伴随着OCR识别场景应用不断丰富深化，我们不仅要探索新技术对产品的影响，也要重视产品在场景化中应用的竞争力。面对企业多样化、定制化的识别需求，OCR智能训练平台应运而生，并已从研发端落地实际生产应用，赋能企业数字化发展，仅一个平台就可满足复杂的OCR全识别工作，已不是纸上谈兵，更不是营销噱头。
训练平台模型构建，由0走向无限可能OCR过程包括图像分类、目标检测、图像分割、OCR识别、NLP提取等模型训练任务，其中每一个模型都需要对大量样本进行标注训练，因企业数据的保密性，从0构建一套完整的识别方案，不仅会因样本不足无法保证性能，还会导致大量开发成本的损耗，导致复杂OCR识别服务开发中断，无法落地应用。
面对此情况，无论是大型企业还是中小企业都需要一套低成本、可延续性的OCR项目部署方案，一改企业多次采购业务扩展周期长、自己投入研发技术成本高的僵局。OCR智能训练平台通过对业务需求的深入了解与长时间潜心研发而成，为0基础的开发人员提供开发平台与技术支持，用户可结合自身需求，通过标注、训练、测试，创建相应的高精度模型，实现快速部署到生产服务集群并落地应用的目的。
OCR训练平台：赋能各种场景需求
训练平台包含用户管理、数据集管理、标注任务、基础模型管理、结构化模型管理、应用管理、OCR服务管理7项子功能，集OCR模型创建、训练、测试评估、部署于一体，赋予企业AI能力。
训练平台基于深度学习技术、信息提取（NLP）技术、OCR识别技术开发，内置OCR基础核心功能，包括行检测算法、证照分类、表格检测分析、印章检测识别等，深度融合真实业务场景，可满足各种应用场景需求。
（系统架构图）场景1：通用版式识别服务
系统预置成熟的商用高精度基础模型，可构建大部分OCR服务，比如通用识别、一般卡证、票据的识别，可直接基于内置模型完成识别任务。
通用识别流程场景2：固定卡证类结构化识别
对于版面规范的情况（比如户口本、结婚证等），只需标注少量数据即可获得高准确率模型。训练平台“智能标注”支持数据多人同时标注、快速标注关键字段、对数据标注结果查验审核。
场景3：非固定多版式结构化识别
针对版面复杂、类别繁多的情况（比如营业执照，全国房产证，全国社保卡，财务票据等），可以通过不断标注样本训练，提升模板结构化提取的准确度。但是很多业务能获取到的真实样本有限，对此平台内置多种样本自动合成方案，通过配置背景图像和语料，即可合成变形、多字体、多语种的训练样本。
场景4：图像文本分类
系统内置图像分类器，通过将大量图像类别标注，可将杂乱的证件信息自动识别分类，省去人工分类时间，让工作视图化界面更清晰。
简单四步，即可实现落地应用1、数据生产数据生产实际上就是数据采集、数据标注的过程，在样本图像中框选需要识别的字段，只需提供一张或多张标注好的数据，即可产生供训练的标准数据集，一般指图像数据和文本数据。2、模型训练进行模型生产和模型渲染的过程，对票据凭证信息进行数据结构化处理，在足够的数据集下进行迭代，产生模型文件。3、结构化需求定义OCR需求通过模板的方式进行定义，描述票据凭证需要提取的字段及字段属性。4、部署上线将生成的数据模型布置到服务器中，会自动生成接口并落地，即可发布运用，进行业务流程对接。具体而言，训练平台提供OCR全流程一站式开发平台，让基于深度学习的OCR方案从数据生成，模型训练，数据结构化，应用部署上线的开发全周期流程化，用户可基于自己的样本文件，选择相应的模型管理训练模型文件，定制化识别模板，可满足任意固定版式及非固定版式的结构化提取。
OCR服务构建流程6大优势，提升用户体验感
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