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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Casanova, Dalcimar | - |
| Autor(es): dc.contributor | Ascari, Rúbia Eliza de Oliveira Schultz | - |
| Autor(es): dc.contributor | Casanova, Dalcimar | - |
| Autor(es): dc.contributor | Ascari, Eliza de Oliveira Schultz | - |
| Autor(es): dc.contributor | Rodrigues, Érick Oliveira | - |
| Autor(es): dc.contributor | Dosciatti, Mariza Miola | - |
| Autor(es): dc.creator | Zullo, Letícia Ferreira dos Santos | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-29T13:23:45Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-29T13:23:45Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-03-14 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-03-14 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-02-13 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/36089 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1112533 | - |
| Descrição: dc.description | This project proposes the development of an automation system for registering supermarket invoices donated to Non-Governmental Organizations in the state of Paraná. With the aim of simplifying and speeding up the process of inserting invoice access keys, reducing the need for manual entry of 44-digit numbers into online systems such as Nota Paraná, the system uses computer vision and optical character recognition methods. The steps include capturing invoice images using a mobile device, pre-processing to improve quality and readability, applying a Machine Learning model to detect the region of interest containing the access key, and extracting the text . The extracted access keys are stored in a text file for later use in registering invoices. The expected results include greater agility and precision in obtaining access keys, contributing to the improvement of control and management processes for donations of invoices by organizations. It is concluded that the proposed system offers an efficient and scalable solution for dealing with large volumes of donated invoices, significantly reducing the time and effort required for manual registration. | - |
| Descrição: dc.description | O presente trabalho propõe o desenvolvimento de um sistema de automação para o cadastramento de notas fiscais de supermercados doadas a Organizações Não Governamentais no estado do Paraná. Com o objetivo de simplificar e agilizar o processo de inserção das chaves de acesso das notas fiscais, reduzindo a necessidade de entrada manual dos números de 44 dígitos em sistemas online como o Nota Paraná, o sistema utiliza métodos de Visão Computacional e reconhecimento óptico de caracteres. As etapas previstas para o desenvolvimento do trabalho incluem a captura das imagens das notas fiscais por meio de dispositivo móvel, pré-processamento para melhoria da qualidade e legibilidade, aplicação de um modelo de Aprendizado de Máquina para detectar a região de interesse contendo a chave de acesso, e extração do texto. As chaves de acesso extraídas são armazenadas em um arquivo de texto para posterior utilização no cadastramento das notas fiscais. Os resultados esperados incluem uma maior agilidade e precisão na obtenção das chaves de acesso, contribuindo para a melhoria dos processos de controle e gestão de doações de notas fiscais por parte das organizações. Espera-se que o sistema proposto ofereça uma solução eficiente e escalável para lidar com grandes volumes de notas fiscais doadas, reduzindo significativamente o tempo e esforço necessários para o cadastramento manual. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
| Publicador: dc.publisher | Pato Branco | - |
| Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
| Publicador: dc.publisher | Departamento Acadêmico de Informática | - |
| Publicador: dc.publisher | Engenharia de Computação | - |
| Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
| Direitos: dc.rights | openAccess | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado do computador | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Processamento de imagens | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Banco de dados | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Detectores ópticos | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Machine learning | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Image processing | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Data bases | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Optical detectors | - |
| Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | - |
| Título: dc.title | Otimização do cadastro de notas fiscais por meio de aprendizado de máquina e reconhecimento óptico de caracteres | - |
| Título: dc.title | Optimization of invoice registration through machine learning and optical character recognition | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT | |
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