Нейросетевое распознавание данных финансовой отчетности компаний России

В работе предложена программная реализация считывания данных из финансовых отчетов организаций и их перевода в более удобный для работы формат с помощью машинного обучения.

Введение………………………………………………………………………………………………………………….9
Основные термины ………………………………………………………………………………………………..10
1. Теоретическая часть ………………………………………………………………………………………..11
1.1 OpenCV………………………………………………………………………………………………………..11
1.2 Tesseract OCR……………………………………………………………………………………………….16
1.3 Нейронные сети ……………………………………………………………………………………………18
1.4 Алгоритм Рамера-Дугласа-Пекера ………………………………………………………………..21
2. Практическая часть ………………………………………………………………………………………….25
2.1 Выбор среды программирования…………………………………………………………………..25
2.2 Реализация распознавания ……………………………………………………………………………25
2.2.1 Загрузка и фильтрация изображения ………………………………………………………….26
2.2.2 Выделение таблиц …………………………………………………………………………………….31
2.2.3 Распознавание текста и запись в файл ……………………………………………………….32
2.3 Оценка точности…………………………………………………………………………………………..33
3. Социальная ответственность ……………………………………………………………………………35
3.1 Правовые и организационные вопросы обеспечения безопасности ………………..36
3.1.1 Специальные (характерные для проектируемой рабочей зоны) правовые
нормы трудового законодательства ………………………………………………………………………..36
3.1.2 Организационные мероприятия при компоновке рабочей зоны ………………….37
3.2 Производственная безопасность ……………………………………………………………………38
3.2.1 Анализ вредных и опасных факторов, которые могут возникнуть на рабочем
месте исследователя ……………………………………………………………………………………………….38
3.2.2 Обоснование мероприятий по защите персонала предприятия от действия
опасных и вредных факторов ………………………………………………………………………………….45
3.3 Экологическая безопасность …………………………………………………………………………46
3.4 Безопасность в чрезвычайных ситуациях ………………………………………………………48
3.4.1 Анализ вероятных ЧС, которые может инициировать объект исследований .48
3.4.2 Обоснование мероприятий по предотвращению ЧС и разработка порядка
действия в случае возникновения ЧС ……………………………………………………………………..49
3.5 Выводы и рекомендации ………………………………………………………………………………50
4. Оценка коммерческого потенциала и перспективности проведения научных
исследований с позиции ресурсоэффективности и ресурсосбережения ……………………51
4.1 Потенциальные потребители результатов исследования ………………………………..52
4.2 Анализ конкурентных технических решений ………………………………………………..52
4.3 SWOT-анализ ……………………………………………………………………………………………….55
4.4 Инициация проекта ………………………………………………………………………………………56
4.5 Определение трудоемкости работ …………………………………………………………………57
4.6 Бюджет научно-технического исследования………………………………………………….61
4.6.1 Расчёт материальных затрат НТИ ………………………………………………………………61
4.6.2 Основная заработная плата………………………………………………………………………..62
4.6.3 Дополнительная заработная плата ……………………………………………………………..64
4.6.4 Отчисления во внебюджетные фонды ………………………………………………………..65
4.6.5 Накладные расходы …………………………………………………………………………………..65
4.6.6 Формирование бюджета затрат НТИ ………………………………………………………….66
4.7 Реестр рисков проекта ………………………………………………………………………………….66
4.8 Оценка сравнительной эффективности исследования ……………………………………68
4.9 Оценка абсолютной эффективности исследования ………………………………………..70
4.10 Выводы по главе «Финансовый менеджмент, ресурсоэффективность и
ресурсосбережение»……………………………………………………………………………………………….77
Заключение ……………………………………………………………………………………………………………79
Список использованных источников ………………………………………………………………………80
Список публикаций ………………………………………………………………………………………………..83
Приложение А. Листинг программы ……………………………………………………………………….84
Приложение Б. (Справочное) ………………………………………………………………………………….93

В ходе выполнения были получены следующие результаты:
 сформулирована актуальность поставленной задачи;
 сформулированы концептуальная постановка задачи;
 сформулированы и обобщены общие этапы решения задачи;
 разработана модель алгоритма распознавания необходимой
информации на заданном изображении;
 составлены алгоритм изоляции линий на изображении и алгоритм
выделения таблиц;
 разработана программа на языке программирования Python,
реализующая составленные алгоритмы.
 проверена и подтверждена работоспособность программы на
тестовом примере;
 проведена оценка точности результата работы программы в
сравнении с предполагаемым результатом.
Программа показала результат распознавания информации с
точностью 99.7 % в среднем, что говорит о целесообразности использования
программы на практике.