Бюджет: 1000 USD Срок: 10 дней
Здравствуйте! Готова взяться за выполнение задания быстро и качественно. Всегда на связи и оперативно учту все пожелания.
Цель: Автоматизировать ввод данных о расходах (Сумма, Дата, Категория) на основе фотографии чека, сделанной пользователем
а теперь языком заказчика
Мы уже заканчиваем ПО но там нет распознавания чеков, мы должны создать тех задание Итак - человек (пользователь) фотографирует чек и мы должны:
1. Помочь ему сфотографировать чек - на телефоне должна быть какая то рамка или нечто подобное и при нормальной наводке и резкости должна эта рамка становится зеленной и он может фоткать
2. Оценить качество фотографии и сообщить ему - мы удовлетворены качеством или нет
3, Мы должны распознать на фото сумму итого и дату (иврит - мы поможем в чем сможем)
4. Мы должны понять к какой категории затрат отнести эту конкретную трату (их будет немного не более 5-7 т.е. они будут укрупнены - напр. еда, одежда транспорт, коммунальные, отдых, дети и ????)
5. Мы должны разнести эту информацию по соответствующим полям программы
6. Мы должны попросить пользователя проверить и подтвердить или изменить распознанные нами данные
В первом приближении эта вся задача
Бюджет: 1000 USD Срок: 10 дней
Здравствуйте! Готова взяться за выполнение задания быстро и качественно. Всегда на связи и оперативно учту все пожелания.
Бюджет: 700 USD Срок: 7 дней
Привет, есть похожий бот для телеграма которы распознает чеки о покупке (любые), разносит на категории заранее заданные + под свое умострение. Google OCR + gemini AI. Точность 99.99%. Скорость распознавания до 2 секунд. Пример могу показать. По проекту нужно обсудить детали, что уже сделано.
Бюджет: 1500 USD Срок: 4 дня
Умный модуль OCR — бизнес-предложение
Меня зовут Кристофер Брус, я основатель ActuarialOS, компании по финансовой аналитике и разработке программного обеспечения, которая сосредоточена именно на таких задачах. Я предлагаю архитектуру вашей системы OCR в качестве предложения.
Мы предлагаем умный модуль OCR для автоматизации ввода данных о расходах из фотографий чеков, предоставляя бесшовное, готовое к производству и масштабируемое решение. В своей основе система основана на наборах данных, извлекая каноническую структуру для каждого чека: {Сумма, Дата, Категория} + метаданные + валидация пользователем. Этот набор данных является основой всех операций.
Модуль включает в себя:
Интерфейс захвата и управления: потоковая передача с камеры в реальном времени с наложением рамки; рамка становится зеленой, когда чек выровнен, сфокусирован и хорошо освещен; направляет пользователей на захват качественных изображений.
Двигатель оценки качества: оценивает размытие, наклон и освещение; предоставляет обратную связь, чтобы гарантировать, что только пригодные изображения продолжают.
Двигатель OCR и извлечения полей: распознает сумму, дату (включая еврейское форматирование) и необязательные метаданные; выводит структурированные данные с оценками уверенности по каждому полю.
Классификация категорий: присваивает каждому расходу заранее определенные категории (Еда, Транспорт, Одежда, Досуг, Коммунальные услуги, Дети, Прочее) с оценками уверенности.
Слой валидации пользователя: заполняет распознанные поля для проверки и исправления; обновляет канонический набор данных с проверенными значениями.
Слой интеграции: защищенные API соединяют фронтенд, бэкенд и основную систему; поддерживает масштабируемость, пакетную обработку и аналитические конвейеры.
Система модульная и расширяемая: новые категории, макеты, языки или метаданные могут быть добавлены без изменения основного движка. Оценки уверенности, ведение журнала ошибок и валидация пользователем обеспечивают высокую точность, в то время как структурированные выходные данные бесшовно интегрируются в финансовую аналитику, бухгалтерский учет или отчетные системы.
Результаты: полностью реализованный умный движок OCR, интерфейс захвата и валидации на фронтенде, распознавание и классификация на бэкенде, структурированные выходные данные наборов данных и API, готовый к интеграции. Решение масштабируемо, надежно и ориентировано на пользователя, превращая каждую фотографию чека в действительные, проверенные данные о расходах.
Я могу быстро это реализовать, за 7 дней. У меня есть экспертиза и оптимизированные рабочие процессы для этого.
С уважением, Кристофер
Бюджет: 700 USD Срок: 2 дня
Добрый день, напишу для вас Smart OCR. Есть опыт в написании OCR банковских выписок, все работает быстро и точно с интеграцией Azure OCR + OpenAI GPT-4o в стартапе клиента. Обращайтесь, обсудим детали. Буду рад сотрудничеству.
Бюджет: 10000 USD Срок: 12 дней
Привет,
Я могу создать модуль Умного OCR для захвата фотографий чеков, проверки качества и извлечения суммы, даты и категории.
У меня есть опыт интеграции систем распознавания и проверки данных с удобным пользовательским интерфейсом и опытом взаимодействия.
Я могу гарантировать, что извлеченные данные будут правильно заполнены и позволят пользователям подтвердить или отредактировать их.
Я уверен в том, что смогу предоставить надежное и точное решение для вашей платформы.
С наилучшими пожеланиями,
Бюджет: 400 USD Срок: 2 дня
Здравствуйте! Готов выполнить данный проект есть большой опыт разработки различных приложений
Бюджет: 800 USD Срок: 7 дней
Здравствуйте!
Сделаем модуль Smart OCR за 800 $ в течение 7 дней.
У нас уже есть опыт разработки систем с распознаванием изображений, браузерной автоматизацией и охранными решениями. Реализуем полный цикл:
— оптимизация захвата изображения с рамкой и автофокусом (зелёная индикация качества снимка),
— оценка качества фото и уведомление пользователя,
— распознавание суммы и даты на чеке (включая поддержку иврита),
— автоматическая классификация по категориям расходов (еда, транспорт, коммунальные и др.),
— заполнение соответствующих полей и проверка пользователем.
Обеспечим удобный UI/UX и стабильную серверную часть с расширением под будущие функции.
Подсчет готовой продукции и людейНекачественная продукция. На примере высокопроизводительной линии обеспечить точный подсчет пропускной способности, участие рабочей силы, выявление некачественной продукции и контекст остановок/переналадок, предоставляя готовую аналитическую информацию.
Добрый день, что нужно: 1. Сделать анализ процессов (личных руководителя) и бизнеса. 2. Подумать, где (в каких процессах) можно внедрить ИИ ассистентов. Где это будет целесообразно и эффективно. 3. Сделать разработку. Занимаемся публикациями научных статей.
Всем привет! Ищем тестировщика для web-кошелька с ИИ. Проект на старте, нужно проверить базу: регистрацию, переводы токенов, swap, вывод. Важен опыт работы с покупкой и выводом крипты ранее, чтобы просто понимать +- как работать Кто может приступить сейчас?
Ищем 3D GenAI Engineer / AI 3D Pipeline Developer Необходимо создать решение, которое сможет качественно генерировать 3D-модели из одного или нескольких изображений. Важно, чтобы это был не просто готовый демо-продукт, а понятный и воспроизводимый процесс: от входного изображения до полноценного 3D-актива с mesh, геометрией, текстурами и возможностью дальнейшего использования. Что нужно сделать: * протестировать современные image-to-3D модели и подходы; * определить, какой вариант лучше всего подходит для нашей задачи; * разбираться в Trellis, Hunyuan3D или аналогичных решениях; * при необходимости использовать Gaussian Splatting в 3D-пайплайне; * настроить преобразование Gaussian Splat / splat-представления в 3D mesh; * получить пригодную для использования геометрию; * сгенерировать текстуры высокого качества; * довести результат до состояния usable 3D asset; * подобрать оптимальный баланс между качеством, скоростью генерации и сложностью пайплайна; * построить понятный процесс, который можно повторять для различных изображений; * выполнить fine-tuning, LoRA или другие адаптации моделей под конкретный тип объектов; * уметь работать с ComfyUI: разбираться в графах, использовать ComfyUI API и при необходимости писать custom nodes. В отзыве обязательно покажите несколько примеров в формате: входное изображение и полученная из него 3D-модель. Формат не имеет значения: рендер, видео, 3D-viewer, GLB, OBJ, FBX или Blender-файл. Прежде всего интересуют реалистичные объекты: мебель, ювелирные изделия, предметы интерьера, декор, аксессуары и другие физические товары. Примеры с аниме или стилизованными персонажами не подходят.
Всем привет! Кто умеет работать и давно работает с агентами Open Claw для кодинга и других задач Мне нужно организовать параллельную работу агентов open claw code для кодинга на виртуальном сервере нужно: - помочь выбрать сервер под агентов (есть много готовых) - помочь настроить окружение - подключить API кто может сегодня это сделать? кто свободен? в сети нашел такие варианты: https://clawhost.cloud/