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龙图腾网恭喜深圳市星桐科技有限公司申请的专利文本识别模型的训练方法、文本识别方法和电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114896399B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210502542.3，技术领域涉及：G06F16/355；该发明授权文本识别模型的训练方法、文本识别方法和电子设备是由秦勇设计研发完成，并于2022-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本识别模型的训练方法、文本识别方法和电子设备在说明书摘要公布了：本公开提供了文本识别模型的训练方法、文本识别方法和电子设备，涉及图像处理技术领域，以解决现有技术中对带文字的图片编码再解码得到识别结果时，图片中包含的文字存在差异，导致识别的准确率较低的问题。该训练方法包括：获取训练文本图像和训练文本图像的标记结果；其中，训练文本图像包括至少一种文本类别的文本内容，不同文本类别的文本内容不同；将训练文本图像输入至预设识别模型进行处理，确定训练文本图像的预测结果；基于预测结果和标记结果，对预设识别模型进行训练，直到预设识别模型收敛，得到文本识别模型。

本发明授权文本识别模型的训练方法、文本识别方法和电子设备在权利要求书中公布了：1.文本识别模型的训练方法，其特征在于，包括：获取训练文本图像和所述训练文本图像的标记结果；其中，所述训练文本图像包括至少一种文本类别的文本内容，不同文本类别的文本内容不同；每一文本类别包括直文本、倾斜文本和弯曲文本的文本图像、以及模糊、影印的文本图像，每个文本图像都是单行文本图像；将所述训练文本图像输入至预设识别模型进行处理，确定所述训练文本图像的预测结果；其中，所述预设识别模型包括修改的Resnet18网络、Transformer架构和多个卷积层，所述修改的Resnet18网络包括4个Block块，每个Block块由若干卷积层组成，每一个Block的输出是后一个Block块的输入，所述Transformer架构用于对所述Resnet18网络的输出的图像进行硬编码，得到所述图像对应的第一张量，所述Transformer架构的编码器的位置编码部分使用硬编码，所述多个卷积层用于对所述Transformer架构输出的第一张量进行维度压缩；基于所述预测结果和所述标记结果，对所述预设识别模型进行训练，直到所述预设识别模型收敛，得到所述文本识别模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳市星桐科技有限公司，其通讯地址为：518027 广东省深圳市福田区华强北街道福强社区红荔路2001号四川大厦A座1413；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。