Распознавание рукописного текста для автоматизации сервиса вакцинации

Боковая панель статьи

PDF
Опубликован: мар 30, 2026
Ключевые слова:
вакцинация, анализ данных, компьютерное зрение, распознавание рукописного текста vaccination, data analysis, computer vision, handwritten text recognition

Основное содержимое статьи

Н. Г. Кондратьева
Государственный университет «Дубна», Дубна, Московская область
И. А. Булякова
Государственный университет «Дубна», Дубна, Московская область

Аннотация

В рамках статьи рассмотрены текущие проблемы в области обработки медицинской документации, проведен обзор существующих технологий распознавания рукописного текста и предложено собственное техническое решение, способное эффективно интегрироваться в практику.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Информация о статье

Как цитировать
[1]
Кондратьева, Н.Г. и Булякова, И.А. 2026. Распознавание рукописного текста для автоматизации сервиса вакцинации. Системный анализ в науке и образовании. 1 (мар. 2026), 1–11.
Выпуск
№ 1 (2026)
Раздел
Моделирование и анализ данных
Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.

Библиографические ссылки

Бобров К.А., Шульман В. Д., Власов К. П. Анализ технологий распознавания текста из изображения // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. – 2022. – № 2-3. – С. 124-128. – https://doi.org/10.24412/2500-1000-2022-3-2-124-128.

Вакцинация и иммунизация // Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ). – ВОЗ, 2023. – URL: https://www.who.int/ru/health-topics/vaccines-and-immunization (дата обращения: 15.12.2023).

ABBYY : [cайт компании]. – ABBYY, 2023. – URL: https://www.abbyy.com (дата обращения: 23.12.2023).

Чабан Л. Н. Теория и алгоритмы распознавания образов : учебное пособие / Л. Н. Чабан; М-во образования Рос. Федерации, Моск. гос. ун-т геодезии и картографии [(МИИГАИК)]. – Москва : [Моск. гос. ун-т геодезии и картографии (МИИГАИК)], 2004. – 71 с.

ClearML. – URL: https://clear.ml/ (дата обращения: 14.01.2024).

Google Cloud Vision API Documentation // Google Cloud Documentation. – URL: https://cloud.google.com/vision/docs (date of treatment: 15.11.2023).

Google Colaboratory. – URL: https://colab.google/ (дата обращения: 15.01.2024).

Gradio App. – URL: https://www.gradio.app/ (дата обращения: 15.01.2024).

Keras. – URL: https://keras.io/ (дата обращения: 15.01.2024).

Krizhevsky A., Sutskever I., Hinton G. E. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks // Proceedings of the 25th International Conference on Neural Information Processing Systems. – 2012. – P. 1097–1105.

Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition / Y. LeCun, L. Bottou, Y. Bengio, P. Haffner // Proceedings of the IEEE. – 1998. – P. 2278-2324.

Matplotlib // ClearML Documentation. – URL: https://matplotlib.org/ (дата обращения: 14.01.2024).

MobileNet V3 Small. – URL: https://pytorch.org/vision/main/models/generated/torchvision.models.mobilenet_v3_small.html (дата обращения: 15.11.2023).

MinIO Object Storage for Windows // MinIO Documentation. – Present, MinIO, Inc., 2024. – URL: https://min.io/docs/minio/windows/index.html (дата обращения: 15.01.2024).

NumPy : [package for scientific computing with Python]. – NumPy team, 2024. – URL: https://numpy.org/ (дата обращения: 07.01.2024).

OpenCV Library. – URL: https://opencv.org/ (дата обращения: 07.01.2024).

pandas - Python Data Analysis Library. – URL: https://pandas.pydata.org/ (дата обращения: 15.11.2023).

Python 3.10.13 documentation. – Python Software Foundation, 2001-2023. – URL: https://docs.python.org/3.10/ (дата обращения: 07.12.2023).

resnet18 — Torchvision main documentation / Linux Foundation. – URL: https://pytorch.org/vision/main/models/generated/torchvision.models.resnet18.html (дата обращения: 15.11.2023).

shufflenet_v2_x0_5 — Torchvision main documentation / Linux Foundation. – URL: https://pytorch.org/vision/main/models/generated/torchvision.models.shufflenet_v2_x0_5.html (дата обращения: 15.11.2023).

Supervisely Platform. – Supervisely OÜ, 2024. – URL: https://supervisely.com/ (дата обращения: 07.01.2024).

Tesseract documentation. – URL: https://tesseract-ocr.github.io/ (дата обращения: 14.11.2023).