Технология Smart Engines сможет распознавать банковские карты в видеопотоке

Технология Smart Engines сможет распознавать банковские карты в видеопотоке

Российская компания Smart Engines, объявляет о выпуске технологии Smart CardReader, предназначенной для распознавания пластиковых карт, выполненных эмбоссированием (выдавливанием символов) и способом индент-печати (вдавливанием символов).

В настоящее время эмбоссинг и индент-печать являются основными способами персонализации банковских дебетовых и кредитных карт.

Технология Smart CardReader предназначена для распознавания данных пластиковых карт в видеопотоке на мобильных устройствах и компьютерах/ноутбуках/терминалах, оснащенных камерой. В базовом функционале Smart CardReader умеет извлекать не только номер банковской карты, но и срок окончания действия (expiration date) и имя владельца карты (card holder name). Кроме этого решения на базе Smart CardReader можно использовать для распознавания данных клубных, дисконтных, транспортных и других видов пластиковых карт.

В отличие от уже представленных в мире технологий распознавания банковских карт, Smart CardReader распознает все цифровые и буквенные поля. Технология автоматически определяет метод печати карты (эмбоссирование или индент-печать) и обрабатывает оба типа карт в одном потоке. Передовые алгоритмы распознавания позволили добиться промышленного качества распознавания в реальных условиях работы - при различном освещении, для любых фоновых изображений карт и для старых (затертых) карт.

Все вычисления в Smart CardReader при обработке пластиковых карт осуществляются на самом устройстве (on-deviсe) в режиме реального времени без передачи изображений и видеофрагментов на сервер или в «облако».

Интеграция Smart CardReader в платежные сервисы (мобильный и интернет эквайринг) дает возможность распознавания банковских карт при осуществлении платежей в мобильных приложениях и на интернет сайтах. Для того чтобы ввести данные карты пользователю нужно показать ее камере. Время от начала показа карты до получения результата распознавания зависит от устройства и качества камеры и составляет в среднем 1-2 секунды.

Применяемые в Smart CardReader алгоритмы межкадровой интеграции для анализа результатов распознавания отдельных кадров видеопотока позволяют обеспечить промышленное качество ввода данных уже к 3-му распознанному кадру. При этом важно отметить, что распознавание в видеопотоке позволяет извлекать данные даже при недостаточном освещении или при сильных бликах. Для этого пользователь может изменить ориентацию камеры или карты, а Smart CardReader «на лету» найдет и выберет наиболее перспективные для обработки кадры. В технологиях других разработчиков, которые осуществляют распознавание по одному кадру (фотографии), получение результата в реальных условиях не может быть гарантировано.

Технология Smart CardReader является многоплатформенной и работает на большинстве распространенных операционных систем для мобильных устройств, десктопов и серверов: iOS, Mac OS X, Android, Linux, Windows, Windows Phone и основных аппаратных платформах ARMv7-v8, x86 и x86_64.

В настоящее время инструментарий для встраивания технологии распознавания пластиковых карт Smart CardReader в мобильные и десктопные приложения доступен разработчикам в виде API.

Подпишитесь на новости

Orion soft предложил посчитать пользу от ИИ через платформу StarScale AI

Orion soft анонсировал StarScale AI — платформу, которая должна показать, сколько компания тратит на искусственный интеллект и что получает взамен. Потому что внедрение нейросети звучит эффектно ровно до вопроса финансового директора: а окупается это всё когда?

Как объясняет разработчик, решение объединяет сведения об ИИ-инструментах, моделях и сценариях использования. Расходы и эффект можно рассматривать по компании, подразделениям, командам и отдельным пользователям.

Платформа собирает данные о запросах, потреблении токенов и инфраструктурных затратах, связывает их с конкретными сотрудниками и проектами. Задача — выяснить, какие инструменты действительно востребованы, а какие просто красиво числятся в отчёте о цифровизации.

Помимо расходов, заявлена оценка результата: например, сэкономленного рабочего времени и его денежного эквивалента. На этой основе бизнесу предлагают решать, какие ИИ-проекты развивать, какие оптимизировать, а какие пора закрывать.

По сценарной оценке Orion soft, крупный российский бизнес в 2026 году может потребить 912,5 трлн токенов примерно на 237 млрд рублей. Это расчёт возможного потребления, а не уже выставленный рынку счёт.

Главная задача продукта — ответить на вопрос: нейросеть помогает зарабатывать и экономить или просто уверенно превращает бюджет в токены? Для корпоративного ИИ это разговор куда полезнее очередного соревнования по числу запущенных ассистентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru