目 录
1... 应用概述... 2
2... 免费下载试用... 2
3... 视频介绍... 2
4... iNeuLink.Ocr图像数据采集应用... 2
5... 数据上传到iNeuOS工业互联网操作系统... 4
6... Ocr基本概念... 7
在工业、军工或航天等领域，。
通过OCR图像识别技术可以很好地解决上述问题，但没有完整的产品软件来实现操作级应用。OCR技术相对成熟，除特定应用场景外，普及率不高。
iNeuKernel.Ocr实现图像数据采集软件。如下图所示：
链接：https://pan.baidu.com/s/1joGfBefaBKiFJ1l08N3KZg
提取码：v242
(1)运行的主界面应用相对简单。如下图所示:
(2)配置图源，可使用快捷键、全屏截图或程序截图，定位数据标签坐标的相对位置，提取数据。如下图所示:
（3）添加或编辑识别标签。单击数据识别，可以用红色框在图源上标记要误解的数据位置信息。识别数据的结果可以在数据识别结果中看到，并填写数据标签所示：
（4）转发数据，可以把识别的数据结果转发给其他系统，填写站点编号、远程IP、远程Port如下图所示：
下载iNeuOS离线安装包，安装过程见：一键部署。进入系统后，选择桌面设备模型，单击左上角的小加号图标，添加新设备。选择服务实例后面的编辑按钮链接，配置基本设置和【Socket】，【Socket】默认侦听端口为6699，其他信息一般不需要修改，如下图所示：
配置如下图所示：
选择左上角旋转图标，重新启动后台服务，应用当前配置的信息。硬件网关和iNeuOS当平台第一次通信时，网关的设备和数据点信息将同步，并将在当前进行iNeuOS生成子设备由设备驱动，子设备上会有iNeuKernel硬件网关数据点信息。如下图所示：
iNeuOS工业互联网试用：试用地址
根据OCR就应用场景而言，我们可以大致分为特定场景下的特殊场景OCR在各种场景下识别通用性OCR。就前者而言，文件识别和车牌识别是特殊的OCR典型案例。设计和优化特定场景，在特定场景下达到最佳效果。那通用的OCR在更复杂的场景场景，具有更好的泛性。在这个过程中，由于场景的不确定性，如图片背景极其丰富、亮度不平衡、光线不平衡、不完整的屏蔽、文本扭曲、字体多样性等，将带来巨大的挑战。
典型的OCR如下图所示：技术路线：
其中OCR识别的关键路径在于文本检测和文本识别，这也是深度学习技术可以充分发挥作用的地方。PaddleHub开源预训练模型的网络结构是Differentiable Binarization CRNN，基于icdar2015年数据集训练。
首先，DB是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的文本，因此通常可以获得更好的检测效果。然而，将分割结果转化为检测框的过程复杂而耗时。因此作者提出一个可微的二值化模块（Differentiable Binarization，简称DB），在训练中学习二值化阈值，可以获得更准确的检测边界，从而简化后处理过程。DB算法最终在五个数据集中实现state-of-art效果和性能。参考论文：Real-time Scene Text Detection with Differentiable Binarization
下图是DB算法结构图：
然后，我们使用它 CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network）即卷积递归神经网络，是DCNN和RNN专门用于识别图像中的序列对象。与CTC loss配合使用，进行文字识别，可直接从文字词级或行级标注中学习，无需详细的字符级标注。参考论文:An end-to-end trainable neural network for image-based sequence recognition and its application to scene text recognition
下图是CRNN网络结构图：
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