Перейти к основному содержанию
Реклама
Прямой эфир
Мир
Постпред РФ в Вене сообщил о подготовке визита Гросси в Москву
Мир
Парламент Южной Кореи объявил импичмент и. о. президента Хан Док Су
Общество
Лавров пообещал исполнить мечты четырех детей в рамках акции «Елка желаний»
Общество
Медведев прокомментировал отказ судна Норвегии спасти моряков с Ursa Major
Политика
Политолог указал на вероятность перехода ситуации в Сирии в горячую фазу
Экономика
У россиян выросли траты на товары и услуги за девять месяцев 2024 года
Общество
Госдума в 2025 году рассмотрит вопрос о чрезмерной нагрузке школьников
Общество
Шойгу и Куренков возложили цветы к комплексу памятников МЧС России
Общество
В России обнаружили более 20 поддельных сайтов о благотворительности
Политика
Путин выразил соболезнования руководству Индии из-за смерти экс-премьера страны
Общество
Мошенник обманул пенсионера на 6 млн рублей в Москве
Авто
Дилеры перечислили автомобильные новинки 2025 года в России
Общество
Путин наградил Боярского орденом «За заслуги перед отечеством»
Наука и техника
Ученые разработали ПО для определения выживаемости пациентов с раком легких
Мир
AZAL с 28 декабря приостановит полеты в ряд городов России
Политика
Депутат Метелев анонсировал внесение в Госдуму законопроекта о фудшеринге весной
Общество
В РДКБ открыли совмещенное реанимационно-реабилитационное отделение
Общество
СК возбудил более 6 тыс. дел с 2014 года о преступлениях киевского режима

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

Читайте также
Прямой эфир