非属地卷烟智能识别系统
2026-10-08 15:34:52
行业：政务服务
载体：安卓APP、IOS APP
技术：JavaScript、Kotlin、Objective-C、TypeScript
业务和功能介绍
非属地卷烟智能识别系统（以下简称"本系统"）是一套面向烟草稽查业务的移动端智能识别应用软件，运行于 Android 智能终端。系统通过摄像头拍照或相册选图采集零售客户货架、烟柜的卷烟陈列图像，调用 AI 识别服务（同时支持在线多模态大模型 API、在线图片识别 API 两类在线接口，以及离线深度学习图片目标检测模型，可按需切换），自动检出图中烟包、条烟、卷烟的品牌、规格与厂家信息，并与本地允许清单（本地投放卷烟数据库，共 210 个品规）实时比对，将检出结果划分为"本地允许""本地不允许（非属地/新投放）""未识别"三类，以图像标注与表格两种视图呈现，帮助稽查员快速完成非属地卷烟现场核验。
传统人工肉眼核验方式下，5 名稽查员对 50 个品种单次排查平均耗时约 7.04 分钟，正确率约 92%，且受疲劳漏检等主观因素影响。本系统以 AI 图像识别替代人工辨别，单次核验时长可缩短至 30 秒以内，效率提升约 92.4%。
传统人工肉眼核验方式下，5 名稽查员对 50 个品种单次排查平均耗时约 7.04 分钟，正确率约 92%，且受疲劳漏检等主观因素影响。本系统以 AI 图像识别替代人工辨别，单次核验时长可缩短至 30 秒以内，效率提升约 92.4%。
项目实现
本系统主要功能包括：
图像采集：通过设备摄像头拍照或从系统相册选取货架图像，上传前自动按最长边 1024 像素等比下采样；
AI 识别：经统一适配客户端调用识别通道（在线多模态大模型 API、在线图片识别 API 或离线深度学习目标检测模型），识别烟包（Pack）、条烟（Carton）、卷烟（Cigarette）的品牌、规格、厂家及在图中的位置框；
本地比对：将检出品规与本地允许清单匹配，划分为本地允许、本地不允许、未识别三类；
结果展示：图像标注视图（绿/红/橙三色标注框，点击查看详情）与表格视图（检出明细、按品牌/厂家聚合统计）；
历史管理：识别会话的本地持久化保存、状态跟踪与回看；
系统设置：语言（简体中文/繁体中文/英文）、API Key、接口地址、超时时间等配置。
技术特点：采用 React Native 跨平台架构，离线优先、数据本地持久化；识别层同时支持在线多模态大模型 API、在线图片识别 API（均基于 HTTP 协议）与离线深度学习图片目标检测模型三类通道，在线 / 离线可切换；在线接口与本地比对算法分离设计，敏感数据不出设备；采用正则与归一化双重匹配实现三态分类；归一化坐标重缩放保证标注定位精准；支持中/繁/英多语言界面。
图像采集：通过设备摄像头拍照或从系统相册选取货架图像，上传前自动按最长边 1024 像素等比下采样；
AI 识别：经统一适配客户端调用识别通道（在线多模态大模型 API、在线图片识别 API 或离线深度学习目标检测模型），识别烟包（Pack）、条烟（Carton）、卷烟（Cigarette）的品牌、规格、厂家及在图中的位置框；
本地比对：将检出品规与本地允许清单匹配，划分为本地允许、本地不允许、未识别三类；
结果展示：图像标注视图（绿/红/橙三色标注框，点击查看详情）与表格视图（检出明细、按品牌/厂家聚合统计）；
历史管理：识别会话的本地持久化保存、状态跟踪与回看；
系统设置：语言（简体中文/繁体中文/英文）、API Key、接口地址、超时时间等配置。
技术特点：采用 React Native 跨平台架构，离线优先、数据本地持久化；识别层同时支持在线多模态大模型 API、在线图片识别 API（均基于 HTTP 协议）与离线深度学习图片目标检测模型三类通道，在线 / 离线可切换；在线接口与本地比对算法分离设计，敏感数据不出设备；采用正则与归一化双重匹配实现三态分类；归一化坐标重缩放保证标注定位精准；支持中/繁/英多语言界面。
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