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龙图腾网获悉深圳前海微众银行股份有限公司申请的专利基于联邦OCR模型的字符检测方法、装置、设备和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：CN111401367B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202010202677.9，技术领域涉及：G06V30/19；该发明授权基于联邦OCR模型的字符检测方法、装置、设备和介质是由章放;邹雨晗;杨海军;徐倩;杨强设计研发完成，并于2020-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦OCR模型的字符检测方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明涉及金融科技领域，并公开了一种基于联邦OCR模型的字符检测方法、装置、设备和介质。方法包括：在接收到OCR识别请求时，获取所述OCR识别请求关联的待识别的图像信息；调用联邦OCR模型对所述图像信息进行字符检测，获得OCR识别结果并输出，其中，所述联邦OCR模型为基于协调端发送的联合梯度对本地的初始OCR模型迭代训练获得，所述联合梯度是协调端基于多方节点的模型梯度处理生成。本发明通过调用联邦OCR模型提高了OCR的准确率，避免隐私数据泄漏，提高了数据安全性。

本发明授权基于联邦OCR模型的字符检测方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦OCR模型的字符检测方法，其特征在于，所述基于联邦OCR模型的字符检测方法包括如下步骤： 将本地存储中的图像信息进行标记形成训练样本集，从所述训练样本集中抽取预设比例的训练样本； 通过所述训练样本训练初始OCR模型，获得模型梯度，并将所述模型梯度发送至协调端，以使所述协调端基于多方节点反馈的模型梯度，生成联合梯度； 接收所述协调端发送的联合梯度，根据所述联合梯度更新所述初始OCR模型，得到训练后的OCR模型，获取训练后的OCR模型的OCR特征向量； 通过预设损失函数处理所述OCR特征向量，获得损失值，将所述损失值发送至协调端，以通过所述协调端分析所述损失值确定OCR模型是否训练完成； 在接收到所述协调端发送的训练完成提示时，将训练得到的OCR模型作为联邦OCR模型； 在接收到OCR识别请求时，获取所述OCR识别请求关联的待识别的图像信息； 调用联邦OCR模型对所述图像信息进行字符检测，获得OCR识别结果并输出，其中，所述联邦OCR模型为基于协调端发送的联合梯度对本地的初始OCR模型迭代训练获得，所述联合梯度是协调端基于多方节点的模型梯度处理生成。

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前海微众银行股份有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室（入驻深圳市前海商务秘书有限公司）；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”。