Azərbaycanca
Беларускі
Dansk
Deutsch
Española
Français
Indonesia
Italiana
日本語
Қазақ
Lietuvos
Nederlands
Português
Русский
සිංහල
แบบไทย
Türkçe
Українська
中國人
United State
Afrikaans
Автоматична ідентифікація та захоплення даних (АІЗД) відноситься до методів автоматичної ідентифікації об'єктів, збору даних про них та введення їх безпосередньо в комп'ютерні системи без участі людини. Технології, які зазвичай розглядаються як частина АІЗД, включають QR-коди, штрих-коди, радіочастотна ідентифікація (RFID), біометричні дані (наприклад, райдужна оболонка та система розпізнавання обличчя), магнітні смуги, оптичне розпізнавання символів (OCR), смарт-карти та розпізнавання голосу . АІЗД також називають «автоматичною ідентифікацією» та «автоматичним захопленням даних».
АІЗД — це процес або засіб отримання зовнішніх даних, зокрема, шляхом аналізу зображень, звуків чи відеозаписів . Для збору даних використовується перетворювач, який перетворює фактичне зображення або звук у цифровий файл. Потім файл зберігається, а згодом його можна аналізувати комп'ютером або порівнювати з іншими файлами в базі даних для перевірки ідентичності або надання дозволу на введення захищеної системи. Захоплення даних може здійснюватися різними способами; найкращий метод залежить від застосування.
У системах біометричної безпеки, захоплення — це набуття або процес набуття та ідентифікації таких характеристик, як зображення пальця, зображення долоні, зображення обличчя, друк райдужної оболонки або голосовий друк, що включає аудіодані, а все інше включає відеодані.
Радіочастотна ідентифікація є відносно новою технологією АІЗД, яка була вперше розроблена в 1980-х роках. Ця технологія є основою в автоматизованих системах збору, ідентифікації та аналізу в усьому світі. RFID знайшов своє значення на широкому діапазоні ринків, включаючи ідентифікацію худоби та системи автоматизованої ідентифікації транспортних засобів (AVI) через свою здатність відслідковувати рухомі об'єкти. Ці автоматизовані бездротові системи АІЗД ефективні у виробничих середовищах, де мітки штрих-коду не змогли вижити.
Огляд методів автоматичної ідентифікації
Майже всі технології автоматичної ідентифікації складаються з трьох основних компонентів, які також містять послідовні кроки в кодері даних АІЗД.
Код — це набір символів або сигналів, які зазвичай представляють буквено-цифрові символи. Коли дані кодуються, символи переводяться в машиночитаний код. Мітка або тег, що містить закодовані дані, додається до елемента, який повинен бути ідентифікований. Машина читання або сканер. Цей пристрій зчитує кодовані дані, перетворюючи їх в альтернативну форму, зазвичай електричний аналоговий сигнал.
Дешифратор даних. Цей компонент перетворює електричний сигнал в цифрові дані і, нарешті, повертається в початкові буквено-цифрові символи.
Захоплення даних з друкованих документів
Одним з найбільш корисних прикладних завдань збору даних є збір інформації з паперових документів та збереження її в базах даних (СУС, УКМ та інших систем). Існує кілька типів основних технологій, що використовуються для збору даних відповідно до типу даних:
- OCR — для розпізнавання друкованого тексту
- ICR — для розпізнавання тексту, роздрукованого вручну
- OMR — для розпізнавання знаків
- OBR — для розпізнавання штрих-кодів
- BCR — для розпізнавання штрих-коду
- DLR — для розпізнавання рівня документа
Ці основні технології дозволяють витягувати інформацію з паперових документів для подальшої її обробки в корпоративних інформаційних системах, таких як УКМ, СУС та інші.
Документи для збору даних можна розділити на 3 групи:
структуровані, напівструктуровані та неструктуровані .
Структуровані документи (анкети, тести, страхові форми, податкові декларації, бюлетені тощо) мають абсолютно однакову структуру та зовнішній вигляд. Це найпростіший тип збору даних, оскільки кожне поле даних розташоване в одному і тому ж місці для всіх документів.
Напівструктуровані документи (рахунки-фактури, замовлення на придбання, накладні тощо) мають однакову структуру, але їх зовнішній вигляд залежить від кількості позицій та інших параметрів. Захоплення даних з цих документів є складним, але вирішуваним завданням.
Неструктуровані документи (листи, договори, статті тощо) можуть бути гнучкими за структурою та зовнішнім виглядом.
Інтернет та майбутнє
Ідея така ж проста, як її застосування є важким. Якщо всі банки, книги, взуття чи частини автомобілів обладнані мізерними пристроями, що розпізнають, повсякденне життя на нашій планеті зазнає трансформації. Такі речі, як не вистачає на складі або витрачається продуктів, більше не існуватимуть, оскільки ми точно будемо знати, що споживається з іншого боку земної кулі. Крадіжка буде справою минулого, оскільки ми будемо знати, де продукт знаходиться у всі часи. Підробляння важливих або дорогих предметів, таких як ліки, запчастини або електронні компоненти, буде зменшено або усунуто, оскільки виробники чи інші суб'єкти ланцюгів поставок завжди будуть знати, де знаходиться їхня продукція. Витрата або псування продукту буде зменшено, оскільки екологічні датчики будуть попереджувати постачальників чи споживачів, коли чутливі продукти піддаються надмірному впливу тепла, холоду, вібрації чи інших ризиків. Ланцюги поставок працюватимуть набагато ефективніше, оскільки постачальники поставлятимуть лише ту продукцію, яка потрібна тоді, коли і де вони потрібні. Споживчі та постачальницькі ціни також повинні знижуватися відповідно.
Глобальна асоціація Auto-ID Labs була заснована в 1999 році і складається з 100 найбільших компаній світу, таких як Wal-Mart, Coca-Cola, Gillette, , Pfizer, , Unilever, UPS, компанії, що працюють в секторі технологій, такі як SAP, Alien, Sun, а також п'ять академічних науково-дослідних центрів. Вони базуються в наступних університетах; MIT у США, Кембриджський університет у Великій Британії, Університет Аделаїди в Австралії, Університет Кейо в Японії та ETH Цюрих, а також Університет Сент-Галлена у Швейцарії.
Auto-ID Labs пропонує концепцію майбутнього ланцюга поставок, що базується на Інтернет-об'єктах, тобто глобальному застосуванні RFID. Вони намагаються гармонізувати технологію, процеси та організацію. Дослідження зосереджено на мініатюризації (має на меті розмір 0,3 мм / чіп), зниження ціни за один пристрій (орієнтоване приблизно на 0,05 долара за одиницю), розробка інноваційних програм, таких як оплата без будь-якого фізичного контакту (Sony / Philips), домотики (одяг, оснащений радіотегами та розумними пральними машинами), а також спортивні змагання (час на Берлінському марафоні).
AIDC 100
AIDC 100 — це професійна організація в галузі автоматичної ідентифікації та збору даних (АІЗД). Ця група складається з осіб, які внесли істотний внесок у просування галузі. Підвищення розуміння бізнесом процесів та технологій АІЗДє головними цілями організації.
Див. також
Список літератури
- Automatic Identification and Data Capture (Barcodes, Magnetic Stripe Cards, Smart Cards, OCR Systems, RFID Products & Biometric Systems) Market — Global Forecast to 2023. Архів оригіналу за 1 квітня 2019. Процитовано 13 січня 2020.
- What is Optical Character Recognition (OCR)?. www.ukdataentry.com. Архів оригіналу за 13 січня 2020. Процитовано 22 липня 2016.
- Palmer, Roger C. (1989, Sept) The Basics of Automatic Identification [Electronic version]. Canadian Datasystems, 21 (9), 30-33
- Rouse, Margaret (1 жовтня 2009). bar code (or barcode). TechTarget. Архів оригіналу за 10 серпня 2017. Процитовано 9 березня 2017.
- Technologies, Recogniform. Optical recognition and data-capture. www.recogniform.com. Архів оригіналу за 25 січня 2021. Процитовано 15 січня 2015.
- Yi, Jeonghee (Fall 2000). A classifier for semi-structured documents: 340—344. doi:10.1145/350000/347164/p340-yi.pdf. Архів оригіналу за 24 вересня 2017. Процитовано 13 січня 2020.
- (2008). Nanocomputers and Swarm Intelligence. London: . с. 205–214. ISBN .
- Auto-ID Center. The New Network. Архів оригіналу (PDF) за 22 березня 2016. Процитовано 23 червня 2011.
- AIDC 100. AIDC 100: Professionals Who Excel in Serving the AIDC Industry. Архів оригіналу за 24 July 2011. Процитовано 2 серпня 2011.
На цю статтю не посилаються інші статті Вікіпедії. Будь ласка розставте посилання відповідно до . |
Цю статтю треба для відповідності Вікіпедії. (лютий 2020) |
Вікіпедія, Українська, Україна, книга, книги, бібліотека, стаття, читати, завантажити, безкоштовно, безкоштовно завантажити, mp3, відео, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, малюнок, музика, пісня, фільм, книга, гра, ігри, мобільний, телефон, android, ios, apple, мобільний телефон, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, ПК, web, Інтернет
Nemaye perevirenih versij ciyeyi storinki jmovirno yiyi she ne pereviryali na vidpovidnist pravilam proektu Avtomatichna identifikaciya ta zahoplennya danih AIZD vidnositsya do metodiv avtomatichnoyi identifikaciyi ob yektiv zboru danih pro nih ta vvedennya yih bezposeredno v komp yuterni sistemi bez uchasti lyudini Tehnologiyi yaki zazvichaj rozglyadayutsya yak chastina AIZD vklyuchayut QR kodi 1 shtrih kodi radiochastotna identifikaciya RFID biometrichni dani napriklad rajduzhna obolonka ta sistema rozpiznavannya oblichchya magnitni smugi optichne rozpiznavannya simvoliv OCR smart karti ta rozpiznavannya golosu AIZD takozh nazivayut avtomatichnoyu identifikaciyeyu ta avtomatichnim zahoplennyam danih AIZD ce proces abo zasib otrimannya zovnishnih danih zokrema shlyahom analizu zobrazhen zvukiv chi videozapisiv Dlya zboru danih vikoristovuyetsya peretvoryuvach yakij peretvoryuye faktichne zobrazhennya abo zvuk u cifrovij fajl Potim fajl zberigayetsya a zgodom jogo mozhna analizuvati komp yuterom abo porivnyuvati z inshimi fajlami v bazi danih dlya perevirki identichnosti abo nadannya dozvolu na vvedennya zahishenoyi sistemi Zahoplennya danih mozhe zdijsnyuvatisya riznimi sposobami najkrashij metod zalezhit vid zastosuvannya U sistemah biometrichnoyi bezpeki zahoplennya ce nabuttya abo proces nabuttya ta identifikaciyi takih harakteristik yak zobrazhennya palcya zobrazhennya doloni zobrazhennya oblichchya druk rajduzhnoyi obolonki abo golosovij druk sho vklyuchaye audiodani a vse inshe vklyuchaye videodani Radiochastotna identifikaciya ye vidnosno novoyu tehnologiyeyu AIZD yaka bula vpershe rozroblena v 1980 h rokah Cya tehnologiya ye osnovoyu v avtomatizovanih sistemah zboru identifikaciyi ta analizu v usomu sviti RFID znajshov svoye znachennya na shirokomu diapazoni rinkiv vklyuchayuchi identifikaciyu hudobi ta sistemi avtomatizovanoyi identifikaciyi transportnih zasobiv AVI cherez svoyu zdatnist vidslidkovuvati ruhomi ob yekti Ci avtomatizovani bezdrotovi sistemi AIZD efektivni u virobnichih seredovishah de mitki shtrih kodu ne zmogli vizhiti Zmist 1 Oglyad metodiv avtomatichnoyi identifikaciyi 2 Zahoplennya danih z drukovanih dokumentiv 3 Internet ta majbutnye 4 AIDC 100 5 Div takozh 6 Spisok literaturiOglyad metodiv avtomatichnoyi identifikaciyired Majzhe vsi tehnologiyi avtomatichnoyi identifikaciyi skladayutsya z troh osnovnih komponentiv yaki takozh mistyat poslidovni kroki v koderi danih AIZD Kod ce nabir simvoliv abo signaliv yaki zazvichaj predstavlyayut bukveno cifrovi simvoli Koli dani koduyutsya simvoli perevodyatsya v mashinochitanij kod Mitka abo teg sho mistit zakodovani dani dodayetsya do elementa yakij povinen buti identifikovanij Mashina chitannya abo skaner Cej pristrij zchituye kodovani dani peretvoryuyuchi yih v alternativnu formu zazvichaj elektrichnij analogovij signal Deshifrator danih Cej komponent peretvoryuye elektrichnij signal v cifrovi dani i nareshti povertayetsya v pochatkovi bukveno cifrovi simvoli Zahoplennya danih z drukovanih dokumentivred Odnim z najbilsh korisnih prikladnih zavdan zboru danih ye zbir informaciyi z paperovih dokumentiv ta zberezhennya yiyi v bazah danih SUS UKM ta inshih sistem Isnuye kilka tipiv osnovnih tehnologij sho vikoristovuyutsya dlya zboru danih vidpovidno do tipu danih OCR dlya rozpiznavannya drukovanogo tekstu 2 ICR dlya rozpiznavannya tekstu rozdrukovanogo vruchnu OMR dlya rozpiznavannya znakiv 3 OBR dlya rozpiznavannya shtrih kodiv 4 BCR dlya rozpiznavannya shtrih kodu 5 DLR dlya rozpiznavannya rivnya dokumenta Ci osnovni tehnologiyi dozvolyayut vityaguvati informaciyu z paperovih dokumentiv dlya podalshoyi yiyi obrobki v korporativnih informacijnih sistemah takih yak UKM SUS ta inshi Dokumenti dlya zboru danih mozhna rozdiliti na 3 grupi strukturovani napivstrukturovani ta nestrukturovani Strukturovani dokumenti anketi testi strahovi formi podatkovi deklaraciyi byuleteni tosho mayut absolyutno odnakovu strukturu ta zovnishnij viglyad Ce najprostishij tip zboru danih oskilki kozhne pole danih roztashovane v odnomu i tomu zh misci dlya vsih dokumentiv Napivstrukturovani dokumenti rahunki fakturi zamovlennya na pridbannya nakladni tosho mayut odnakovu strukturu ale yih zovnishnij viglyad zalezhit vid kilkosti pozicij ta inshih parametriv Zahoplennya danih z cih dokumentiv ye skladnim ale virishuvanim zavdannyam 6 Nestrukturovani dokumenti listi dogovori statti tosho mozhut buti gnuchkimi za strukturoyu ta zovnishnim viglyadom Internet ta majbutnyered Ideya taka zh prosta yak yiyi zastosuvannya ye vazhkim Yaksho vsi banki knigi vzuttya chi chastini avtomobiliv obladnani mizernimi pristroyami sho rozpiznayut povsyakdenne zhittya na nashij planeti zaznaye transformaciyi Taki rechi yak ne vistachaye na skladi abo vitrachayetsya produktiv bilshe ne isnuvatimut oskilki mi tochno budemo znati sho spozhivayetsya z inshogo boku zemnoyi kuli Kradizhka bude spravoyu minulogo oskilki mi budemo znati de produkt znahoditsya u vsi chasi Pidroblyannya vazhlivih abo dorogih predmetiv takih yak liki zapchastini abo elektronni komponenti bude zmensheno abo usunuto oskilki virobniki chi inshi sub yekti lancyugiv postavok zavzhdi budut znati de znahoditsya yihnya produkciya Vitrata abo psuvannya produktu bude zmensheno oskilki ekologichni datchiki budut poperedzhuvati postachalnikiv chi spozhivachiv koli chutlivi produkti piddayutsya nadmirnomu vplivu tepla holodu vibraciyi chi inshih rizikiv Lancyugi postavok pracyuvatimut nabagato efektivnishe oskilki postachalniki postavlyatimut lishe tu produkciyu yaka potribna todi koli i de voni potribni Spozhivchi ta postachalnicki cini takozh povinni znizhuvatisya vidpovidno 7 Globalna asociaciya Auto ID Labs bula zasnovana v 1999 roci i skladayetsya z 100 najbilshih kompanij svitu takih yak Wal Mart Coca Cola Gillette Johnson amp Johnson Pfizer Procter amp Gamble Unilever UPS kompaniyi sho pracyuyut v sektori tehnologij taki yak SAP Alien Sun a takozh p yat akademichnih naukovo doslidnih centriv 8 Voni bazuyutsya v nastupnih universitetah MIT u SShA Kembridzhskij universitet u Velikij Britaniyi Universitet Adelayidi v Avstraliyi Universitet Kejo v Yaponiyi ta ETH Cyurih a takozh Universitet Sent Gallena u Shvejcariyi Auto ID Labs proponuye koncepciyu majbutnogo lancyuga postavok sho bazuyetsya na Internet ob yektah tobto globalnomu zastosuvanni RFID Voni namagayutsya garmonizuvati tehnologiyu procesi ta organizaciyu Doslidzhennya zoseredzheno na miniatyurizaciyi maye na meti rozmir 0 3 mm chip znizhennya cini za odin pristrij oriyentovane priblizno na 0 05 dolara za odinicyu rozrobka innovacijnih program takih yak oplata bez bud yakogo fizichnogo kontaktu Sony Philips domotiki odyag osnashenij radiotegami ta rozumnimi pralnimi mashinami a takozh sportivni zmagannya chas na Berlinskomu marafoni AIDC 100red AIDC 100 ce profesijna organizaciya v galuzi avtomatichnoyi identifikaciyi ta zboru danih AIZD Cya grupa skladayetsya z osib yaki vnesli istotnij vnesok u prosuvannya galuzi Pidvishennya rozuminnya biznesom procesiv ta tehnologij AIZDye golovnimi cilyami organizaciyi 9 Div takozhred Automated species identification Automatic equipment identification Avtomatichne rozpiznavannya nomeriv en Auto ID Labs Keruvannya mobilnimi pristroyami en Field Service Management Mobile Enterprise Mobile Asset Management Povsyudnij komp yuting Ubiquitous Commerce Digital Mailroom Sistema rozpiznavannya oblich Privatnist informaciyiSpisok literaturired Automatic Identification and Data Capture Barcodes Magnetic Stripe Cards Smart Cards OCR Systems RFID Products amp Biometric Systems Market Global Forecast to 2023 Arhiv originalu za 1 kvitnya 2019 Procitovano 13 sichnya 2020 What is Optical Character Recognition OCR www ukdataentry com Arhiv originalu za 13 sichnya 2020 Procitovano 22 lipnya 2016 Palmer Roger C 1989 Sept The Basics of Automatic Identification Electronic version Canadian Datasystems 21 9 30 33 Rouse Margaret 1 zhovtnya 2009 bar code or barcode TechTarget Arhiv originalu za 10 serpnya 2017 Procitovano 9 bereznya 2017 Technologies Recogniform Optical recognition and data capture www recogniform com Arhiv originalu za 25 sichnya 2021 Procitovano 15 sichnya 2015 Yi Jeonghee Fall 2000 A classifier for semi structured documents 340 344 doi 10 1145 350000 347164 p340 yi pdf Arhiv originalu za 24 veresnya 2017 Procitovano 13 sichnya 2020 Waldner Jean Baptiste 2008 Nanocomputers and Swarm Intelligence London ISTE John Wiley amp Sons s 205 214 ISBN 1 84704 002 0 Auto ID Center The New Network Arhiv originalu PDF za 22 bereznya 2016 Procitovano 23 chervnya 2011 AIDC 100 AIDC 100 Professionals Who Excel in Serving the AIDC Industry Arhiv originalu za 24 July 2011 Procitovano 2 serpnya 2011 Na cyu stattyu ne posilayutsya inshi statti Vikipediyi Bud laska rozstavte posilannya vidpovidno do prijnyatih rekomendacij Cyu stattyu treba vikifikuvati dlya vidpovidnosti standartam yakosti Vikipediyi Bud laska dopomozhit dodavannyam dorechnih vnutrishnih posilan abo vdoskonalennyam rozmitki statti lyutij 2020 Otrimano z https uk wikipedia org wiki Avtomatichna identifikaciya ta zbir danih