华为云文字识别服务关键技术、能力和产品落地需要注意的事宜（OCR系列二）

下面首先简单的介绍一下华为云文字识别产品，随后重点讲我们的关键技术、关键能力，产品的优化之路，做产品需要注意到问题以及踩过的坑。其中很多点是整个人工智能或者以数据为驱动的产品都需要注意的。

华为云OCR技术团队是做产品的，但是也会参与一些比赛，或者是写一些论文，来提升技术影响力，比如说2019年ICDAR SROIE票据识别比赛，协同华中大联合一起参与了这次比赛。在端到端文字识别赛道上，以96.43的超高精度取得了世界第一，超过了2至5名大概是两个点左右，同时也会申请一些专利。因为我们的创新性，我们获得了2019数博会领先科技成果奖的新产品奖。

这是我们华为云文字识别服务的全景图，主要包含五大类，包括通用类，票据类，证件类，行业类，和定制类，通用类包括通用文字，通用表格，网络截图等。票据类呢，是指各种票，只是比如说是增值税发票，火车票，出租车票等。证件类呢，则是各种证件，比如身份证，驾驶证，行驶证，护照等。行业类是面向特定行业的，比如说物流行业的电子面单，纸质面单，比如说生活方面的燃气表，比如说医疗行业的医学检验单等。定制类呢，则是对客户进行特殊定制的，比如说是海外的身份证。助力企业生产效率提升，降低运营成本

华为的OCR处理流程，融合了多种图像处理技术，具有高精度，鲁棒性和自适应性等特点。文字识别精度特别高，支持错行，盖章，文字叠加等复杂场景，支持多种类型单据，自适应不同质量图片。整个流程呢，主要包括图像预处理，表格提取，有没有表格进一步处理，文字定位，其中可能会有文字矫正，文字识别，文字后处理等，最后返回给客户的是结构化的json数据。

那么这些能力是如何实现的呢。首先呢，是从硬件开始，我们协同华为云的昇腾（Ascend）芯片做了底层的优化。比如说LSTM多算子融合，比如说算子重写。其实做深度学习，最好能够从底层硬件优化开始，当然很多小公司做不到这一点，那就需要在上层优化算法了。还有一点是我们会对图像进行多种预处理，以提高训练速度，比如说是我们会把不同的文字成长度，基于多线程放在多个队列里，然后提高读取数据的速度。也会对累计梯度聚合优化等，一亿的切片数据，10小时完成训练。

做产品的时候会遇到各种各样的场景，比如说下图的的盖章检测。这是我们广东的一个客户的实际场景，需要识别盖章里的内容。盖章除了我图上的椭圆章，其实还有圆形章、方形章、三角形的章等。我们用了各种弧形文字检测算法，检测性能都达不到客户的需求，后来我们做了基于字符的一些优化之后，大概准确率达到了96%左右，基本上可以满足了客户的需求。所以说呢。无论是做写论文儿还是做产品，一定要针对性的持续优化算法。很多原始的论文即使实验证明性能很好，但在实际场景往往达不到论文里描述的效果。文字识别不优化算法，不如回家卖地瓜。

在深度学习时代，数据成为关键，对数据的需求量非常大。但是数据总是有限的，标注数据的成本也巨大，同时需要时间，合成数据基本上成了必选之路。最左边的是syntext，相信很多团队都在用，首先使用分割提取到了几何信息和分割结果，随后计算景深，然后找到平滑区域生成文字。

我们也会使用传统方法，比如说opencv、pillow等用来合成整张图片。我们针对文字自研了一套丰富的增强的算子库，增加了很多开源工程没有的算子。同时呢，我们会也会通过GAN转换一些切片。当然啦，GAN有的时候转换过的内容会比较莫名其妙。这也是深度学习的问题，很多时候因为不可解释，结果出来之前你永远不知道你得到的会是什么。

自动学习，可以锦上添花，比如说我们基于种群增强算法PBA。它能够快速高效的学到一个神经网络训练数据增强方法。在有的场景下，日常情况训练需要三天，通过PBA生成了生成的数据增强方法后，在实际情况下提高到半天左右。

同时呢，在一些算法模型上，性能也得到了一定的提高，比如说是。在我们一个模型上，它的性能提高了大概三个点左右。我们会基于华为自研的ModelArts平台进行NAS搜索。然后自动的找出最优的模型。我们的一个海外研究所，在进行模型剪枝的优化等。

自动化是未来，因为现在很多产品都是需要定制的，在人工智能界流传着有一句话叫做有多少人工就有多少智能，所以说是很多工作是需要大量人工的。为了快速迭代我们的产品，我们构建了自定义平台。输入的一定量的原始图片之后，会进行迅速的用这些图片儿进行数据增强，然后基于模型进行训练，得到一个可部署的API接口。我们也会把我们的模型通过模型市场共享出来。

客户可以继续我们的模型进行fine-tuning，形成他们独有的模型，或者是用这些模型来提供服务。

速度和性能需要同时兼顾。下面也是我们实际的一个场景，就是从视频中识别文字，我们如果基于逐帧进行检测，然后前后联系的话，可以大幅度提高性能。大家可以看一下这这个视频。其中有一部分视频文字是漏检的、或者基本识别不出来的，但是我们基于前后联系，可以修正一部分错误结果。但是这里有个问题，因为大部分视频，一秒大概是25帧，如果我们逐帧识别的话，会对大大地提高了我们的成本。所以说，我们会基于抽帧等优化措施来提高速度。如果我们做产品不考虑成本和速度的话，很多时候是没有意义的。

对数据怀有敬畏之心，深度学习时代数据很重要，但是切莫贪心，取之有道。我们在海外市场严格遵守当地的法律，比如说遵循欧盟的GDPR等隐私保护条例，图片在内存中运行后，返回结果，图片直接销毁。这也是华为30多年服务经验留下的经验和教训，如果我们不注意这一点，很多时候会造成名誉和经济上重大的损失。

更可怕的是，很多时候这个就可能转换成政治事件，对我们公司、对我们团队都带来了不可估量的影响和损失。而且中国近些年来也越来越注意隐私保护，最近也有相关的立法等。这可能跟我的安全方面的工作经历也有关，以前我们在给法国电信、德国电信提供华为云PaaS产品服务的时候，任何一点隐私方面的问题都可能牵扯到很多东西。还有一个例子，比如说5g，现在华为就在反复在向全世界证明我们是安全的，是非常尊重客户隐私的。

方案跟着需求走。这也是实际情况教育我们的。最开始的时候，我们的服务是API的形式，在云上更供客户调用。但是我们后来遇到了很多客户，比如说是金融的，比如说是保险的，比如说是医疗的。他们虽然相信华为会遵循数据保护条例。但是依然不会把数据传出他们的系统。所以说这个时候我们就需要考虑一些其他的服务模式，比如说是边侧，比如说是端侧。

除了云侧服务器，我们会在边侧提供基于Atlas等的边侧服务器。客户不需要把他们的数据传出系统就可以在边侧进行推理，如果客户对性能要求没有那么高，也可以使用端侧的一些设备，比如说Hilens盒子，比如智能摄像头等。现在我们做的是云边端协同部署。基于客户需求调整业务模式，也是产品成功的关键之一。

最后想说的是产品很多时候不仅仅是产品。今年上半年，华为云OCR团队协助办了一次文化传承汉字书法多场景识别的比赛，这也是数字中国大赛的一部分。数字中国大赛中国是工信部和福建省人民政府指导，主题是软件赋能数字经济，创新驱动数字中国。这是数字中国的一部分，数字中国是***近几年提出的，是要把中国建设成数字化社会。

我们的大赛中协助出题，数据，答疑，现场点评等全程参与。我们本来的目的是既宣传了华为的产品，也看看能不能得到一些新技术。但是大赛之后呢，很多高校的古文系。或者博物馆都找到了我们，希望我们共同来做一些古代文识别的项目，帮助他们来解决问题。因为现在很多人不愿意从事这方面的工作，而且很多字认识的人也不是很多，比如小篆。

当然，也遇到了很多难点，比如说是古代很多书法文字，为了避讳，多写了或者少写了几划。在这里我特别提一下这个事情，就是说是很多时候我们做了产品，是用来赚钱的。但是很多时候也可以用来做一些更有意义的事情，比如说是来解决一些社会问题，比如说来传承一些文化。当然，这也可能是我们作为技术人员的一种情怀吧。这个事情我们非常高兴和自豪，所以特地单独提一下。

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