档案文件中通常包括文字和图片（例如签名、图示等），而OCR识别更适用于文字。AI平台可以先对图像进行分析，利用图像识别技术区分出文字部分和非文字部分，自动屏蔽图片区域或标签区域，以便专注于文字识别。通过这种方式，可以避免图像干扰，提升文字提取的精度。

技术实现过程

通过图像识别技术，区分文档中的文字和图片（如签名、图示等）。这一步骤的目的是在OCR识别前，将非文字元素从处理流程中排除，以减少干扰。

核心技术要点

图像内容分析：利用图像识别技术，准确区分文字和非文字内容。

区域屏蔽技术：自动屏蔽非文字区域，确保OCR识别的准确性。

四、档案识别与文本提取

在完成预处理后，系统会对图像中的文字部分进行OCR识别，提取出文档内容。OCR模型可以支持多种字体识别，包括手写体、打印体以及一些历史文档中的复古字体。此外，平台的OCR识别支持大批量自动处理，可以设定任务流水线，使得大量文档能在短时间内处理完毕。识别后的文本可以进一步结构化存储，便于后续的查找和管理。

技术实现过程

在图像预处理和区域切割之后，系统将对图像中的文字部分进行OCR识别，提取出文档内容。这一步骤涉及到多种字体的识别，包括手写体、打印体和复古字体等。

核心技术要点

多字体识别：OCR模型需要支持多种字体的识别，以适应不同历史时期和类型的文档。

批量处理能力：平台需要支持大批量文档的自动处理，以提高工作效率。

五、识别结果自动保存

识别完成后，系统会将结果转化为数字文档，并存入档案管理系统中。这些数字化的文本不仅可以生成PDF或Word文档，还可以直接保存为结构化数据库格式，便于后续的检索和分析。同时，系统可以为每个数字化文件自动生成日期、类型等元数据信息，便于后续的查询和档案整理。

技术实现过程

识别完成后，系统将把识别结果转化为数字文档，并存储到档案管理系统中。这些文档可以是PDF、Word格式，也可以直接保存为数据库格式，以便于后续的检索和分析。

核心技术要点

结构化存储：将识别后的文本结构化存储，便于管理和检索。

元数据管理：为数字化文件自动生成和管理元数据，如日期、类型等，以便于档案的整理和查询。

六、相关案例介绍

在江西省某地质资料档案馆的项目中，档案数字化需求尤为迫切，涉及大量珍贵的历史文件，这些文件承载了重要的地质文化专业信息，但同时面临着因纸质老化而难以长期保存的挑战。思通数科AI平台的引入，极大地提升了档案数字化的效率和质量。

具体应用流程

在该项目中，档案馆首先通过高精度扫描设备对档案进行数字化，随后平台自动进行图像预处理，去除图像中的噪点和不清晰区域，确保档案文字在后续OCR识别中保持高度清晰。在OCR识别过程中，平台支持多种字体，包括历史档案常见的仿宋体、行书体和部分手写体，确保档案馆中各类文件的识别准确性。识别出的文字和数据以结构化方式保存到档案管理系统，系统会自动生成文件日期、文档类型等元数据。

应用成效

1. 大规模批量处理：平台的批量处理功能让馆方能够快速高效地处理上万页档案文献，识别速度提升至每小时500页，极大地节省了人力资源。

2. 智能化检索与管理：识别后的档案文档可通过关键词、时间段、文档类型等字段快速检索，支持全文搜索功能，为研究人员提供了便捷高效的在线查阅体验。

3. 保存历史遗产：通过思通数科平台，档案馆得以完整保留历史文档的内容与细节，不仅保护了珍贵的文化遗产，也为公众提供了可持续的档案利用服务。

七、产品体验

产品体验地址：语音视频&文本图片多模态AI能力引擎平台