🚀 新的起点

我们非常高兴地宣布，WGAI 项目正式加入了 Dromara 开源社区！这是一个重要的里程碑，标志着 WGAI 将能够与更多的开发者和研究者分享其独特的功能，并且共同推动人工智能领域的发展。

关于 WGAI WGAI 是一个开放源码的人工智能项目，它基于 Apache License 2.0 许可证发布。这意味着您可以在满足一定条件下自由使用、复制和分发本作品。在 WGAI 中，用户不仅可以直接利用预训练的模型进行各种应用，还可以根据自己的需求对模型进行自定义训练，以适应特定场景下的要求。

🚀 功能设计

• 不懂python也可直接执行再也不用担心技术瓶颈
• 在线训练、在线标注、模型列表
• 包含OCR、图文、音视频等识别
• 本地化部署语音识别、热词配置

🚀 四大核心优势

1. Java全栈友好 - 深度整合Spring生态，提供wgai-spring-boot-starter
2. 自我训练模型 - WGAI 的一大特色是支持用户自行训练模型。通过这种方式，无论是学术研究还是工业应用，用户都能根据自身的数据集和任务目标来优化模型性能
3. 工业级部署 - 支持ONNX导出与TensorRT加速
4. 简单易用 - WGAI提供了简洁的API接口和详细的文档，开发者可以快速上手并集成到自己的项目中

🛠️ 适用场景

• 安防监控-人脸识别（机场、车站的身份核验）、行为检测（识别异常行为（如跌倒、斗殴），实时触发警报）。
• 交通物流-自动驾驶（实时识别道路标志、行人、车辆，辅助导航决策）、车牌识别（高速公路ETC系统或停车场自动识别车牌号码）。
• 工业制造-缺陷检测（AI视觉检查产品表面划痕、尺寸偏差，提升质检效率）、预测性维护（通过识别设备振动或温度数据异常，预判故障）。
• 金融安全-欺诈检测（分析交易模式识别异常行为如异地大额转账）、证件核验（OCR技术自动提取身份证、银行卡信息，比对真伪）。

💻 快速入门

一键训练

一键识别

🚀开源地址

WGAI作为一个轻量级、模块化的AI助手框架，旨在为开发者提供简单易用的工具，帮助快速构建智能应用。无论你是AI领域的初学者，还是经验丰富的开发者，WGAI都能为你提供强大的支持。欢迎大家试用并反馈意见，共同推动项目的进步！

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• Gitee: https://gitee.com/dromara/wgai
• GitHub: https://github.com/dromara/wgai

感谢大家的支持！