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龙图腾网获悉云知声智能科技股份有限公司申请的专利一种文字识别模型的训练方法、文字识别方法及装置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：CN114596570B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202210224776.6，技术领域涉及：G06V30/41；该发明授权一种文字识别模型的训练方法、文字识别方法及装置是由刘高成;刘青松;梁家恩设计研发完成，并于2022-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种文字识别模型的训练方法、文字识别方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种文字识别模型的训练方法、文字识别方法及装置。方法包括：获取文字图像样本；利用文字图像样本训练卷积循环神经网络模型，得到训练后的卷积循环神经网络模型，并将训练后的卷积循环神经网络模型确定为预训练模型；利用文字图像样本对预训练模型进行迭代训练，得到预训练模型在每次迭代训练中输出的初始训练结果，并将初始训练结果中满足预设要求的训练结果确定为目标训练结果；基于目标训练结果计算目标损失函数，并利用目标损失函数对预训练模型进行更新，直至得到文字识别模型。本申请的训练方法可以更好的扩大类间距离，缩小类内距离；能够使网络更好的区分形近字，提高了形近字的识别效率。

本发明授权一种文字识别模型的训练方法、文字识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种文字识别模型的训练方法，其特征在于，包括：获取文字图像样本，其中，所述文字图像样本中包括至少两个相似度大于预设阈值的文字；利用所述文字图像样本训练卷积循环神经网络模型，得到训练后的卷积循环神经网络模型，包括：获取所述文字图像样本对应的标签信息，其中，所述标签信息包括；所述文字图像样本中相似度大于预设阈值的文字对应的文字数量样本，以及相似度大于预设阈值的文字的文字特征样本，利用所述文字图像样本以及所述标签信息训练卷积循环神经网络模型，以使所述卷积循环神经网络模型学习相似度大于预设阈值的文字的文字特征样本，得到训练后的卷积循环神经网络模型；并将训练后的卷积循环神经网络模型确定为预训练模型；利用所述文字图像样本对所述预训练模型进行迭代训练，得到所述预训练模型在每次迭代训练中输出的初始训练结果，并将所述初始训练结果中满足预设要求的训练结果确定为目标训练结果，包括：将所述文字图像样本输入所述预训练模型，以使所述预训练模型基于所述文字图像样本的图像特征预测所述文字图像样本中相似度大于预设阈值的文字，以及文字对应的文字数量，将所述文字数量确定为所述初始训练结果，将所述初始训练结果中文字数量与所述标签信息中携带的文字数量样本相匹配的训练结果确定为所述目标训练结果；基于所述目标训练结果计算目标损失函数，并利用所述目标损失函数对所述预训练模型进行更新，直至得到文字识别模型。

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