wgai

Java 离线 AI 识别平台，图片视频 OCR 开箱即用

开源 🏷️定价信息待确认 🚫 站点已失效 计算机视觉 🍴 复刻 90 🐛 待处理 4 👀 关注 6
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 389
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

wgai 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类计算机视觉
开发团队dromara
官网地址http://116.198.227.105
GitHubhttps://github.com/dromara/wgai
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态🚫 站点已失效
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Java
GitHub 星标★ 389
上线时间2024-06-05 00:00:00
代码更新2026-10-09
仓库体积149.8 MB
本站数据更新2026-11-12
维护状态维护中
收录时间2026-09-29
浏览次数1

项目介绍

wgai 是一个基于 Java 的开源 AI 识别平台，主打开箱即用，把图片识别、视频识别、语音识别和 OCR 能力打包成一套可离线部署的解决方案。它内置了 OpenCV、YOLO、OCR 以及 EasyAI 等内核，支持车牌识别、安全帽识别、开关门检测、常见物体识别等场景，同时提供 AI 智能客服和语言模型能力。项目最大的特点是完全不依赖任何第三方 API 接口，所有识别和推理都可以在本地完成，适合对数据隐私和网络隔离有要求的行业用户。它把训练与识别分开使用，避免训练过程占用过多内存和 GPU 资源，降低部署门槛。开发者可以基于它快速搭建行业化的视觉识别系统，也可以按需定制模型和业务逻辑，适合安防、工业、交通等需要私有化 AI 能力的场景。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-29 · 当前星标 ★ 389

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：进阶 约 60 分钟 部署方式：Java 服务 4 步

环境要求

  • JDK 17+
  • MySQL 8
  • 可选 GPU（跑 YOLO 更快）

安装与启动步骤

  1. 1拉代码

    Java 后端 + 前端，dromara 组织维护

    git clone https://gitee.com/dromara/wgai.git

  2. 2建库并改配置

    MySQL 建库，改数据源与文件路径

  3. 3下模型文件

    YOLO 与 OCR 的权重较大，首次启动前先放好

  4. 4起服务

    后端起来后开管理台，按场景配摄像头与算法

如何确认成功

在管理台上传一张车牌图能得到识别结果，且整个过程没有外网请求。

注意事项

  • 主张是“完全本地推理、不依赖任何第三方 API”，这对内网与涉密场景有吸引力。
  • 内置 OpenCV、YOLO、OCR 与 EasyAI，业务场景是车牌、安全帽、开关门这类固定目标检测。
  • 模型文件体积大且不在仓库里，第一次启动最常见的失败就是缺权重。
  • 识别准确率取决于自己微调的模型，开箱即用的通用权重只能做演示。
  • 项目带 AI 客服与大模型对话模块，但那是附属功能，别当主力。

核心亮点

  • 完全离线部署，不依赖第三方 API，数据不出内网，适合隐私敏感行业
  • 整合 OpenCV、YOLO、OCR、EasyAI 多种内核，一个平台覆盖图片、视频、语音多模态识别
  • 训练与识别分离设计，降低运行时内存和 GPU 占用，部署成本更可控

不足之处

  • 项目处于早期阶段，379 星标说明社区规模和生态成熟度有限
  • 文档和示例可能不够完善，新手上手需要一定调试成本

适用场景

  • 工厂或工地安全帽佩戴检测，实时视频流识别违规行为
  • 停车场或小区车牌识别，离线完成车辆出入管理
  • 企业内部文档 OCR 识别与智能客服问答，数据不出内网

替代项目

PaddleOCR、YOLOv5、EasyOCR

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