及识别多种场景下的通用OCR就前者而言，证件识别以及车牌识别就是专用OCR的典型案例。

针对特定场景进行设计、优化以达到最好的特定场景下的效果展示那通用的OCR就是使用在更多、更复杂的场景下，拥有比较好的泛性在这个过程中由于场景的不确定性，比如：图片背景极其丰富、亮度不均衡、光照不均衡、残缺遮挡、文字扭曲、字体多样等等问题，会带来极大的挑战。

（2）OCR的技术路线典型的OCR技术路线如下图所示：

其中OCR识别的关键路径在于文字检测和文本识别部分，这也是深度学习技术可以充分发挥功效的地方PaddleHub为大家开源的预训练模型的网络结构是Differentiable Binarization+ CRNN，基于icdar2015数据集下进行的训练。

首先，DB是一种基于分割的文本检测算法在各种文本检测算法中，基于分割的检测算法可以更好地处理弯曲等不规则形状文本，因此往往能取得更好的检测效以获得更准确的检测边界，从而简化后处理流程DB算法最终在5个数据集上达到了state-of-art的效果和性能。

参考论文：Real-time Scene Text Detection with Differentiable Binarization　　下图是DB算法的结构图：

接着，我们使用 CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network）即卷积递归神经网络，是DCNN和RNN的组合，专门用于识别图像中的序列式对象与CTC loss配合使用，进行文字识别，可以直接从文本词级或行级的标注中学习，不需要详细的字符级的标注。

参考论文:An end-to-end trainable neural network for image-based sequence recognition and its application to scene text reco

gnition　　下图是CRNN的网络结构图：