JBoltAI 的 AI 识图能力解析：视觉模型的工程化应用实践

一、技术定位：视觉理解能力的工程化封装

JBoltAI 的 AI 识图能力是对 AI 视觉模型核心能力的系统性封装，聚焦于解决图像内容的语义解析与结构化处理需求。其技术本质是通过计算机视觉算法（如 CNN、Transformer 架构模型）对图像像素信息进行特征提取，结合深度学习训练形成的视觉理解能力，实现从像素到语义的跨层级映射。该能力并非单一模型的独立应用，而是整合了目标检测、光学字符识别（OCR）、图像分割、语义分析等多模块技术的综合解决方案。

二、核心功能：多模态视觉信息的解析与交互

基础视觉识别能力
可精准识别图像中的常见物体（如自然景物、交通工具、生活用品等），通过预训练模型对万级类别物体进行分类，支持自定义数据集的迁移学习。例如，在工业质检场景中可识别零部件缺陷，在安防场景中可识别违禁物品。
同时，具备文本与图表分析能力，可处理印刷体、手写体文本（支持多语言混合场景），解析图表类型（折线图、柱状图等）并提取趋势数据，还原文档布局结构（如段落层级、表格行列）。
视觉代理与工具协同
作为 "视觉代理"，该能力可通过预设规则或实时推理，动态调用外部工具完成复杂任务。例如，在识别到图像中的数学公式后，自动触发计算器工具完成运算；检测到发票图像时，联动财税系统进行数据核验。这种 "识别 - 推理 - 执行" 的闭环机制，使其成为连接视觉感知与业务流程的关键枢纽。

三、技术特性：精准定位与结构化输出

空间定位技术
支持生成物体边界框（Bounding Box）、关键点坐标（如人体姿态节点、机械部件基准点）。通过锚框回归算法与非极大值抑制（NMS）技术，可在复杂场景中分离重叠物体，实现多目标同时定位。
结构化数据生成
针对扫描数据（如发票、表格、档案），可输出 JSON/XML 格式的结构化数据，包含字段名称、坐标位置、置信度等元信息。以发票处理为例，可自动提取发票号码、金额、日期、购销方信息等字段，并按业务规则生成标准化数据结构，减少人工录入误差。