<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Розробка програмного модуля розпізнавання та аналізу чеків з використанням штучного інтелекту

dc.contributor.authorГруділов, Д. В.uk
dc.contributor.authorХмелівський, Ю. С.uk
dc.contributor.authorHrudilov, D. V.en
dc.contributor.authorKhmelivskyi, Y. S.en
dc.titleРозробка програмного модуля розпізнавання та аналізу чеків з використанням штучного інтелектуuk
dc.date.issued2026
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationГруділов Д. В., Хмелівський Ю. С. Розробка програмного модуля розпізнавання та аналізу чеків з використанням штучного інтелекту // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/29376.uk
dc.relation.ispartofМатеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/29376
dc.identifier.udc004.738.5:004.9
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/53172
dc.description.abstractУ роботі розглянуто підхід до створення інтелектуального модуля автоматизованого розпізнавання та аналізу фіскальних чеків у системах колективного управління витратами. Запропоновано гібридну технологію обробки даних, яка поєднує попередню цифрову підготовку зображень, оптичне розпізнавання символів (OCR) та семантичний аналіз із використанням великих мовних моделей. Реалізований підхід дозволяє трансформувати неструктурований текст чека у валідну структуровану об'єктну модель JSON, мінімізуючи помилки розпізнавання та ручного введення.uk
dc.description.abstractThe paper considers an approach to creating an intelligent module for automated recognition and analysis of fiscal receipts within collaborative expense management systems. A hybrid data processing technology is proposed, combining digital image preprocessing, optical character recognition (OCR), and semantic analysis using large language models. The implemented approach allows transforming unstructured receipt text into a valid structureden
dc.subjectінтелектуальна системаuk
dc.subjectрозпізнавання чеківuk
dc.subjectOCRen
dc.subjectGPTen
dc.subjectNestJSen
dc.subjectTesseracten
dc.subjectJSONen
dc.subjectфінансовий облікuk
dc.subjectintelligent systemen
dc.subjectreceipt recognitionen
dc.subjectOCRen
dc.subjectGPTen
dc.subjectNestJSen
dc.subjectTesseracten
dc.subjectJSONen
dc.subjectfinancial trackingen
dc.typeThesis
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.relation.references1. QuarkAndCode. AI in Finance 2026: Use Cases, Adoption, Risks, and a Practical Roadmap. URL: https://medium.com/@QuarkAndCode/ai-in-finance-2026-use-cases-adoption-risks-and-a-practical-roadmap-d d911d23057 (дата звернення: 20.05.2026). 2. Tesseract OCR Documentation. URL: https://tesseract-ocr.github.io/ (дата звернення: 20.05.2026). 3. Zhao W. X. A Survey of Large Language Models / W. X. Zhao, K. Zhou, J. Zhang та ін. // arXiv preprint arXiv:2303.18223. – 2023. URL: https://arxiv.org/abs/2303.18223. 4. OpenAI API Documentation URL: https://platform.openai.com/docs (дата звернення: 20.05.2026).en
dc.date.accessioned2026-09-03T10:36:05Z
dc.date.available2026-09-03T10:36:05Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
29376.pdf
Розмір:
188,18 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис: