?作者：算力魔方創(chuàng)始人/英特爾創(chuàng)新大使劉力

一，引言

在大數據時代，文檔數據量急劇增加，傳統(tǒng)的手工方式已無法滿足快速獲取有效信息的需求。深度學習技術，尤其是計算機視覺領域的光學字符識別（OCR）技術的進步，使得自動化和智能化的文檔信息提取成為現實。本方案結合了Intel OpenVINO平臺的性能優(yōu)化優(yōu)勢與百度飛槳（PaddlePaddle）提供的PP-OCRv4模型，旨在開發(fā)一款高性能、高精度的智能文檔處理系統(tǒng)。

算力魔方?是一款可以DIY的迷你主機，采用了抽屜式設計，后續(xù)組裝、升級、維護只需要拔插模塊。通過選擇不同算力的計算模塊，再搭配不同的 IO 模塊可以組成豐富的配置，適應不同場景。

性能不夠時，可以升級計算模塊提升算力；IO 接口不匹配時，可以更換 IO 模塊調整功能，而無需重構整個系統(tǒng)。

本文以下所有步驟將在帶有英特爾i5-1235U處理器的算力魔方?上完成驗證。

二，實施步驟

（一）準備工作：

安裝必要的軟件包Anaconda（https://www.anaconda.com/download），然后用下面的命令創(chuàng)建并激活對應的開發(fā)環(huán)境：

conda create -n OCR python=3.11  #創(chuàng)建虛擬環(huán)境

（二）模型部署：

下載并加載預訓練的PP-OCRv4模型，利用OpenVINO進行優(yōu)化轉換，以更好地適配目標硬件平臺。???????

wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv4/chinese/ch_PP-OCRv4_det_infer.tar && tar -xvf ch_PP-OCRv4_det_infer.tar   # 下載PP-OCRv4的檢測模型

將優(yōu)化后的模型保存至PP-OCRv4_OpenVINO 文件夾目錄，確保路徑正確無誤。運行部署腳本：

（三）運行腳本

要快速開始使用 PP-OCRv4_OpenVINO 項目，請執(zhí)行以下步驟：

Python main.py #運行python代碼調用推理

后續(xù)程序會將識別到的文本結果直接打印到控制臺：

視頻鏈接：基于算力魔方的智能文檔信息提取方案 (qq.com)

三，結論

本文介紹了一種利用OpenVINO工具套件、PP-OCRv4模型和Qwen2.5-VL視覺語言模型構建的智能文檔信息提取解決方案。該方案結合了尖端的視覺識別技術和經過優(yōu)化的計算性能，目的是提高文檔處理的效率和精確度，適用于包括財務報表分析、合同審查在內的多種場景。

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審核編輯 黃宇