基于算力魔方的智能文档信息提取方案

​作者：算力魔方创始人/英特尔创新大使刘力

一，引言

在大数据时代，文档数据量急剧增加，传统的手工方式已无法满足快速获取有效信息的需求。深度学习技术，尤其是计算机视觉领域的光学字符识别（OCR）技术的进步，使得自动化和智能化的文档信息提取成为现实。本方案结合了Intel OpenVINO平台的性能优化优势与百度飞桨（PaddlePaddle）提供的PP-OCRv4模型，旨在开发一款高性能、高精度的智能文档处理系统。

算力魔方®是一款可以DIY的迷你主机，采用了抽屉式设计，后续组装、升级、维护只需要拔插模块。通过选择不同算力的计算模块，再搭配不同的 IO 模块可以组成丰富的配置，适应不同场景。

性能不够时，可以升级计算模块提升算力；IO 接口不匹配时，可以更换 IO 模块调整功能，而无需重构整个系统。

本文以下所有步骤将在带有英特尔i5-1235U处理器的算力魔方®上完成验证。

二，实施步骤

（一）准备工作：

安装必要的软件包Anaconda（https://www.anaconda.com/download），然后用下面的命令创建并激活对应的开发环境：

conda create -n OCR python=3.11  #创建虚拟环境

（二）模型部署：

下载并加载预训练的PP-OCRv4模型，利用OpenVINO进行优化转换，以更好地适配目标硬件平台。​​​​​​​

wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv4/chinese/ch_PP-OCRv4_det_infer.tar && tar -xvf ch_PP-OCRv4_det_infer.tar   # 下载PP-OCRv4的检测模型

将优化后的模型保存至PP-OCRv4_OpenVINO 文件夹目录，确保路径正确无误。运行部署脚本：

（三）运行脚本

要快速开始使用 PP-OCRv4_OpenVINO 项目，请执行以下步骤：

Python main.py #运行python代码调用推理

后续程序会将识别到的文本结果直接打印到控制台：

视频链接：基于算力魔方的智能文档信息提取方案 (qq.com)

三，结论

本文介绍了一种利用OpenVINO工具套件、PP-OCRv4模型和Qwen2.5-VL视觉语言模型构建的智能文档信息提取解决方案。该方案结合了尖端的视觉识别技术和经过优化的计算性能，目的是提高文档处理的效率和精确度，适用于包括财务报表分析、合同审查在内的多种场景。

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审核编辑 黄宇