Перейти к основному содержанию
Реклама
Прямой эфир
Политика
Лавров заявил о недоговороспособности Киева в переговорах по Украине
Общество
В России началась трехдневная рабочая неделя
Мир
Кандидат в президенты Румынии предложил остановить ввоз агропродукции с Украины
Мир
Путин поблагодарил бойцов КНДР за участие в разгроме ВСУ в Курской области
Спорт
Жулину запретили ехать в Пекин на отбор к Олимпиаде-2026 вместе с фигуристами
Общество
Сотрудники ФСБ задержали жителя Приморского края за сбор данных для ГУР Украины
Армия
Система «Купол Донбасса» сорвала 258 атак украинских беспилотников на ДНР
Спорт
Россиянка Александрова вышла в четвертый круг теннисного турнира WTA в Мадриде
Общество
Готовивший убийство главы предприятия ОПК в Удмуртии террорист осужден на 18 лет
Экономика
В новостройках Москвы сократилась доля квартир и апартаментов с полной отделкой
Общество
Число госпитализированных после ДТП с автобусом под Владимиром увеличилось до 17
Мир
Раненных при ударе по порту Йемена российских моряков перевезли на лечение в Сану
Спорт
Хет-трик Свечникова помог «Каролине» обыграть «Нью-Джерси» в матче Кубка Стэнли
Политика
Песков заявил о многих совпадениях в позициях РФ и США по урегулированию на Украине
Мир
СМИ узнали о погашении папой римским ипотеки макаронной фабрики в тюрьме
Общество
Синоптики спрогнозировали потепление до +12 градусов в Москве 28 апреля
Общество
В РФ подготовили план по выявлению трудоспособных неработающих россиян

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