本文介绍了"证照智能识别系统"后端服务的关键功能升级，重点在原有紫外防伪检测基础上新增了基于多模态大模型的深度OCR功能。针对国内驾驶证/行驶证等全息防伪证件，创新性地采用白光+红外图像的复合输入策略，通过大模型的辩证识别能力实现高精度结构化信息提取。技术方案包含：1）更新防伪检测模块返回机器可读证件类型；2）设计专用提示词实现结构化OCR输出；3）根据用户选项条件触发深度OC

本文介绍了一个基于Qt和OpenCV的工业质检自动化Demo项目，通过YOLOv8模型实现金属件冲压点的智能检测。项目采用Qt 5.14 QML构建现代化UI界面，支持用户框选产品区域并自动识别两个关键冲压点。技术架构采用前后端分离设计：前端QML负责图像显示和交互，后端C++处理图像裁剪、ONNX模型推理等核心功能。项目重点解决了大尺寸图像处理、坐标转换、模型推理等关键技术问题，并考虑工业环境下

本文针对现有国外证件识别系统中MobileNetV3特征提取模型在小样本场景下性能不足的问题，提出了基于度量学习的改进方案。首先分析了当前系统架构的局限性，指出通用预训练模型对证件细粒度特征捕捉不足的缺陷。进而提出采用孪生网络和三元组损失的度量学习方法，通过优化特征空间分布来提升模型区分能力。为支持该方案，详细设计了样证库命名规范的优化策略，引入语义化可扩展的命名格式，并提供了自动化迁移脚本实现文

本文介绍了"证照智能识别系统"的两项关键功能升级。首先，在客户端界面新增了"启用版面识别"复选框，让用户自主选择是否调用耗时的大模型深度识别功能。通过修改Qt界面代码和网络请求逻辑，将用户选择状态传递给后端。其次，后端服务更新了Pydantic数据模型和API端点，实现根据客户端指令条件化执行大模型推理的能力。系统现在可在快速检索和深度识别模式间灵活切换，同

本文介绍了基于libjpeg-turbo的高效JPEG编解码库PyTurboJPEG的安装与性能测试。该库通过SIMD指令集优化，在纯CPU环境下编解码速度较原生libjpeg提升2-6倍。实验表明，PyTurboJPEG（2.0ms/张）比OpenCV的imdecode（2.5ms/张）图像读取速度更快，特别适合对性能要求严苛的计算机视觉应用场景。安装过程包括下载编译libjpeg-turbo和

选择轻量级的PPYoloE-R算法。具体配置文件参照PaddleDetection/configs/rotate/ppyoloe_r/ppyoloe_r_crn_s_3x_dota_ms.yml。本文使用PaddleDetection套件进行算法训练研发。标注完成后只需要将标注的数据使用opencv的最小外接矩形框进行转化即可。使用labelme工具，使用多边形方式进行标注。

本文介绍"证照智能识别系统"后端服务的重大升级，重点集成图文多模态大模型以实现深度识别与翻译功能。系统在前端开发完成后，将引入Qwen3-VL-8B大模型解决传统OCR在全球证件识别中的版式多样性、多语言支持等难题。升级方案包括：通过FastAPI新增图像处理模块，支持证件图像拼接和大模型API调用；将传统"模板匹配"升级为"内容级深度解析&quo

摘要： 本文介绍了一款基于Qt 5.14的多光谱文档扫描与识别软件开发过程。该软件旨在通过现代化界面和高效的多光谱采集设备，快速验证各类证件和文档的真伪。开发采用Qt Quick框架，集成OpenCV 4.11.0进行图像处理，并支持MSVC 2017 64位编译器。文章详细展示了从项目创建、环境配置到工程文件修改的全流程，包括Qt模块选择、OpenCV库链接及硬件通信库的集成。项目采用模块化设计

本文详细介绍了在完全断网的内网GPU服务器上部署Qwen3-VL-8B-Thinking多模态大模型的完整流程。服务器配置为4张NVIDIA Tesla T4显卡（64GB总显存），采用全容器化方案确保数据安全。主要内容包括：1）Ubuntu Server 24.04 LTS系统的离线安装与初始化；2）关键步骤如磁盘格式化、用户创建和SSH配置；3）非系统盘数据清理方法；4）基础离线依赖包的准备与

本篇博文将 VS2022、QT 和 腾讯云 AI 代码助手三者结合起来，充分发挥各自的优势，为桌面应用程序开发提供一个高效、便捷、强大的开发环境，有助于快速构建出高质量、跨平台的桌面应用程序。