The object of research, development or design (in Russian) : Распознавание рукописного текста на адресном поле письменной корреспонденции

The object of research, development or design (in Kazakh) : Хат корреспонденциясының мекен-жайы өрісінде қолжазба мәтінді тану.

Aim of work (in Russian) : Разработка программного обеспечения для распознавания рукописного текста на адресном поле письменной корреспонденции на русском и казахском языках с использованием моделей глубокого обучения.

Aim of work (in Kazakh) : Тереңдетілген оқыту модельдерін қолдана отырып, орыс және қазақ тілдеріндегі жазбаша хат-хабар алмасудың адрестік өрісінде қолжазбаны тануға арналған бағдарламалық жасақтама жасау

Методы исследования (на русском) : Для решения проблемы распознавания рукописного текста, применяются методы машинного обучения, такие как рекуррентные и сверточные нейронные сети.

Методы исследования (на казахском) : Осы зерттеу аясында қолжазбаны тану мәселесін шешу үшін рекурентті және үйірткілі нейрондық желілер сияқты машиналық оқыту әдістері қолданылады.

Obtained results and novelty (in Russian) : Построена модель оптического распознавания рукописного текста, которая состоит из основных двух модулей: модуль сегментации слов и модуль распознавания слов. Для обучения модели распознавания был собран датасет русских и казахских слов, состоящий из 64 943 изображений с аннотациями, содержащие в себе 715 694 символов. Было разработано программное обеспечение для распознавания рукописного текста на адресном поле письменной корреспонденции на русском и казахском языках. Реализована модель оптического распознавания рукописного текста на основе сверточных и рекуррентных нейронных сетях. Результат впервые применен для офлайн распознавания рукописных почтовых адресов на кириллице.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Қолжазбаны оптикалық танудың соңғы моделі құрылды, ол екі негізгі модульден тұрады: сөзді бөлу модулі және сөзді тану модулі. Тану моделін үйрету үшін 715 694 таңбадан тұратын аннотациялары бар 64 943 суреттен құрылған орыс және қазақ сөздерінің жиынтығы жинақталды. Орыс және қазақ тілдеріндегі жазбаша хат-хабарлардың мекен-жайы бойынша мәтінді тануға арналған бағдарламалық қамтамасы құрылды. Рекурентті және үйірткілі нейрондық желілерге негізделген қолжазбалық мәтінді оптикалық тану моделі құрылды. Нәтиже алғаш рет кириллицада қолмен жазылған электрондық пошта мекенжайларын офлайн тану үшін қолданылды.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Автоматизированная работа центров обработки почтовых отправлений с увеличенным уровнем сервиса.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Поштаны өңдеу орталықтарының автоматтандырылған жұмысының қызмет көрсету деңгейін жоғарылату.

Level of implementation (in Russian) :

Level of implementation (in Kazakh) :

Efficiency (in Russian) : Экономический эффект заключается в сокращении издержек при сортировке письменной корреспонденции

Efficiency (in Kazakh) : Экономикалық тиімділігі пошта қызметтеріндегі жазбаша хат-хабарларды сұрыптау кезінде шығындарды азайту болып табылады.

Field of application (in Russian) : Результаты проекта позволит автоматизировать обработку почтовой корреспонденции, включая рукописные адреса, максимально приближенной к бизнес-процессам почтовых служб.

Field of application (in Kazakh) : Жоба нәтижелері пошта байланысының бизнес-процестеріне мүмкіндігінше жақын орналасқан пошта корреспонденцияларын, оның ішінде қолжазба мекен-жайларын автоматтандыруға мүмкіндік береді.