Проекты
Обработка персональных данных с помощью искусственного интеллекта
Тип участника:
Физическое лицо
Полное наименование организации/физического лица/авторского или творческого коллектива:
Москвин Александр Иванович
В лице (для организации или авторского/творческого коллектива указывается ФИО и должность руководителя):
Москвин Александр Иванович , Половикова Ольга Николаевна
Интернет-сайт заявителя:
moskvin262@gmail.com
Контактное лицо: ФИО:
Москвин Александр Иванович
ФИО всех участников авторского/творческого коллектива:
Москвин Александр Иванович , Половикова Ольга Николаевна
Идея и краткое описание ИТ-проекта:
Разработка системы для автоматизации работы по обработке персональных данных с шаблонной структурой (паспорт, инн, снилс, военный билет и др.)
Перечень решаемых задач:
1. Исследовать системы с подобным функционалом.
2. Проанализировать методы обработки изображений.
3. Рассмотреть готовые модели и технологии на их основе, которые могут использоваться для достижения поставленной цели.
4. Подготовить данные: провести разметку и форматирование.
5. Обучить модели на подготовленном датасете по заданной разметке на моделях YOLOv8-seg и YOLOv8-obb.
6. Провести анализ результатов обученных моделей.
7. Применить полученные модели распознавания объектов на изображе-нии для их детекции и сбора необходимых данных.
8. Разработать программу с методами искусственного интеллекта.
9. Протестировать реализованный подход на реальных данных.
2. Проанализировать методы обработки изображений.
3. Рассмотреть готовые модели и технологии на их основе, которые могут использоваться для достижения поставленной цели.
4. Подготовить данные: провести разметку и форматирование.
5. Обучить модели на подготовленном датасете по заданной разметке на моделях YOLOv8-seg и YOLOv8-obb.
6. Провести анализ результатов обученных моделей.
7. Применить полученные модели распознавания объектов на изображе-нии для их детекции и сбора необходимых данных.
8. Разработать программу с методами искусственного интеллекта.
9. Протестировать реализованный подход на реальных данных.
Описание функциональных возможностей и элементов проекта:
Реализована своя обученная модель на данных из интернета.
Реализован свой уникальный алгоритм обработки персональных данных.
отлажен процесс обучения моделей.
Реализован графический интерфейс для пользователей.
Реализован свой уникальный алгоритм обработки персональных данных.
отлажен процесс обучения моделей.
Реализован графический интерфейс для пользователей.
Дата внедрения (в случае, если предполагается запуск проекта в эксплуатацию):
01.01.2025
Используемые платформы, средства разработки:
Python, OpenCV, YoloV8, EasyOCR, PySide6, Qt Designer
Стоимость разработки системы:
0
Средний размер ежегодных затрат на эксплуатацию:
1000000
Перспективы развития:
1) Отладить процесс обработки данных,
2) Переобучить модель на новых полученных документах
3) расширить функционал
4) оптимизировать программу
5) отладить взаимодействие сканера и компьютера
6) разработать систему безопасности для хранения персональных данных в базе данных
2) Переобучить модель на новых полученных документах
3) расширить функционал
4) оптимизировать программу
5) отладить взаимодействие сканера и компьютера
6) разработать систему безопасности для хранения персональных данных в базе данных
Достижение поставленных целей:
Был реализован подход, позволяющий обрабатывать персональные документы в полуавтоматическом режиме
Социальная значимость и/или экономическая эффективность (в зависимости от типа проекта):
Оптимизация работы кадровых службы в государственных и муниципальных организациях, что позволит больше уделять времени подбору качественных специалистов для трудоустройства.
Актуальность, экономическая или социальная полезность:
крайне необходимо оптимизировать работу кадровых служб, так как нагрузка очень большая. И тратить время на рутинную работу становится жалко для самого сотрудника, так и для работодателя.
Адаптивность, стилистическое единство всех функциональных блоков:
разработан простой интерфейс, в котором реализован интуитивно понятный функционал.
Масштабируемость, способность к взаимодействию с другими системами, мобильность:
есть возможность интеграции продукта в основные программы для взаимодействия
Обоснованность применяемых проектных решений:
Безопасность данных : развернут локально на компьютере сервис по обработке и разметке новых данных для улучшения продукта. Не требует подключения к интернету. Обучена своя модель для полуавтоматизации и дальнейшей автоматизации работы сервиса. Простой и быстрый интерфейс.
Оригинальность, новизна, отличие от аналогов либо отсутствие аналогов:
Мало решений, которые точно получали необходимые данные. Бесплатных аналогов нет, а платные нет возможности протестировать.
Соответствие дизайн-решения целевой аудитории:
Соответствует
Юзабилити и полезность:
Сотрудники кадровых служб нуждаются в оптимизации работы, чтобы не тратить много времени на механические задачи, не требующие высокой квалификации.
Гарантирую достоверность предоставленной в заявке информации. Подтверждаю, что организация не находится в состоянии ликвидации, банкротства, реорганизации (Только для организаций):
Да
Презентация проекта pdf:
Загрузить
