Каршеринг RENTMEE распознает документы клиентов на фотографиях с помощью Smart Engines
Сервис каршеринга RENTMEE внедрил технологию распознавания Smart IDReader для обработки документов при регистрации клиентов в мобильном приложении. Разработка компании Smart Engines позволяет менее чем за секунду извлекать текстовые данные из паспортов и водительских удостоверений на загруженных пользователями фотографиях документов. Техническое решение представляет собой автономный сервис распознавания, развернутый на серверах RENTMEE.
RENTMEE — сервис каршеринга в Москве, Санкт-Петербурге и других городах России, который предлагает поминутные и посуточные тарифы на аренду автомобилей. Особенность сервиса заключается в возможности перемещаться на арендованном автомобиле в пределах допустимой территории Московской, Ленинградской и соседних областей, а также завершать аренду в Москве и Санкт-Петербурге.
Для того, чтобы арендовать автомобиль не нужно посещать офис, достаточно установить мобильное приложение RENTMEE на свой телефон и пройти процедуру регистрации. Пользователям предлагается сделать фотографии паспорта и водительского удостоверения. Для ускорения ввода данных в сервисе RENTMEE с помощью Smart IDReader распознаются паспорта и водительские удостоверения РФ, а также документы с машиночитаемой зоной (MRZ), выполненной в соответствии со стандартами ISO/ICAO.
«Весь процесс оформления договора от начала регистрации пользователя в мобильном приложении RENTMEE занимает от 30 минут. Распознавание документов мы используем для ускорения ввода пользовательской информации из фотографий документов. Для нас очень важно, что Smart IDReader дает не только высокое качество обработки данных, но и делает это действительно очень быстро», – отметили в RENTMEE.
Сотрудники Microsoft требует расторгнуть контракт на поставку HoloLens армии США
ESA сервис безопасности по всему миру
Компания Facebook заключила с Universal Music Group лицензионное соглашение
Пользователь соцсети проинформировал о ценах на новые мобильные телефоны Motorola
КНР инвестирует $1,4 млн в создание самообучающегося процессора
