深圳快瞳科技有限公司_个人页

深圳快瞳科技有限公司
个人头像照片
8
2
0

个人介绍

提供AI多模态融合算法能力,专注于垂直业务领域文字识别+图像技术识别。

擅长的技术

  • 人工智能
  • 自然语言处理
  • 机器学习/深度学习
  • 知识图谱
  • 文字识别
获得更多能力
通用技术能力:

暂时未有相关通用技术能力~

云产品技术能力:

暂时未有相关云产品技术能力~

阿里云技能认证

详细说明
暂无更多信息

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

2024年03月

  • 发表了文章 2025-04-21

    【项目总结】快瞳医疗化验单的OCR识别

  • 发表了文章 2025-04-14

    快瞳犬种识别效果图示,120种狗品种精准覆盖

  • 发表了文章 2025-04-07

    AI鱼类识别技术原理及示例代码

  • 发表了文章 2025-03-21

    多宠识别原理、应用场景及代码示例

  • 发表了文章 2025-02-21

    保单AI识别技术及代码示例解析

  • 发表了文章 2025-02-19

    当OCR遇见大语言模型:智能文本处理的进化之路

  • 发表了文章 2025-02-17

    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?

  • 发表了文章 2025-02-17

    分析对比大模型OCR、传统OCR和深度学习OCR

正在加载, 请稍后...
滑动查看更多
  • 回答了问题 2024-06-06

    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?

    可以试试快瞳AI平台的化验单OCR识别
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-03-27

    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?

    https://market.aliyun.com/products/53366009/cmapi00065116.html#sku=yuncode5911600002这个可以传图片验真,也有支持传6要素验真的
    踩0 评论0
正在加载, 请稍后...
滑动查看更多
正在加载, 请稍后...
暂无更多信息