OmniVision-Trans：基于 RTX 5080 的系统级实时视觉翻译引擎产品系统

在从事跨境贸易和前沿科研时，经常会遇到无法复制文本的 PDF、视频演示或加密文档。传统的 OCR 工具往往需要手动截图、等待上传，不仅流程碎片化，且隐私数据安全无法保障。

我开发的这套系统彻底打破了“应用边界”。它不依赖剪贴板，而是直接从底层的屏幕流中实时抓取视觉信息。通过将算力压向本地 GPU，实现了“所见即所得”的翻译体验，特别适合需要高频处理动态画面的专业用户，并从物理层面确保了商业数据的隐私性。

工业级本地 OCR 引擎：深度集成 PaddleOCR 框架，专门针对 RTX 5080 的 Tensor Core 进行了 CUDA 加速优化，在复杂动态背景下的综合识别率达 99% 以上。

LLM 级智能语义翻译：后端对接 Claude 3.5 Sonnet 级别的长文本处理能力，支持 SSE 流式响应。翻译结果不仅准确，更具备学术和商业级语境的专业性。

全局覆盖能力：支持桌面文件夹、网页、第三方软件窗口的全系统适配，实现各国语言到中文的瞬时转化。

高并发架构设计：采用**“生产者-消费者”模型**，利用 Python 多线程技术将屏幕采集、OCR 识别与翻译接口调用完全解耦，确保 UI 交互零卡顿。

硬件级性能压榨：深度配置 CUDA 与 cuDNN 环境，针对 FP16 半精度推理进行专项调优，将单次识别的视觉延迟压缩至 50ms 以内，充分利用了 5080 的硬件红利。

工程化开发流程：通过 Claude Code 代理工作流进行敏捷开发，实现了完善的错误处理与自动重试逻辑，确保在弱网环境下依然具备高可用性。