（原標題：合合信息斬獲ICPR2020大賽11項冠軍 持續領跑OCR領域）

　　近日，國際模式識別大會(ICPR2020)在意大利落下帷幕，各項挑戰賽的獲獎名單也全部揭曉。在圖表信息提取(ICPR 2020-CHART-Infographics)國際競賽中，上海合合信息科技股份公司(以下簡稱：合合信息)聯合華南理工大學、聯想研究院共同組隊，斬獲了所有七個賽道14個子任務中的11個冠軍，充分展現了合合信息在人工智能領域已達到世界領先水平，并獲得了業界的權威認可。

　　合合信息最終斬獲了所有七個賽道14個子任務中的11個冠軍

　　ICPR 大會是模式識別領域的頂級國際會議，已有50年歷史，涵蓋了計算機視覺、圖標、聲音、機器智能等多個領域。大會吸引了來自全球56個國家和地區的科研人員和機構，包括科大訊飛、搜狗、深蘭科技、美團視覺中心、印度理工學院Ropar研究院、布法羅大學等國內外的高校、企業和科研機構參與。

　　其中，圖表信息提取競賽在本次大會中倍受矚目。據了解，復雜圖表信息提取是人工智能領域內一個很新的研究領域，其目標是將各式各樣的圖表(見圖1)自動的提取轉化成原始的表格數據(見圖2)，以利于做進一步的深入分析和挖掘。由于整個任務場景復雜難度大，因此舉辦方將整個任務劃分為6個子任務以及1個端到端任務，涵蓋圖表分類、圖表文本識別、文本功能分類、軸分析、圖例分析、圖元素提取等。最終，合合信息獲得了11項冠軍，并完成了端到端任務。合合科技相關負責人表示：“端到端任務需要整合所有的技術，是最難，但也是最有實用價值的任務，是綜合實力的體現。我們所在的隊伍是唯一一支完成端到端任務的團隊。”

　　圖1各種類型的圖表數據舉例

　　圖2圖表信息提取任務最終結果可視化

　　圖表作為一種廣泛使用的交流和展示工具，在很多應用場景具有廣泛的商業應用價值，具有極大的社會意義。但復雜、多場景的圖表識別與理解一直是一個全球性技術難題。合合信息利用自主研發的AI深度學習識別及計算機視覺等人工智能技術，提出了一系列領先的解決方案，并將這些方案落實到實際應用中。

　　此前，合合信息已多次在國際頂尖AI競賽中獲得世界冠軍，如ICDAR票據識別競賽冠軍、ICDAR表格識別競賽冠軍、ICFHR簽名識別與鑒別競賽等。以票據檢測和識別技術為例，合合信息票據機器人從采集票據、智能分類、票據切分、票面信息精準識別到增值稅發票一鍵驗真，覆蓋全流程，整合圖像增強、OCR識別、NLP語義分析等技術，讓票據識別更智能，更便捷，賦予機器人文字閱讀與思考能力，實現業務流程提速，賦能企業完成自動化智能升級轉型。數據顯示，使用合合信息票股機器人進行票據采集，全流程可以從原先的3天減少至2小時之內完成，節約95%的時間成本。

　　作為一家全球領先的人工智能及大數據科技企業，合合信息致力于通過智能文字識別及商業大數據領域的核心技術、C端和B端產品以及行業解決方案為全球企業和個人用戶提供創新的數字化、智能化服務。旗下C端產品覆蓋全球百余個國家和地區的億級用戶。B端產品已經為銀行、保險、證券、物流、制造、地產等近30個行業提供提供服務，致力成為成為美好數字社會的重要建設者。