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SmartJavaAI 是一个专门为 Java 开发者设计的、功能丰富的离线 AI 算法工具箱。你无需深入研究 PyTorch、TensorFlow 等深度学习框架，也不用自己折腾 C++/Python 算法，只要在 Java 项目里引入一个 Maven 依赖，就能直接调用人脸识别、目标检测、OCR、车牌识别、表格识别、语音识别（ASR）、语音合成（TTS）、机器翻译等能力。底层通过 DJL 封装深度学习模型，并结合 JNI 接入 C++/Python 算法，兼容 PyTorch、TensorFlow、ONNX、Paddle 等主流框架，从而把复杂的模型部署与调用细节全部“藏”在工具箱里。

SmartJavaAI Logo

Java 想接 AI，为什么总被劝退？

很多 Java 开发团队这几年都会遇到类似需求：

• “做个 人脸登录 吧，最好有活体检测。”

• “做个 票据识别 / 车牌识别，把字段结构化出来。”

• “我们的系统要支持 会议录音转文字、自动生成多语言字幕。”

听上去都很正常，但一落到 Java 团队头上，立刻变成了三连拷问：

1. 模型在哪？怎么训练？怎么部署？

2. Python 生态那么强，我要不要再搞一套 Python 服务？

3. 调用 C++ / Python 算法，用 JNI/JNA 还是 HTTP？部署怎么统一？

SmartJavaAI 的 README 把这种痛感总结成了两个关键问题：

• 主流深度学习框架的 Python 生态和 Java 工程体系割裂。

• 现有 AI 集成方案 分散、封装不统一、门槛高，难以直接服务于 Java 业务开发。

于是，在很多项目中，你可能会看到这样的“土法方案”：

• 单独起一组 Python 服务，通过 HTTP/消息队列和 Java 通信，监控、部署、运维成本翻倍。

• 或者有人硬刚 JNI，自行封装 C++/Python 算法，结果在跨平台兼容、异常处理、模型版本管理上被折腾到怀疑人生。

SmartJavaAI 做的事情可以用一句话概括：

把 AI 算法“变成一个普通的 Java 工具类”，让你用两行 Java 代码就能把人脸识别、目标检测、OCR、语音、翻译接进项目。

它通过：

• 开箱即用的 API（“两行代码即可调用算法”）；

• 同时支持 PyTorch、TensorFlow、MXNet、ONNX Runtime 等引擎；

• 跨平台支持 Windows / Linux / macOS（x86 与 ARM）；

把原本碎片化的 AI 能力统一在一个 Java SDK 里，对 Java 团队来说，接 AI 变成了 “加依赖 + 调工具类” 这么简单的事情。

核心功能

人脸识别全家桶

围绕 “人脸” 这一典型业务要素，SmartJavaAI 提供了一套完整的能力矩阵：

• 人脸检测：检测人脸区域，并进行 5 点关键点定位。

• 人脸识别：提取 512 维人脸特征向量，支持 1:1 比对、1:N 检索。

• 人脸库管理：人脸注册、更新、查询、删除，支持 Milvus / SQLite 向量库。

• 人脸属性：性别、年龄、是否佩戴口罩、眼睛状态、脸部姿态。

• 静默活体检测：支持 图片、视频活体检测。

• 人脸表情识别：识别 7 种基础表情。

• 人脸质量评估：亮度、清晰度、完整度、姿态、遮挡等多维度质量打分。

这套组合足够支撑各种身份核验、门禁、考勤、风控等场景。

通用视觉：检测、分割、行人、动作一网打尽

在通用视觉侧，SmartJavaAI 把多个经典模型统一包装成 Java 调用：

• 图像分类：集成 YOLOv8、YOLOv11 等主流分类模型，并支持加载自训练模型。

• 目标检测：集成 YOLOv5、YOLOv8、YOLOv11、YOLOv12 以及 TensorFlow Object Detection 系列，同时支持自定义模型加载。

• 语义分割：集成 DeepLabV3 模型，可对图像进行像素级分割。

• 实例分割：集成 YOLOv8-seg、YOLOv11-seg、Mask R-CNN。

• OBB 旋转框检测：支持 YOLOv11-obb，在需要斜框检测的遥感等场景中非常实用。

• 行人检测、姿态估计、人类动作识别：支持行人检测、人类动作识别（基于 KINETICS400）以及 YOLOv8 / YOLOv11 pose 等姿态估计能力。

对 Java 开发者来说，“做个目标检测服务” 不再意味着要去啃一遍 PyTorch 教程，而是可以直接在 Java 中加载模型、处理图片、得到检测框。

OCR & 表格 & 车牌：从图片到结构化数据

SmartJavaAI 集成了 PaddleOCR 3.0 相关模型，围绕文字与表格构建了一整套识别能力：

• 支持简体/繁体中文、英文、日文等多语种；

• 支持任意方向文字识别，包含方向校准；

• 支持通用印刷体与手写文字；

• 集成 表格结构识别模型 SLANet / SLANet_plus，可以识别表格结构；

• 车牌识别：支持 12 种中文车牌，包含单层/双层检测及车牌颜色识别。

无论是票据、合同、车牌识别，还是扫描件归档，这一组合都极具实用价值。

机器翻译：NLLB-200 加持的 200+ 语言互译

在机器翻译方面，SmartJavaAI 集成了 Meta AI 的 NLLB-200 模型及部分 OPUS_MT 模型，支持 200 多种语言互相翻译。

这意味着你可以在 Java 系统中，直接调用离线翻译能力，支持多语种站点、跨境电商、跨语言客服等场景。

语音识别（ASR）：Whisper + Vosk + sherpa-onnx 组合拳

SmartJavaAI 的语音识别模块集成了多款成熟开源项目：

• Whisper：OpenAI 的通用语音识别模型，支持多语言转写与翻译，离线表现优秀。

• Vosk：轻量级离线 ASR，适合低资源设备和实时场景。

• sherpa-onnx：基于 ONNX Runtime 的 ASR/TTS 推理框架。

README 中明确提到，SmartJavaAI 在 ASR 侧支持 100+ 语言，并支持 实时语音识别。

语音合成（TTS）：多语言、多风格发声

在 TTS 侧，SmartJavaAI 同样通过 sherpa-onnx 集成了多语言语音合成能力，支持 中文、方言、粤语、英文、德语等多种语言。

这让 Java 应用可以轻松实现播报、语音助手、阅读器等各种发声功能。

CLIP 多模态检索：文搜图 / 图搜文 / 图搜图

SmartJavaAI 集成了 OpenAI 的 CLIP ViT-B/32 模型，用于文本与图片特征提取，支持：

• 文本检索图片（文搜图）

• 图片检索图片（图搜图）

• 图片检索文本（图搜文）

配合向量数据库，可以快速搭建一个“图像搜索引擎”或多模态检索系统。

模块化组件：按需引入、避免“大力出奇迹”式依赖

SmartJavaAI 将功能拆分成多模块：

• common：公共工具模块；

• bom：统一依赖管理；

• face：人脸相关；

• vision：通用视觉；

• ocr：文字与表格识别；

• translate：机器翻译；

• speech：语音识别/合成。

你可以按需单独引入某个模块，也可以通过 all 一次性引入全部功能。

界面效果与能力展示

SmartJavaAI 在 README 中给出了很多实际推理效果截图，这里挑几张典型的，让你直观感受一下能力边界。

海量人脸检测效果

人脸检测效果

这张经典大合照图片上，人群密集，表情各异，但图中每张人脸都被 SmartJavaAI 标出并打上检测框与关键点，说明在人脸检测场景下，它对复杂场景有不错的适应能力。

票据 / 登机牌 OCR 识别

OCR 文字与结构识别

登机牌图片上，票号、航班号、姓名、座位号等文字区域都被检测框圈出，并且区分不同字段类型，为后续结构化解析打下基础。

多语言“你好世界”翻译云图

多语言翻译

这张词云图用不同语言写出了“你好”等问候语，直观地呼应了 SmartJavaAI 在机器翻译侧“200+ 语言互译”的能力。

语音识别：从音视频到结构化文本

语音识别示意图

图片展示了典型的会议音视频转写流程：将非结构化的音视频转化为易检索、易归档的结构化文本数据，契合 SmartJavaAI 语音识别模块的定位。

CLIP 文搜图界面

CLIP 文搜图界面

示例界面中，用户输入 “two cute little pigs”，系统从图片库中检索出了两张小猪图片并按相似度排序，展示了 SmartJavaAI 在多模态检索（文搜图）场景中的实际应用形态。

技术架构：从业务层到硬件的一条直通车

SmartJavaAI 在 README 中给出了清晰的架构图：

SmartJavaAI 架构图

从上往下，大致分为几层：

• 业务层：Spring Boot、Swing 等各类 Java 应用。

• SDK 能力层：人脸识别、目标检测、OCR、机器翻译等算法能力封装。

• 接口层：前处理 → SmartJavaAI Translator → 后处理。

• 引擎层（DJL / JNI）：通过 DJL 调用 PyTorch、MXNet、TensorFlow、ONNX 等深度学习引擎；通过 JNI 调用 C++ 算法库。

• 系统层：MacOS、Linux、Windows、Android。

• 硬件层：CPU / GPU。

技术优势梳理

基于上述架构，我们可以把 SmartJavaAI 的技术优势整理成一个表格：

维度	SmartJavaAI 的做法
引擎支持	通过 DJL + JNI 封装，兼容 PyTorch、TensorFlow、MXNet、ONNX Runtime、Paddle 以及 C++ 算法库。
使用门槛	纯 Java SDK，Maven 引入即可，目标是“像常规 Java 工具包一样使用 AI”，无需掌握深度学习细节。
能力覆盖	人脸、视觉、OCR/车牌/表格、ASR、TTS、翻译、CLIP 多模态等多类算法，一套 SDK 统一调用。
部署形态	支持 Windows / Linux / macOS 系统，覆盖 x86 与 ARM 架构，适合多种部署环境。
模块化设计	通过 face、vision、ocr、translate、speech 等模块拆分，可按需引入或通过 all 一键全量引入。
示例与文档	提供 examples 示例工程、在线开发文档与模型下载，方便快速上手和调试。

具体使用方法：从引入依赖到跑通 Demo

SmartJavaAI 的使用流程可以概括成四步：确认环境 → 引入 Maven 依赖 → 下载模型 → 运行示例工程。

1. 环境要求

• JDK 版本：JDK 8 或更高；

• 操作系统：不同模型支持的系统略有差异（Windows / Linux / macOS / 部分 Android），具体以官方文档为准。

2. Maven 引入方式

如果你想一次性引入全部功能，可以在项目的 pom.xml 中加入：

<dependency>
    <groupId>cn.smartjavaai</groupId>
    <artifactId>all</artifactId>
    <version>1.1.0</version>
</dependency>

官方不推荐长期直接引入 all，而是建议根据实际需求按模块引入，以减小包体积与依赖范围，但详细的分模块引入方式都可以在开发文档和示例工程中找到。

3. 下载模型与配置路径

SmartJavaAI 提供了 模型简介与下载链接，包含各模块的推荐模型列表（人脸检测、识别、活体、OCR、车牌、翻译、语音等），统一托管在百度网盘等位置。

使用步骤一般是：

1. 打开模型下载链接，选择相应模块需要的模型（例如人脸检测、OCR、ASR 等）。

2. 将下载好的模型文件放到本地指定目录。

3. 在示例工程或自己的项目配置中，把模型路径改为本地实际路径。

4. 运行官方示例工程

SmartJavaAI 在仓库的 examples 目录下提供了多个可直接导入的示例工程：

• face-example：人脸检测、人脸识别、活体等；

• vision-example：目标检测、分割、分类；

• ocr-example：文字识别、表格识别、车牌识别；

• translate-example：机器翻译；

• speech-example：语音识别、语音合成。

运行方法十分“IDE 友好”：

1. 打开 IntelliJ IDEA 等 IDE；

2. 选择 Open 项目，只导入 examples 下某个子工程（如 examples/face-example）；

3. 等待 Maven 自动下载依赖；

4. 下载对应模型并配置好本地路径；

5. 找到示例中的测试方法，直接运行即可在控制台或输出文件中查看效果。

对于已经有成熟 Java 项目的团队，你可以先在示例工程里试跑功能，熟悉调用方式后，再把相应模块的依赖与调用代码“搬”进自己的业务工程中。

应用场景：这些 Java 业务可以直接受益

基于 README 中列出的能力，我们可以抽象出几类典型的业务场景（本质上就是在真实项目中组合这些能力）。

人脸与身份核验

• 使用 人脸检测 + 1:1 比对 + 人脸质量评估 + 静默活体 组合，可用于各种身份核验、门禁、考勤、访客管理等场景；

• 人脸属性与表情识别，则可以在更细粒度的风控、用户行为分析中发挥作用。

文档、票据与车牌识别

• OCR + 表格识别 可用于票据、合同、报表等场景的电子化归档与结构化解析；

• 车牌识别 + 车牌颜色识别 则适合停车场管理、车行管理等场景；

• 表格识别模型 SLANet/SLANet_plus 能进一步帮助生成带结构信息的表格数据。

语音与会议场景

• 通过 ASR（Whisper/Vosk/sherpa-onnx）+ TTS，可以支持会议转写、语音助手、语音导航等功能；

• 实时语音识别能力也适合在客服热线、语音机器人等场景中使用。

多语言与跨境场景

• 使用 NLLB-200 + OPUS_MT 的翻译能力，可以为跨境电商、出海应用、多语言客服等提供离线翻译支撑；

• 配合 TTS，可以实现“多语言语音播报”。

多模态搜索与内容检索

• 利用 CLIP 提取文本与图片特征，结合向量库，可以实现图像搜索、智能相册、素材库检索等功能。

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与其它集成方案对比：为什么值得尝试 SmartJavaAI？

README 中有一张非常实用的“AI 集成方式对比”表，我们在此基础上做了简化整理：

不同方案对比

方案	技术特点	优点	缺点
OpenCV	传统图像处理方案	有 Java 接口、轻量级、社区成熟	主要基于传统算法，精度相对深度学习方案偏低，需要本地环境配置。
商业闭源 SDK（如虹软）	商业级闭源 AI SDK	开箱即用、文档完整、可离线活体	收费与授权周期、代码不可控、依赖厂商版本迭代。
云 API（阿里云等）	SaaS 化云端服务	无需部署、支持高并发、自带模型迭代	网络延迟、按调用量计费、存在数据出网与隐私风险。
Python 混合调用	Java + Python 进程通信	可用 PyTorch/TF 全生态、精度高	需要维护双语言环境，进程通信有性能损耗，异常处理复杂。
JNI / JNA	跨语言底层调用	可直接调用 C/C++ 高性能库，支持封装成通用 Jar	开发成本高、跨平台兼容性挑战大。
DJL 框架	纯 Java 深度学习框架	支持多种引擎，可加载大量预训练模型	仍需理解模型加载、预处理、后处理等细节。([docs.djl.ai][3])
SmartJavaAI	Java 深度学习工具包	基于 DJL + JNI 封装多种主流模型，提供统一 API，两行代码即可调用，人脸/OCR/语音等能力开箱即用	专注算法调用与落地，本身不提供模型训练能力。

可以看到，SmartJavaAI 相当于在 “纯框架（DJL）” 和 “重运维的多语言架构” 之间给 Java 团队提供了一个极具性价比的中间层：既保持了开源灵活性，又最大程度把复杂度封装掉。

与 DJL、AIAS 等同类项目的定位差异

我们再看一下 SmartJavaAI、DJL 与 AIAS 的侧重点差异：

维度	SmartJavaAI	DJL	AIAS
项目定位	面向 Java 业务开发者的 离线 AI 工具箱，强调开箱即用的算法能力（人脸、OCR、语音、翻译等）。	高层深度学习框架，提供引擎无关的 Java API，用于构建、训练和部署自定义深度学习模型。
引擎与模型	通过 DJL + JNI 集成众多开源模型（MTCNN、SeetaFace6、YOLOv8~v12、PaddleOCR、Whisper 等），主要关注推理调用。	支持 PyTorch、TensorFlow、MXNet、ONNX 等多种引擎，可加载预训练模型，也支持自定义训练与部署，API 接近深度学习原生体验。
功能形态	功能以“业务可直接使用”的方式交付：人脸库、表情、质量评估、表格识别、车牌识别、ASR/TTS、翻译等。	更多是“搭积木”的感觉：提供模型加载、数据集管理、训练配置等能力，开发者根据业务自己组网与训练。
生态形态	一个集中式工具箱 + 示例工程 + 模型下载页面，强调快速落地。	完整文档、模型动物园、Serving 等，偏框架生态建设。([docs.djl.ai][3])
目标用户	希望 快速把 AI 接入现有 Java 系统 的业务研发、全栈工程师。	有一定机器学习/深度学习背景，希望在 Java 中自定义训练和部署模型的开发者。
关系	基于 DJL、JNI 做上层封装，把其能力封装成业务友好的 Java API。	被 SmartJavaAI 作为底层引擎之一进行调用。
与 AIAS 的关系	更聚焦在单一工具箱 + Java SDK 的形态。	——	AIAS 是一个 AI 加速器套件，由 100+ 项目构成，涵盖 SDK、平台引擎、场景套件，目标是加速算法落地并为集成商和企业项目赋能。

总结

如果用一句话来归纳 SmartJavaAI 的价值，那就是：

它让 Java 开发者可以用“写业务代码”的思维，去使用人脸、OCR、语音、翻译等复杂 AI 能力，而不是被迫变成半个 Python/C++ 算法工程师。

• 功能覆盖广：从人脸到目标检测，从 OCR/车牌/表格到语音与翻译，再到 CLIP 多模态，基本覆盖了常见的感知能力。

• 技术路线稳健：充分利用 DJL、SeetaFace6、PaddleOCR、Whisper 等成熟项目，通过 Java 封装降低使用门槛。

• 使用方式友好：Maven 引入 + 示例工程 + 完整文档 + 模型下载，适合快速试用与落地。

如果你的团队以 Java 为主，又正好在考虑引入人脸识别、目标检测、OCR、语音、翻译等能力，SmartJavaAI 值得你花一个晚上跑一跑官方 Demo，再决定要不要把它纳入技术栈。

项目地址

https://github.com/geekwenjie/SmartJavaAI