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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一种字符识别方法、装置、设备及介质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：CN114445813B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202210114346.9，技术领域涉及：G06V20/62；该发明授权一种字符识别方法、装置、设备及介质是由毛晓飞;黄灿设计研发完成，并于2022-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种字符识别方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种字符识别方法，在进行字符识别时，利用的是预先训练的字符识别模型实现的，该字符识别模型是利用样本图像对应的特征向量集以及处理后的特征向量集训练生成的。其中，处理后的特征向量集是指对特征向量集中的部分特征向量进行掩码处理后的特征向量集。也就是，本申请在训练字符识别模型时，无需对样本图像进行人工标注，而是通过对齐原始的特征向量集和处理后的特征向量集的方式来训练字符识别网络模型，降低标注成本，提高训练效率。在实际使用时，将待处理文本图像输入字符识别网络模型，以使得字符识别模型能够完整的提取待处理文本图像中待识别文字的特征，并根据所提取的特征进行识别，获得识别结果。

本发明授权一种字符识别方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种字符识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待处理文本图像，所述待处理文本图像包括待识别文本； 将所述待处理文本图像输入字符识别网络模型中，获得识别结果，所述识别结果包括所述待识别文本； 其中，所述字符识别网络模型是利用样本图像训练生成的，训练时通过对齐所述样本图像对应的特征向量集以及处理后的特征向量集的方式训练生成所述字符识别网络模型，所述处理后的特征向量集是指对所述特征向量集中的部分特征向量进行掩码处理后的特征向量集，所述样本图像包括文本信息； 其中，所述字符识别网络模型是通过如下训练过程被训练的： 将所述样本图像输入初始网络模型的编码器中获得特征向量集，所述特征向量集中的特征向量为所述文本信息的特征向量； 对所述特征向量集进行解码，获得第一解码结果，所述第一解码结果包括所述文本信息； 对所述第一解码结果进行细粒度划分，获得划分结果，并在所述划分结果中确定掩码对象，所述掩码对象为所述划分结果中的一个或多个对象； 确定所述掩码对象在所述特征向量集中所对应的特征向量，并对所述特征向量进行掩码处理，获得处理后的特征向量集； 将所述处理后的特征向量集输入初始网络模型的解码器中获得第二解码结果； 根据所述第一解码结果和所述第二解码结果对所述初始网络模型的参数进行调整，重新执行将所述样本图像输入初始网络模型的编码器以及后续操作，直至满足预设条件，生成所述字符识别网络模型。

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