接住不同格式的提单
上传 PDF 或常见图片，也可以粘贴已有文本；图片 OCR 需要额外安装识别依赖。
作品 003 / 物流单证 / 信息提取
把一张提单，
变成可用的数据。
提单识别与 EDI 工作台 / BL_RECO
从输入到结果 / 工作流程示意
- 01
导入提单材料
上传文件或粘贴文本，按需要启用已配置的视觉模型。
- 02
查看抽取结果
检查识别出的字段以及缺失提示，判断哪些信息需要人工核对。
- 03
整理后续对接草稿
查看 JSON 和 EDI 草稿，按目标系统的实际规范继续适配。
- 适合谁
- 海运货代、单证与系统对接人员
- 当前阶段
- 本地 MVP · 可选模型识别
- 技术组成
- Python · Flask · PDF / OCR
INSIDE THE PROJECT
为具体的问题，做具体的工具。
规则与视觉识别配合
提取提单号、相关方、船名航次、港口及箱封号等字段，可配置视觉模型辅助识别。
从字段走向报文草稿
查看结构化 JSON、Flat EDI 与 IFTMCS 风格报文，并检查关键字段的完整程度。
内容依据：项目公开源码 ↗ · 整理于 2026.10.18。此页为产品介绍，未运行或托管该项目的服务。
START WITH THE SOURCE
从源码开始，
了解它如何工作。
当前提供公开代码与部署说明，尚未提供已验证的在线试玩或购买入口。按项目说明准备自己的运行环境后，可以进一步探索。
阅读安装与使用说明 ↗- 01
准备本地环境
根据 README 安装 Python 依赖；如需图片 OCR，另行配置 Tesseract。
- 02
选择识别方式
可先走文本与规则解析流程；需要视觉识别时，再配置相应模型服务。
- 03
用脱敏样本检查
启动本地工作台，导入样本，逐项核对字段与报文草稿是否满足你的场景。
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