28.02.2025 14:40
Открой
свой город заново
Игра CheckRewards Game создана на стыке реальности и интернета. Пользователи исследуют карту реального города внутри игры, сканируют реальные чеки от покупок, выполняют реальные задания и получают награды.
Технология
CheckRewards — это система mini-приложений на базе Telegram, объединенная системой единых балансов. Взаимосвязь приложений и механик создает целостную и мотивирующую пользовательскую среду.
Система распознавания чеков — один из ключевых, наиболее сложных и ресурсоёмких компонентов экосистемы. Она предназначена для точной и быстрой обработки и классификации реальных чеков покупок. Технология включает в себя алгоритмы распознавания текста и обработки данных о покупках, что позволяет интегрировать чеки в профили пользователей в течение трех секунд и собирать массив обезличенных данных о покупательском поведении.
Работа с данными параллельно, а также модернизация инструментов предобработки и постобработки позволяют поддерживать высокую скорость и точность анализа.
Мы разработали многоуровневую систему классификации и предобработки изображений с использованием собственных ML-моделей. Основная модель снабжена алгоритмами, которые обеспечивают точность классификации чеков до 98.9%. В процессе создания каскада моделей в разметке датасетов участвовало до 30 человек, и была использована обучающая выборка из более чем 10 000 изображений.
Мы создаем собственный токен на платформе TON, что позволяет обеспечить децентрализацию и долгосрочную устойчивость системы, создавая бесшовный переход к криптовалютным транзакциям в Telegram и Web3-среде.
Технология
CheckRewards — это система mini-приложений на базе Telegram, объединенная системой единых балансов. Взаимосвязь приложений и механик создает целостную и мотивирующую пользовательскую среду.
Система распознавания чеков — один из ключевых, наиболее сложных и ресурсоёмких компонентов экосистемы. Она предназначена для точной и быстрой обработки и классификации реальных чеков покупок. Технология включает в себя алгоритмы распознавания текста и обработки данных о покупках, что позволяет интегрировать чеки в профили пользователей в течение трех секунд и собирать массив обезличенных данных о покупательском поведении.
Работа с данными параллельно, а также модернизация инструментов предобработки и постобработки позволяют поддерживать высокую скорость и точность анализа.
Мы разработали многоуровневую систему классификации и предобработки изображений с использованием собственных ML-моделей. Основная модель снабжена алгоритмами, которые обеспечивают точность классификации чеков до 98.9%. В процессе создания каскада моделей в разметке датасетов участвовало до 30 человек, и была использована обучающая выборка из более чем 10 000 изображений.
Мы создаем собственный токен на платформе TON, что позволяет обеспечить децентрализацию и долгосрочную устойчивость системы, создавая бесшовный переход к криптовалютным транзакциям в Telegram и Web3-среде.
