针对图片文字违规风险的基本防控流程 内容输入：主要以图片输入为主，针对视频输入可以通过截帧、关键帧算法等方式转化为图像，然后输入到识别系统。
但现在说在用AI做AIOPS的，实际是只展示不决策，无知者无畏的也没有试验环境。 现在成熟的AI应用就是少数几类场景，比如：语音识别、图片识别、无人驾驶、行为预估（如金融风控）。
1、货架场景：最常见的数据采集信息 我们可以通过多维的图像识别形式确保数据的“粗炼”，例如：商品基本信息识别，包括产品的名称、品牌、规格等；商品陈列层数识别，包括货架层数以及自己产品所在位置等，商品场景识别
人类是如何识别人脸的？ 也许，人类大脑中的神经元首先识别场景中的人脸（从人的体形和背景），然后提取面部特征，并通过这些特征对人进行分类。我们已经在一个无限大的数据集和神经网络上进行了训练。
公有云服务提供表格文字识别的云端 Paas 服务接口，可直接调用 API 或使用 HTTP SDK 对图片中的表格文字进行识别；私有化部署则可部署至本地服务器或云服务器，在内网 / 局域网中实现表格文字识别功能
步骤1 准备工作一：创建百度ai应用 首先，我们需要先去百度智能云注册一个账号，并且创建一个图像识别的应用，登录百度智能云后，点击左上角的“产品服务”，在全部产品中找到“图像识别”，如下图： 在进入图像识别页面后
无论是文档扫描、实景拍摄还是网络图片，均能还原信息的真实逻辑结构，从根本上避免字段错位或遗漏。 3.置信度校验，提升识别结果可靠性 输出识别结果的置信度评分，低置信度内容自动提示人工复核。
中文命名实体识别的难点主要存在于： 1.中文文本没有类似英文文本中空格之类的显式标示词的边界标示符，命名实体识别的第一步就是确定词的边界，即分词。 2.中文分词和命名实体识别互相影响。
它倒逼企业建立数据文化，重构业务流程（如从“经验决策”到“数据决策”）。 行业影响：零售企业可通过中台实现“人-货-场”全链路数字化，优化SKU管理效率达30%。
在合同审核、发票查验、档案数字化等场景中，它可以有效解决因拍摄问题导致的图像干扰，提升识别效果。
