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2025年10月

• 10.23 11:47:07
  发表了文章 2025-10-23 11:47:07

  医疗票据OCR技术演进：从模板匹配到智能理解的突破

  医疗票据OCR正从传统模板匹配迈向智能理解新阶段。快瞳科技融合OCR与医疗知识图谱，实现高精度、自适应识别，显著提升效率与准确性，推动医疗数字化智能化升级。
• 10.22 17:28:20
  发表了文章 2025-10-22 17:28:20

  医疗票据OCR图像预处理：印章干扰过滤方案与代码实现

  医疗票据OCR技术能自动提取票据中的关键信息，但在实际应用中面临多重挑战。首先，票据版式多样，不同医院、地区的格式差异大，需借助动态模板匹配技术来应对。其次，图像质量参差不齐，存在褶皱、模糊、倾斜、印章遮挡等问题，常通过超分辨率重建和图像修复算法处理。此外，手写体识别、复杂业务逻辑理解（如医疗术语和费用规则）以及数据安全与隐私合规要求也是技术难点。 为应对这些挑战，快瞳系统采用“OCR基础识别 + NLP语义修正”的混合架构，并结合深度学习模型（如CRNN、Transformer）来提升准确率和泛化能力。该技术能显著提升医保报销、保险理赔等场景的效率，是推动医疗信息数字化管理的重要工具。

2025年09月

• 09.16 09:55:51
  发表了文章 2025-09-16 09:55:51

  小场景大市场：猫狗识别算法在宠物智能设备中的应用

  将猫狗识别算法应用于宠物智能设备，是AIoT领域的重要垂直场景。本文从核心技术、应用场景、挑战与趋势四个方面，全面解析这一融合算法、硬件与用户体验的系统工程。

2025年07月

• 07.15 10:12:48
  发表了文章 2025-07-15 10:12:48

  端侧宠物识别+拍摄控制智能化：解决设备识别频次识别率双低问题

  随着宠物成为家庭重要成员，其影像创作需求激增。传统相机“人脸优先”逻辑难以应对宠物拍摄的复杂场景，如毛发模糊、动态多变、光照反差大等。本文基于端侧AI与影像工程经验，系统梳理宠物识别驱动的对焦曝光重构技术，结合算法与产业实践，构建从检测到参数调度的完整解决方案，推动拍摄技术向“宠物优先”转型。
• 07.03 15:13:06
  发表了文章 2025-07-03 15:13:06

  鱼类AI数量检测代码分享

  本代码基于深度学习实现鱼类数量检测，使用预训练的 Faster R-CNN 模型识别图像中的鱼类，并用边界框标注位置。支持单张图片检测、文件夹批量检测、结果可视化及统计分析。需安装 PyTorch、OpenCV 等依赖库。可微调模型提升鱼类检测精度。

2025年06月

• 06.30 17:00:57
  发表了文章 2025-06-30 17:00:57

  深度学习在智慧渔业中的应用：鱼类识别、计数与追踪的技术演进与挑战

  中国是全球最大水产品生产国，水产养殖产量连续32年居世界首位。传统鱼类监测方法效率低、主观性强，而深度学习凭借其强大的特征提取能力，正推动鱼类识别与行为分析技术革新，助力智慧渔业发展。

2025年05月

• 05.16 17:34:45
  发表了文章 2025-05-16 17:34:45

  犬鼻纹识别是如何做到的？附代码示例

  犬鼻纹识别技术利用深度学习与图像处理，通过手机等设备采集犬鼻图像，定位鼻纹关键点并提取有效区域。经灰度化、降噪等预处理后，输入残差卷积神经网络提取深度特征，形成代表犬鼻独特性的数值向量。最终，将特征与数据库比对，计算相似度完成识别。示例代码基于 PyTorch，包含数据预处理、模型训练及预测流程，实现高效精准的犬只身份认证。
• 05.16 15:48:29
  发表了文章 2025-05-16 15:48:29

  python做ocr卡证识别很简单

  本示例展示了如何使用 `potencent` 库调用腾讯云 OCR 服务识别银行卡和身份证信息。代码中分别通过本地图片路径 (`img_path`) 和配置文件 (`potencent-config.toml`) 实现了银行卡和身份证的 OCR 识别，并输出结果。测试图片及结果显示了识别效果，需提前配置腾讯云的 `SECRET_ID` 和 `SECRET_KEY`。
• 05.08 17:49:50
  发表了文章 2025-05-08 17:49:50

  深度解析：基于卷积神经网络的宠物识别

  宠物识别技术随着饲养规模扩大而兴起，传统手段存在局限性，基于卷积神经网络的宠物识别技术应运而生。快瞳AI通过优化MobileNet-SSD架构、多尺度特征融合及动态网络剪枝等技术，实现高效精准识别。其在智能家居、宠物医疗和防走失领域展现广泛应用前景，为宠物管理带来智能化解决方案，推动行业迈向新高度。
• 05.08 16:56:31
  发表了文章 2025-05-08 16:56:31

  快瞳AI鱼类识别 —— AI赋能海洋生物智能监测

  鱼类AI识别技术基于深度学习算法，通过大量鱼类图像训练，实现对鱼类的快速精准识别。该技术模仿人类视觉系统，利用卷积神经网络（CNN）提取鱼体特征，从浅层的鳞片纹理到深层的整体形态逐步分析。快瞳科技提出的MF-Net模型突破了鱼类种类繁多、数据不均衡等难点，通过多阶段特征融合、动态权重调整及三维特征建模，显著提升识别性能。这项技术不仅重塑水产科研方式，还为海洋生物多样性保护提供智能化解决方案，推动AI在生态保护领域的应用迈入新阶段。

2025年04月

• 04.21 18:41:18
  发表了文章 2025-04-21 18:41:18

  【项目总结】快瞳医疗化验单的OCR识别

  快瞳科技通过图像识别技术，成功解决了医疗化验单OCR识别难题。项目要求精准识别表格内容，尤其是化验数值和名称，准确率达85%以上。针对化验单来源多样、干扰因素多的问题，团队采用智能文档抽取模型、opencv技术（如霍夫变换）进行图片扶正与裁剪，优化识别精度。最终，项目不仅达到药企要求，还实现超越，为医疗行业智能化转型提供了高性价比解决方案，助力快瞳科技在医疗信息化领域树立良好口碑。
• 04.14 18:25:09
  发表了文章 2025-04-14 18:25:09

  快瞳犬种识别效果图示，120种狗品种精准覆盖

  犬种识别技术已从实验室走向大众，基于深度学习的卷积神经网络（CNN）和YOLO系列算法，可高效实现犬种分类与目标检测。本文介绍了快瞳犬种识别的技术原理、训练代码及应用场景，包括宠物管理、遗传疾病研究、公共安全、城市管理及遗失宠物寻找等。通过Python代码加载YOLOv8模型并进行训练，模型能在图像中标注犬种及其边界框，为智慧生活提供技术支持。
• 04.07 10:14:01
  发表了文章 2025-04-07 10:14:01

  AI鱼类识别技术原理及示例代码

  本文详细解析了AI鱼类识别的代码示例，涵盖深度学习框架选择、数据集处理、模型构建与训练优化全流程。内容包括技术选型对比（如TensorFlow、PyTorch、YOLO系列）、数据准备流程（开源数据集与标注规范）、完整代码示例（以PyTorch版ResNet50改进模型为例）以及模型优化策略（如量化压缩、知识蒸馏）。此外，还提供了典型应用场景（如渔业资源监测系统）、模型评估指标及开源项目推荐，并针对常见问题（小样本、水下模糊、类别不平衡等）提出解决方案。

2025年03月

• 03.21 12:12:56
  发表了文章 2025-03-21 12:12:56

  多宠识别原理、应用场景及代码示例

  多宠识别基于计算机视觉与深度学习技术，通过目标检测（如 YOLO、Faster R-CNN）和图像分类（如 ResNet、EfficientNet），实现对多只宠物的种类、姿态及行为的精准识别。其核心流程包括数据预处理、模型训练与推理输出，广泛应用于宠物医院健康管理、智能家居安防监控等场景。文中提供了基于 PyTorch 的代码示例及多种预训练模型（ResNet、VGG、Inception、EfficientNet）的使用方法，帮助开发者根据计算资源与精度需求选择合适方案。

2025年02月

• 02.21 12:18:51
  发表了文章 2025-02-21 12:18:51

  保单AI识别技术及代码示例解析

  车险保单包含基础信息、车辆信息、人员信息、保险条款及特别约定等关键内容。AI识别技术通过OCR、文档结构化解析和数据校验，实现对保单信息的精准提取。然而，版式多样性、信息复杂性、图像质量和法律术语解析是主要挑战。Python代码示例展示了如何使用PaddleOCR进行保单信息抽取，并提出了定制化训练、版式分析等优化方向。典型应用场景包括智能录入、快速核保、理赔自动化等。未来将向多模态融合、自适应学习和跨区域兼容性发展。
• 02.19 12:07:35
  发表了文章 2025-02-19 12:07:35

  当OCR遇见大语言模型：智能文本处理的进化之路

  简介：本文探讨光学字符识别（OCR）技术与大语言模型（LLM）结合带来的革新。传统OCR在处理模糊文本、复杂排版时存在局限，而LLM的语义理解、结构解析和多模态处理能力恰好弥补这些不足。文中通过代码实例展示了两者融合在错误校正、文档解析、多语言处理、语义检索及流程革新上的五大优势，并以财务报表解析为例，说明了该技术组合在实际应用中的高效性。此外，文章也展望了未来的技术发展趋势，包括多模态架构、小样本学习和边缘计算部署等方向，预示着文本处理技术正迈向智能认知的新时代。（240字）
• 02.17 15:22:07
  发表了文章 2025-02-17 15:22:07

  如何结合NLP（自然语言处理）技术提升OCR系统的语义理解和上下文感知能力？

  通过结合NLP技术，提升OCR系统的语义理解和上下文感知能力。方法包括集成NLP模块、文本预处理、语义特征提取、上下文推理及引入领域知识库。代码示例展示了如何使用Tesseract进行OCR识别，并通过BERT模型进行语义理解和纠错，最终提高文本识别的准确性。相关API如医疗电子发票验真、车险保单识别等可进一步增强应用效果。
• 02.17 14:54:43
  发表了文章 2025-02-17 14:54:43

  分析对比大模型OCR、传统OCR和深度学习OCR

  OCR技术近年来迅速普及，广泛应用于文件扫描、快递单号识别、车牌识别及日常翻译等场景，极大提升了便利性。其发展历程从传统方法（基于模板匹配和手工特征设计）到深度学习（采用CNN、LSTM等自动学习高级语义特征），再到大模型OCR（基于Transformer架构，支持跨场景泛化和少样本学习）。每种技术在特定场景下各有优劣：传统OCR适合实时场景，深度学习OCR精度高但依赖大量数据，大模型OCR泛化能力强但训练成本高。未来，大模型OCR将结合多模态预训练，向通用文字理解方向发展，与深度学习OCR形成互补生态，最大化平衡成本与性能。

2024年06月

• 06.06 18:12:45
  回答了问题 2024-06-06 18:12:45

  请问医疗行业文字识别ocr有没有提供纸质化验单数据识别功能？

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2024年03月

• 03.27 11:25:57
  回答了问题 2024-03-27 11:25:57

  请问一下，文字识别OCR中OCR的票据凭证识别，是否有发票验真的接口？

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