Nghiên Cứu và Triển Khai Ứng Dụng Trích Xuất Thông Tin Từ Hóa Đơn Thanh Toán

• Người hướng dẫn: TS. Phan Xuân Thiện
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. HCM Trường Đại học Công nghệ Thông tin
• Chuyên ngành: Khoa học máy tính
• Đề tài: Nghiên Cứu và Triển Khai Ứng Dụng Trích Xuất Thông Tin Từ Hóa Đơn Thanh Toán
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Mục tiêu đề tài
• 1.1.1. Mục tiêu tổng quan
• 1.1.2. Mục tiêu cụ thể
• 1.2. Đối tượng và phạm vi đề tài
• 1.2.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.2.2. Giới hạn đề tài
• 1.3. Phương pháp thực hiện
• 1.4. Ý nghĩa của đề tài
• 2. CHƯƠNG 2: CÁC NGHIÊN CỨU VÀ CÔNG NGHỆ LIÊN QUAN
• 2.1. Xu hướng và các công nghệ nghiên cứu trên thế giới
• 2.2. Xu hướng và các công nghệ nghiên cứu tại Việt Nam
• 2.3. Cơ sở lý thuyết và hướng tiếp cận đề tài
• 2.3.1. Bài toán Scene Text Recognition
• 2.3.2. Các mô hình máy học cho việc phát hiện đối tượng
• 3. CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG
• 3.1. Thiết kế hệ thống tổng quan
• 3.2. Thiết kế chi tiết
• 3.3. Giao diện người dùng
• 3.4. Các hàm, phương thức xử lý
• 3.5. Cơ sở dữ liệu
• 3.6. Ngữ cảnh thiết kế
• 4. CHƯƠNG 4: THỰC HIỆN VÀ TRIỂN KHAI HỆ THỐNG
• 4.1. Thực hiện các thành phần của hệ thống
• 4.2. Tập dữ liệu (Dataset)
• 4.3. Thực hiện thực nghiệm
• 4.4. Triển khai hệ thống
• 4.5. Một số hình ảnh triển khai hệ thống
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
• 5.1. Đánh giá độ chính xác và hiệu quả mô hình máy học
• 5.2. Lý thuyết phép đo đánh giá mô hình
• 5.3. Đánh giá kết quả
• 5.4. Đánh giá kết quả của ứng dụng
• 5.5. Kết quả thu được
• 5.6. Ý nghĩa thực tiễn
• 6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN TƯƠNG LAI
• 6.1. Kết quả đạt được
• 6.2. Một số khó khăn, hạn chế của đề tài
• 6.3. Hướng phát triển tương lai
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
• DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH
• DANH MỤC CÁC BẢNG

I. Tổng Quan Ứng Dụng Trích Xuất Thông Tin Từ Hóa Đơn 55 ký tự

Sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin thúc đẩy các nghiên cứu nâng cao chất lượng cuộc sống. Chuyển đổi số, đặc biệt trong lĩnh vực tiêu dùng, đòi hỏi thu thập, xử lý và số hóa dữ liệu hàng hóa để nắm bắt nhu cầu thị trường. Tuy nhiên, xử lý thủ công hóa đơn tốn kém và mất thời gian. Trích xuất thông tin từ hóa đơn thanh toán đối mặt với thách thức xử lý lượng lớn dữ liệu không cấu trúc, đa dạng. Luận văn này tập trung giải quyết bài toán này. Các giải pháp rút trích dữ liệu từ hình ảnh hóa đơn đã phát triển, nhưng vẫn còn vấn đề về độ chính xác và khả năng đáp ứng linh hoạt. Đề xuất phương pháp vận dụng mô hình máy học, công nghệ liên quan để nâng cao khả năng rút trích thông tin. Mô hình máy học như YOLO và công cụ nhận dạng ký tự quang học Tesseract OCR, hứa hẹn giải pháp linh hoạt.

1.1. Mục Tiêu Tổng Quan Nghiên Cứu Trích Xuất Hóa Đơn

Mục tiêu chính là tìm hiểu và nghiên cứu các mô hình, công cụ áp dụng trong xử lý hình ảnh, hướng đến phát triển mô hình máy học có khả năng xử lý, rút trích thông tin từ hóa đơn thanh toán. Cải thiện độ chính xác và hiệu suất là yếu tố then chốt. Đồng thời, xây dựng ứng dụng tự động hóa thực hiện xử lý và rút trích thông tin từ hóa đơn thanh toán một cách hiệu quả. Ứng dụng này sẽ giảm thiểu thời gian và sai sót trong quá trình nhập liệu thủ công.

1.2. Giới Hạn Phạm Vi Đề Tài Nghiên Cứu OCR Hóa Đơn

Luận văn tập trung vào trích xuất thông tin trên ảnh chụp hóa đơn in từ máy tính tiền theo tiêu chuẩn. Tập dữ liệu sử dụng là SROIE (Scanned Receipts OCR and Information Extraction). Nghiên cứu phương pháp, kỹ thuật kết hợp mô hình máy học YOLO và Tesseract OCR để tăng cường độ chính xác trong việc rút trích thông tin. Do giới hạn thời gian, hệ thống có thể còn một vài hạn chế cần được tiếp tục phát triển.

II. Vấn Đề Thách Thức Trích Xuất Dữ Liệu Hóa Đơn 57 ký tự

Xử lý hóa đơn thủ công tốn nhiều thời gian và dễ mắc lỗi, gây chậm trễ cho đội ngũ kế toán. Công nghệ OCR truyền thống không hiệu quả với hóa đơn phức tạp và đa dạng. OCR chỉ hữu ích cho tài liệu đồng nhất, không linh hoạt cho các loại hóa đơn khác nhau. Các nghiên cứu hiện nay ứng dụng trí tuệ nhân tạo cho xử lý và rút trích thông tin từ hóa đơn. Mô hình máy học, học sâu như YOLO và Tesseract, được cải tiến để đáp ứng thách thức về chất lượng hình ảnh kém và phông nền phức tạp. Cần có các giải pháp trích xuất dữ liệu hóa đơn hiệu quả.

2.1. Xu Hướng Nghiên Cứu Trích Xuất Thông Tin Hóa Đơn Toàn Cầu

Các nghiên cứu trên thế giới tập trung vào việc vận dụng trí tuệ nhân tạo để giải quyết bài toán xử lý và rút trích thông tin từ hóa đơn. Các mô hình máy học, đặc biệt là học sâu, ngày càng được phát triển và ứng dụng rộng rãi. Trong đó, YOLO đã trải qua nhiều phiên bản, từ YOLOv1 đến YOLOv8, thể hiện sự ưu việt về tốc độ. Công nghệ OCR, đặc biệt là Tesseract, được cải tiến liên tục để xử lý các thách thức như chất lượng hình ảnh kém và phông nền phức tạp.

2.2. Nghiên Cứu Ứng Dụng AI Trong Kế Toán Tại Việt Nam

Các nghiên cứu tại Việt Nam tập trung tùy chỉnh và cải thiện công nghệ để phục vụ đặc thù thị trường nội địa. Thách thức chính là xử lý hóa đơn với nhiều kiểu chữ, ngôn ngữ khác nhau và định dạng không chuẩn. Nghiên cứu và phát triển giải pháp tích hợp với hệ thống hiện hành của tổ chức, cải thiện hiệu suất xử lý công việc. Tự động hóa quy trình kế toán là một mục tiêu quan trọng.

III. Giải Pháp Trích Xuất Thông Tin YOLO Tesseract 57 ký tự

Nhận dạng văn bản trong cảnh (Scene Text Recognition - STR) là lĩnh vực quan trọng trong thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nhiệm vụ chính là trích xuất và nhận dạng văn bản từ hình ảnh thực tế. Các phương pháp truyền thống bao gồm lọc, ngưỡng, phát hiện cạnh và xác định vùng quan tâm (ROI). Các mô hình học sâu như YOLO và Tesseract OCR chứng minh hiệu quả vượt trội. Việc kết hợp mô hình học sâu với OCR mang lại độ chính xác và hiệu suất cao. Ứng dụng thực tế có thể thấy trong nhận dạng biển số xe, tự động hóa kiểm tra tài liệu và trích xuất thông tin từ biển quảng cáo.

3.1. Phân Tích Bài Toán Scene Text Recognition STR Chi Tiết

Các phương pháp truyền thống làm rõ và tách biệt văn bản khỏi nền, bao gồm các giai đoạn: Lọc và ngưỡng để chuyển đổi hình ảnh sang dạng nhị phân. Phát hiện cạnh sử dụng các bộ lọc như Sobel hoặc Canny. Xác định vùng quan tâm (ROI) trước khi áp dụng OCR. Các mô hình học sâu đã chứng minh hiệu quả vượt trội nhờ khả năng học đặc trưng mạnh mẽ.

3.2. Ưu Điểm Khi Kết Hợp YOLO Và Tesseract Trong OCR

Việc kết hợp mô hình học sâu với OCR mang lại độ chính xác cao, cũng như việc hiệu suất được cải thiện: YOLO giúp phát hiện chính xác các vùng văn bản, giảm nhiễu và cải thiện chất lượng đầu vào cho OCR. Tăng tốc độ xử lý và giảm lỗi nhận dạng. Có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực như nhận dạng biển số xe, tự động hóa kiểm tra tài liệu và trích xuất thông tin từ biển quảng cáo. Tuy nhiên, cần lưu ý đến độ phức tạp và yêu cầu tài nguyên cao.

IV. So Sánh YOLO vs Faster R CNN Cho Trích Xuất Hóa Đơn 60 ký tự

Trong lĩnh vực máy học phát hiện đối tượng, Faster R-CNN (nhận diện hai bước) và YOLO (nhận diện một bước) là hai mô hình nổi bật. Faster R-CNN đạt độ chính xác cao hơn, nhưng phức tạp hơn do phải qua hai giai đoạn suy luận. YOLO, với cấu trúc đơn giản, có thể phát hiện đối tượng chỉ với một lần quét. YOLO nhanh và hài hòa tốc độ, độ chính xác, phù hợp ứng dụng cần phản hồi thời gian thực. Vì vậy, YOLO được chọn cho nghiên cứu trích xuất thông tin hóa đơn này.

4.1. Ưu Điểm Vượt Trội Của YOLO Trong Phát Hiện Đối Tượng

YOLO đặc biệt nổi bật với tốc độ cao trong thời gian thực bằng cách chỉ xem qua một lần toàn bộ hình ảnh để dự đoán vị trí và phân loại các đối tượng. YOLOv1 đưa ra khái niệm phát hiện đối tượng theo kiểu hội tụ, dùng một mạng thần kinh duy nhất. Điều này làm giảm đáng kể độ phức tạp trong các hệ thống phát hiện đối tượng và tăng cường tốc độ.

4.2. Các Phiên Bản YOLO và Cải Tiến Qua Các Năm

YOLOv2 và YOLOv3 đã cải tiến độ chính xác qua việc vận dụng các phương pháp mới. YOLOv4 và YOLOv5 tiếp tục đưa vào nhiều cải tiến về kiến trúc và hiệu suất. YOLOv6 và YOLOv7 tập trung vào khả năng tùy biến và triển khai thuận tiện. YOLOv8 (phiên bản mới nhất) có hiệu suất cao nhất trong nhiệm vụ phát hiện đối tượng, đạt được sự cân đối hoàn hảo giữa tốc độ và độ chính xác.

V. Thực Nghiệm Đánh Giá Ứng Dụng Trích Xuất Hóa Đơn 58 ký tự

Luận văn tập trung nghiên cứu và triển khai hệ thống trích xuất thông tin từ hình ảnh hóa đơn thanh toán, kết hợp mô hình máy học YOLO, công nghệ nhận dạng ký tự quang học Tesseract OCR và hiện thực ứng dụng. Quá trình nghiên cứu gồm chuẩn bị, xử lý dữ liệu từ tập SROIE, tìm hiểu các mô hình YOLO gần đây và tiến hành thực nghiệm. Mục tiêu là xác định mô hình phù hợp nhất cho phát hiện đối tượng trên hóa đơn thanh toán. Sau đó, kết hợp mô hình YOLO đã chọn với Tesseract OCR để trích xuất chính xác thông tin từ các vùng (ROI) đã phát hiện.

5.1. Kết Quả Thực Nghiệm Mô Hình Trích Xuất Thông Tin

Kết quả cho thấy sự kết hợp YOLO và Tesseract OCR không những tăng cường độ chính xác một cách rõ rệt, mà còn đóng góp vào việc tối ưu hóa xử lý trên hình ảnh hóa đơn có cấu trúc phức tạp. Hướng tới phát triển các hệ thống trí tuệ nhân tạo linh hoạt hơn trong tương lai. Từ đó, đề xuất hướng tiếp cận mới có thể tham khảo trong việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào lĩnh vực xử lý hóa đơn.

5.2. Ứng Dụng Web Trích Xuất Dữ Liệu Hóa Đơn Thực Tế

Hệ thống được triển khai qua ứng dụng web, cho phép xử lý ảnh hóa đơn thanh toán và nhận thông tin được kết quả trích xuất một cách nhanh chóng, chính xác. Các giải pháp hiệu quả nâng cao năng suất và hiệu quả trong công việc.

VI. Kết Luận Hướng Phát Triển Ứng Dụng Trích Xuất 52 ký tự

Ứng dụng trích xuất thông tin từ hóa đơn này đóng góp vào việc giảm thời gian, nguồn lực cho quá trình xử lý. Giúp cá nhân, tổ chức doanh nghiệp cân nhắc tối ưu hóa quản lý tài chính. Nghiên cứu không chỉ tập trung vào các mô hình, công nghệ hiện tại mà còn hiện thực phương pháp, khả năng ứng dụng, kết hợp của các mô hình máy học và công cụ liên quan. Với thị trường cạnh tranh, giảm thời gian xử lý rút trích thông tin từ hóa đơn thanh toán là cấp thiết với mục đích tăng hiệu suất và giảm thiểu sai sót.

6.1. Tóm Tắt Ý Nghĩa Thực Tiễn Của Nghiên Cứu

Đề tài tiếp cận bài toán từ góc độ mới, kết hợp mô hình máy học cho tác vụ phát hiện và công nghệ trích xuất thông tin quang học. Góp phần vào quá trình số hóa hóa đơn và quản lý hóa đơn điện tử hiệu quả.

6.2. Hướng Phát Triển Tương Lai Cho Hệ Thống OCR Hóa Đơn

Cần tiếp tục nghiên cứu và cải thiện để xử lý các loại hóa đơn phức tạp hơn, đa dạng về định dạng và ngôn ngữ. Tích hợp hệ thống với các nền tảng kế toán và quản lý tài chính khác để tạo ra giải pháp toàn diện. Nâng cao khả năng tự động hóa và xử lý hóa đơn tự động để giảm thiểu sự can thiệp của con người.

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh chuyển đổi số ngày càng phát triển mạnh mẽ trên toàn cầu, việc xử lý và số hóa dữ liệu từ hóa đơn thanh toán trở thành một nhu cầu cấp thiết đối với các cá nhân và doanh nghiệp. Theo ước tính, hàng triệu hóa đơn được phát sinh mỗi ngày với đa dạng định dạng và cấu trúc phức tạp, gây khó khăn lớn trong việc xử lý thủ công do tốn kém thời gian và nguồn lực. Luận văn này tập trung nghiên cứu và triển khai ứng dụng trích xuất thông tin từ hình ảnh hóa đơn thanh toán, nhằm giải quyết bài toán xử lý lượng lớn dữ liệu không cấu trúc một cách nhanh chóng và chính xác.

Mục tiêu chính của nghiên cứu là phát triển một hệ thống tự động sử dụng mô hình máy học YOLO kết hợp với công nghệ nhận dạng ký tự quang học (OCR) Tesseract để phát hiện và trích xuất các vùng thông tin quan trọng trên hóa đơn. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào các hóa đơn được in từ máy tính tiền, sử dụng tập dữ liệu SROIE với hơn 1.000 ảnh hóa đơn, trong đó có 897 ảnh dùng cho huấn luyện và thẩm định mô hình, cùng 117 ảnh hóa đơn mục tiêu để tinh chỉnh và kiểm thử. Ý nghĩa của đề tài thể hiện qua việc nâng cao độ chính xác trích xuất thông tin, giảm thiểu sai sót và tăng hiệu suất xử lý, góp phần tối ưu hóa quản lý tài chính cho doanh nghiệp.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết và mô hình nghiên cứu chính:

• Mô hình phát hiện đối tượng YOLO (You Only Look Once): Đây là mô hình học sâu một bước, cho phép phát hiện nhiều đối tượng trong ảnh với tốc độ nhanh và độ chính xác cao. Phiên bản YOLOv8 được lựa chọn nhờ cải tiến về kiến trúc mạng CSPDarknet53, sử dụng các lớp Path Aggregation Network (PANet) và hàm loss CloU + DFL giúp tối ưu hóa dự đoán vùng chứa thông tin trên hóa đơn.

• Công nghệ nhận dạng ký tự quang học Tesseract OCR: Là công cụ mã nguồn mở, hỗ trợ nhận dạng văn bản trên hình ảnh và PDF với hơn 100 ngôn ngữ. Tesseract sử dụng kỹ thuật Adaptive Thresholding, Connected Component Analysis và quy trình nhận dạng hai lượt (passes) để nâng cao độ chính xác trích xuất văn bản từ các vùng đã được phát hiện.

Các khái niệm chuyên ngành quan trọng bao gồm: Scene Text Recognition (STR), Region of Interest (ROI), Intersection over Union (IoU), Precision-Recall Curve, và Transfer Learning.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính là tập ảnh hóa đơn SROIE gồm 1.014 hình ảnh, được phân chia thành 897 ảnh cho huấn luyện và thẩm định, 117 ảnh hóa đơn mục tiêu để tinh chỉnh mô hình và kiểm thử. Phương pháp phân tích sử dụng kỹ thuật học sâu với mô hình YOLOv8, kết hợp học chuyển tiếp (transfer learning) để tối ưu hóa hiệu suất trên tập hóa đơn mục tiêu.

Quá trình nghiên cứu gồm các bước: tiền xử lý dữ liệu (chuyển đổi nhãn sang định dạng YOLO), huấn luyện mô hình với batch size 16, kích thước ảnh 640x640, số epoch 40, đánh giá mô hình qua các chỉ số accuracy, precision, recall và F1-score. Ứng dụng web được phát triển trên nền tảng Laravel (PHP) kết hợp với Python, sử dụng các thư viện OpenCV và PyTorch để xử lý ảnh và triển khai mô hình.

Timeline nghiên cứu kéo dài trong khoảng 12 tháng, bao gồm giai đoạn thu thập và xử lý dữ liệu, huấn luyện và đánh giá mô hình, phát triển ứng dụng và thử nghiệm thực tế.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

• Hiệu suất mô hình YOLOv8 vượt trội: So với các phiên bản YOLOv5, YOLOv6 và YOLOv7, YOLOv8 đạt mAP (mean Average Precision) cao hơn khoảng 5-7%, với tốc độ xử lý nhanh hơn 20-30%, phù hợp cho ứng dụng thời gian thực.

• Tăng độ chính xác trích xuất thông tin: Kết hợp YOLOv8 với Tesseract OCR giúp nâng cao độ chính xác nhận dạng văn bản lên đến 92%, tăng khoảng 15% so với chỉ sử dụng OCR truyền thống.

• Khả năng xử lý đa dạng hóa đơn: Hệ thống có thể phát hiện và trích xuất chính xác các trường thông tin như tên hóa đơn, mã số, ngày lập, tên nhân viên, danh sách mặt hàng và tổng tiền trên nhiều định dạng hóa đơn khác nhau với tỷ lệ thành công trên 90%.

• Tiết kiệm thời gian xử lý: Thời gian xử lý trung bình cho một hóa đơn giảm xuống còn khoảng 2 giây, so với 10-15 phút khi xử lý thủ công, giúp tăng hiệu suất làm việc đáng kể.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của sự cải thiện hiệu suất là nhờ kiến trúc mạng CSPDarknet53 và cơ chế PANet trong YOLOv8 giúp mô hình học được đặc trưng đa tỷ lệ và phát hiện chính xác các vùng nhỏ trên hóa đơn. Việc áp dụng học chuyển tiếp trên tập hóa đơn mục tiêu giúp mô hình thích ứng tốt với đặc thù dữ liệu thực tế.

So sánh với các nghiên cứu trước đây, kết quả này vượt trội về cả tốc độ và độ chính xác, đồng thời giảm thiểu sai sót do con người gây ra trong quá trình nhập liệu. Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ Precision-Recall và bảng so sánh mAP giữa các phiên bản YOLO, minh họa rõ ràng hiệu quả của mô hình được chọn.

Ý nghĩa của kết quả không chỉ nằm ở việc tự động hóa quy trình xử lý hóa đơn mà còn mở ra hướng phát triển các hệ thống trí tuệ nhân tạo linh hoạt hơn trong lĩnh vực quản lý tài chính và kế toán.

Đề xuất và khuyến nghị

• Triển khai rộng rãi hệ thống tự động trích xuất thông tin hóa đơn: Đẩy mạnh ứng dụng trong các doanh nghiệp và tổ chức tài chính nhằm giảm thiểu chi phí và tăng hiệu quả quản lý.

• Nâng cấp và mở rộng mô hình: Tiếp tục nghiên cứu tích hợp các mô hình học sâu mới, cải thiện khả năng nhận dạng các loại hóa đơn phức tạp và đa ngôn ngữ, hướng tới độ chính xác trên 95%.

• Đào tạo và hỗ trợ người dùng: Tổ chức các khóa đào tạo sử dụng hệ thống cho nhân viên kế toán, đồng thời xây dựng tài liệu hướng dẫn chi tiết để tối ưu hóa quá trình áp dụng.

• Phát triển giao diện người dùng thân thiện: Cải tiến ứng dụng web với các tính năng như chỉnh sửa thông tin trích xuất, báo cáo tự động và tích hợp với hệ thống quản lý doanh nghiệp hiện có.

• Thời gian thực hiện: Các giải pháp trên nên được triển khai trong vòng 12-18 tháng, với sự phối hợp giữa nhóm phát triển công nghệ và các đơn vị sử dụng cuối.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

• Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành Khoa học Máy tính, Trí tuệ nhân tạo: Nắm bắt kiến thức về ứng dụng mô hình YOLO và OCR trong xử lý ảnh và nhận dạng văn bản.

• Chuyên gia phát triển phần mềm và kỹ sư AI: Áp dụng các kỹ thuật học sâu và công nghệ OCR để xây dựng hệ thống tự động hóa xử lý dữ liệu.

• Doanh nghiệp và tổ chức tài chính: Tìm hiểu giải pháp nâng cao hiệu quả quản lý hóa đơn, giảm thiểu sai sót và tiết kiệm chi phí vận hành.

• Người làm công tác kế toán và quản lý: Hiểu rõ về công nghệ hỗ trợ công việc, từ đó tối ưu hóa quy trình nhập liệu và kiểm tra hóa đơn.

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ thống có thể xử lý những loại hóa đơn nào?
   Hệ thống chủ yếu xử lý các hóa đơn được in từ máy tính tiền theo định dạng chuẩn, với khả năng mở rộng để nhận dạng các loại hóa đơn đa dạng hơn thông qua tinh chỉnh mô hình.

2. Độ chính xác của việc trích xuất thông tin đạt bao nhiêu?
   Độ chính xác trung bình đạt khoảng 92%, cao hơn đáng kể so với các phương pháp truyền thống nhờ sự kết hợp giữa YOLOv8 và Tesseract OCR.

3. Thời gian xử lý một hóa đơn là bao lâu?
   Trung bình khoảng 2 giây cho một hóa đơn, giúp tiết kiệm thời gian so với xử lý thủ công lên đến 10-15 phút.

4. Hệ thống có hỗ trợ đa ngôn ngữ không?
   Tesseract OCR hỗ trợ hơn 100 ngôn ngữ, do đó hệ thống có thể được tùy biến để nhận dạng nhiều ngôn ngữ khác nhau trên hóa đơn.

5. Làm thế nào để tích hợp hệ thống vào quy trình làm việc hiện tại?
   Ứng dụng web được xây dựng trên nền tảng Laravel dễ dàng tích hợp với các hệ thống quản lý doanh nghiệp thông qua API, đồng thời có giao diện thân thiện cho người dùng cuối.

Kết luận

• Nghiên cứu thành công phát triển hệ thống trích xuất thông tin từ hóa đơn thanh toán sử dụng mô hình YOLOv8 kết hợp Tesseract OCR.
• Hệ thống đạt độ chính xác trích xuất trên 90% và xử lý nhanh chóng, phù hợp với yêu cầu thực tế.
• Ứng dụng web được triển khai hiệu quả, hỗ trợ người dùng tải lên, xử lý và quản lý hóa đơn dễ dàng.
• Kết quả mở ra hướng phát triển các giải pháp trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực quản lý tài chính và kế toán.
• Đề xuất tiếp tục nâng cấp mô hình và mở rộng phạm vi ứng dụng trong 12-18 tháng tới để tối ưu hóa hiệu quả và tính linh hoạt.

Hãy bắt đầu áp dụng công nghệ tự động hóa này để nâng cao hiệu suất và giảm thiểu sai sót trong quản lý hóa đơn ngay hôm nay!