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龙图腾网获悉北京智通东方软件科技有限公司申请的专利模型训练方法、文本识别方法、装置、介质及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：CN114973267B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202210615726.0，技术领域涉及：G06V30/16；该发明授权模型训练方法、文本识别方法、装置、介质及设备是由王少康设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、文本识别方法、装置、介质及设备在说明书摘要公布了：本公开涉及一种模型训练方法、文本识别方法、装置、介质及设备，以解决相关技术中存在的问题。该模型训练方法包括：获取样本图像，样本图像中包括样本文本，样本文本标注有样本文本标签；将样本图像输入文本识别模型，得到文本识别模型输出的样本文本识别结果，其中文本识别模型包括连接时序分类网络和注意力机制网络，样本文本识别结果包括连接时序分类网络输出的第一样本识别结果和注意力机制网络输出的第二样本识别结果；根据第一样本识别结果、第二样本识别结果以及样本文本标签计算损失值；根据损失值调整文本识别模型的参数。

本发明授权模型训练方法、文本识别方法、装置、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取样本图像，所述样本图像中包括样本文本，所述样本文本标注有样本文本标签； 将所述样本图像输入文本识别模型，得到所述文本识别模型输出的样本文本识别结果，其中所述文本识别模型包括连接时序分类网络和注意力机制网络，所述样本文本识别结果包括所述连接时序分类网络输出的第一样本识别结果和所述注意力机制网络输出的第二样本识别结果； 根据所述第一样本识别结果、所述第二样本识别结果以及所述样本文本标签计算损失值； 根据所述损失值调整所述文本识别模型的参数； 其中，所述文本识别模型为全卷积点聚集网络模型； 所述文本识别模型还包括高分辨率网络，将所述样本图像输入所述文本识别模型，得到所述文本识别模型输出的所述第一样本识别结果和所述第二样本识别结果，包括： 将所述样本图像输入所述高分辨率网络，得到初始特征图样本； 根据所述初始特征图样本，确定文本轮廓特征图样本、文本方向特征图样本以及文本字符类别特征图样本； 对所述文本轮廓特征图样本、所述文本方向特征图样本以及所述文本字符类别特征图样本进行序列转换操作，得到特征向量样本序列； 将所述特征向量样本序列输入所述注意力机制网络和所述连接时序分类网络，得到所述连接时序分类网络输出的所述特征向量样本序列中每一特征向量样本的第一字符类别分布概率样本，以及得到所述注意力机制网络输出的所述特征向量样本序列中每一特征向量样本的第二字符类别分布概率样本； 根据所述第一字符类别分布概率样本得到所述第一样本识别结果，以及根据所述第二字符类别分布概率样本，得到所述第二样本识别结果。

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