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龙图腾网获悉北京有竹居网络技术有限公司申请的专利文本识别方法、装置、可读介质及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：CN114220090B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202111532106.2，技术领域涉及：G06V20/62；该发明授权文本识别方法、装置、可读介质及电子设备是由蔡悦;黄灿;王长虎设计研发完成，并于2021-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本识别方法、装置、可读介质及电子设备在说明书摘要公布了：本公开涉及一种文本识别方法、装置、可读介质及电子设备，所述方法包括：获取待识别的文本图像对应的文本特征图像；根据所述文本特征图像，确定所述文本图像对应的高度特征图像和宽度特征图像，所述高度特征图像用于表征所述文本图像的高度方向的特征，所述宽度特征图像用于表征所述文本图像的宽度方向的特征；根据所述文本特征图像、所述高度特征图像以及所述宽度特征图像，通过预先训练的文本识别模型，获取所述文本图像对应的文本内容。也就是说，可以根据高度特征图像、宽度特征图像以及文本特征图像，获取该文本图像对应的文本内容，这样，在文本图像识别过程中，可以结合该文本图像的不同维度的特征，从而提高了文本图像识别的准确率。

本发明授权文本识别方法、装置、可读介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种文本识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待识别的文本图像对应的文本特征图像； 根据所述文本特征图像，确定所述文本图像对应的高度特征图像和宽度特征图像，所述高度特征图像用于表征所述文本图像的高度方向的特征，所述宽度特征图像用于表征所述文本图像的宽度方向的特征； 根据所述文本特征图像、所述高度特征图像以及所述宽度特征图像，通过预先训练的文本识别模型，获取所述文本图像对应的文本内容； 其中，所述文本识别模型包括字符识别子模型，所述根据所述文本特征图像、所述高度特征图像以及所述宽度特征图像，通过预先训练的文本识别模型，获取所述文本图像对应的文本内容，包括： 循环执行字符识别步骤，直至所述字符识别子模型输出的目标字符为预设终止字符，将新的文本字符作为所述文本图像对应的文本内容；所述字符识别步骤包括： 获取所述文本图像中已识别的文本字符对应的字符嵌入特征向量； 将所述文本特征图像、所述高度特征图像对应的高度编码特征向量、所述宽度特征图像对应的宽度编码特征向量以及所述字符嵌入特征向量输入所述字符识别子模型，以获取所述字符识别子模型输出的所述目标字符； 将所述文本字符和所述目标字符作为新的文本字符。

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