SmartJavaAI

Java 开发者福音：一行依赖，离线搞定人脸、OCR、语音等 AI 功能

开源 🏷️完全免费 🚫 站点已失效 音频音乐 🍴 复刻 166 🐛 待处理 24 👀 关注 20
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 935
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 完全免费的开源工具箱，提供在线网页体验，Maven引用即可使用，无付费版本。

项目预览

SmartJavaAI 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类音频音乐
开发团队geekwenjie
官网地址http://smartjavaai.cn
GitHubhttps://github.com/geekwenjie/SmartJavaAI
定价模式🏷️完全免费
价格说明完全免费的开源工具箱，提供在线网页体验，Maven引用即可使用，无付费版本。
访问状态🚫 站点已失效
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Java
技术栈/模型android,asr,clip,deep-learning,djl,face-attribute,face-comparison,face-detection,face-quality,face-recognition,landmark,object-detection,ocr-recognition,pose-estimation,silent-face-anti-spoofing,table-structure-recognition,translation,tts,yolov12,yolov8
GitHub 星标★ 935
上线时间2025-02-21 00:00:00
代码更新2026-06-20
仓库体积60.9 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

SmartJavaAI 是一个基于 Java 的免费离线 AI 算法工具箱，旨在为 Java 开发者提供开箱即用的 AI 能力，解决 Java 生态中缺乏易用 AI 库的问题。它集成了人脸检测、识别、活体检测、表情识别、目标检测、实例分割、行人检测、OCR 文字识别、车牌识别、表格识别、语音识别与合成、机器翻译等丰富功能，并通过 Maven 依赖即可快速集成。底层基于 DJL 框架，支持 PyTorch 和 TensorFlow 模型，已集成 Mtcnn、InsightFace、SeetaFace6、YOLOv8~v12、PaddleOCR、Whisper 等主流模型。核心能力包括：统一的 API 封装、离线运行保障数据隐私、跨平台支持（含 Android）、模型自动下载与缓存管理。适合需要快速在 Java 服务或安卓应用中嵌入 AI 功能的开发者，尤其适合对数据安全有要求的本地化部署场景。

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 2026-08-09 · 当前星标 ★ 935

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 30 分钟 部署方式：本地 (Java) 5 步

环境要求

  • JDK 8+
  • Maven
  • 模型文件（百度网盘下载）

安装与启动步骤

  1. 1看环境要求

    JDK 版本与 Maven 版本需满足 README 的 1、环境要求 一节。

    java -version

  2. 2加 Maven 依赖

    按 README 给的坐标引入，或直接把模块装到本地仓库。

    <dependency>
  <groupId>com.geekwenjie</groupId>
  <artifactId>smartjavaai</artifactId>
</dependency>

  3. 3下载模型文件

    人脸、OCR 等模型放在百度网盘，下完把示例里的模型路径改成自己本地路径。

  4. 4只跑某个示例

    用 IDEA 打开 examples 下对应子目录（如 examples/face-example），等 Maven 拉完依赖。

  5. 5看代码注释运行

    每个 Java 文件顶部都写明功能，直接跑对应测试方法即可体验。

如何确认成功

示例工程编译通过，跑测试方法能输出识别结果。

注意事项

  • 模型不进仓库，必须单独下载；路径没改会在启动时报找不到模型文件。

核心亮点

  • 覆盖视觉、OCR、语音、翻译等 20+ 类 AI 能力，Maven 引入即可用，大幅降低集成门槛
  • 基于 DJL 底层，自动适配 PyTorch/TensorFlow 模型，支持 CPU/GPU 推理，且完全离线运行，保护数据隐私
  • 模型生态丰富，紧跟最新 YOLOv8~v12、PaddleOCRv5、Whisper 等，且提供 Android 支持，便于移动端部署

不足之处

  • 文档和社区生态尚在早期，示例和教程不够丰富，遇到问题可参考资源有限
  • 模型体积较大，首次运行需下载，对网络环境和存储空间有一定要求

适用场景

  • 在 Java 后端服务中快速集成人脸识别或 OCR 功能，用于身份验证、票据识别等
  • 开发 Android 应用，实现本地实时人脸检测、活体检测或语音识别，无需联网
  • 在数据敏感的内网环境中，部署离线目标检测或表格识别服务，避免数据外传

替代项目

DJL (Deep Java Library)、OpenCV Java、Tesseract Java (tess4j)

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