Розробка моделі машинного навчання для виконання задач розпізнавання рукописних табличних документів з експлуатації ПС

Abstract

Бакалаврська робота на тему - Розробка моделі машинного навчання для виконання задач розпізнавання рукописних табличних документів з експлуатації ПС. Метою роботи є розробка моделі машинного навчання для автоматизованого розпізнавання рукописних табличних документів з експлуатації підземних сховищ газу (ПСГ). Об'єкт дослідження: процес автоматизованого розпізнавання рукописних табличних документів у нафтогазовій промисловості. Предмет дослідження: методи та архітектури машинного навчання для розпізнавання рукописного тексту в табличних документах ПСГ. Результати дослідження: розроблено HTR/OCR-модель на основі глибокого навчання, що автоматизує розпізнавання рукописних табличних документів ПСГ та інтегрується в процеси цифровізації виробничих даних. У першому розділі проаналізовано технології HTR/OCR та існуючі рішення. У другому розділі сформульовано вимоги до системи. У третьому розділі обґрунтовано архітектуру моделі та формування датасету. У четвертому розділі описано реалізацію та навчання моделі. У п'ятому розділі оцінено результати за метриками CER/WER/F1 та надано рекомендації щодо впровадження. Висновок: розроблена модель забезпечує автоматизоване розпізнавання документів ПСГ, скорочує час введення даних та мінімізує помилки цифровізації.