本文详细讲解Java解析JSON几何数据的实战方案，首先介绍了标准化GeoJSON格式的优势，对比了主流Java解析技术选型，梳理了从格式校验、对象映射到坐标转换的完整实战流程，针对大规模数据提出分块解析、空间缓存、并行处理等优化方案，并讲解跨平台兼容性处理与生产环境风险规避措施，同时引用权威行业报告数据验证方案有效性，助力企业落地高效稳定的几何数据解析能力。

本文系统阐述了人工智能“做四边形”的完整路径：以四点顶点为主的形状表示，结合传统视觉与深度学习完成检测与定位，通过单应性实现透视矫正与贴图，并以规则约束或生成式模型进行可控生成与矢量化输出。文章强调检测后的几何细化与质量评估（角点误差、平行度、面积偏差）对可用性的决定作用，给出从标注、训练到部署的工具生态与最佳实践，并在合规与数据闭环上给出可执行建议。展望未来，几何可微、矢量可控的生成、移动端实时闭环与可追溯治理将成为四边形相关应用的关键趋势。