深圳快瞳科技有限公司_个人页

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？

  赞0 踩0 评论0

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？

  赞0 踩0 评论0