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龍圖騰網獲悉浙江大華技術股份有限公司申請的專利文字識別模型的訓練方法、文字識別方法和設備、電子設備及介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114462489B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111633893.X，技術領域涉及：G06V30/19；該發明授權文字識別模型的訓練方法、文字識別方法和設備、電子設備及介質是由孟闖;熊劍平設計研發完成，并于2021-12-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本文字識別模型的訓練方法、文字識別方法和設備、電子設備及介質在說明書摘要公布了：本申請公開了一種文字識別模型的訓練方法、文字識別方法和設備、電子設備和介質，該方法包括：獲取有標簽數據、無標簽數據以及有標簽數據和無標簽數據的反饋聯合損失，反饋聯合損失基于所述有標簽數據、所述無標簽數據和損失函數計算得到；對無標簽數據進行隨機字符擾動增強，得到擾動后的無標簽數據；使用有標簽數據、反饋聯合損失以及擾動后的無標簽數據對訓練中的文字識別模型進行有監督聯合半監督訓練，直至損失函數收斂時，得到訓練后的文字識別模型。通過上述方式，本申請使用有標簽數據、反饋聯合損失以及擾動后的無標簽數據對訓練中的文字識別模型實現有監督聯合半監督訓練，從而提高了文字識別模型在通用場景下的文字識別能力。

本發明授權文字識別模型的訓練方法、文字識別方法和設備、電子設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種文字識別模型的訓練方法，其特征在于，訓練中的文字識別模型包括訓練中的學生模型和訓練中的教師模型，所述教師模型的網絡結構和所述學生模型的網絡結構相同；所述方法包括： 獲取有標簽數據、無標簽數據以及所述有標簽數據和所述無標簽數據的反饋聯合損失，所述反饋聯合損失基于所述有標簽數據、所述無標簽數據和損失函數計算得到，其中，所述損失函數包括有監督損失函數和無監督損失函數，所述有監督損失函數至少包括聯結時間分類損失函數； 對所述無標簽數據進行字符擾動增強，得到擾動后的無標簽數據； 使用所述有標簽數據、所述反饋聯合損失以及所述擾動后的無標簽數據對訓練中的文字識別模型進行有監督聯合半監督訓練，直至所述損失函數收斂時，得到訓練后的文字識別模型； 其中，所述使用所述有標簽數據、所述反饋聯合損失以及所述擾動后的無標簽數據對訓練中的文字識別模型進行有監督聯合半監督訓練，包括：將所述反饋聯合損失、所述有標簽數據以及所述擾動后的無標簽數據輸入所述訓練中的學生模型進行有監督聯合半監督訓練，得到第一預測值，將所述擾動后的無標簽數據輸入所述訓練中的教師模型進行所述半監督訓練，得到第二預測值； 所述損失函數收斂時，得到訓練后的文字識別模型，包括：提取所述有標簽數據的標簽；調用所述有監督損失函數，對所述標簽以及所述第一預測值進行擬合，得到聯結時間分類損失值以使所述聯結時間分類損失函數收斂，得到訓練后的學生模型；調用所述無監督損失函數，對所述第二預測值與所述第一預測值進行處理，得到均方誤差損失值以使所述無監督損失函數收斂，得到訓練后的教師模型，所述第二預測值與所述第一預測值之間的差值小于預設差值，以使所述訓練后的學生模型和所述訓練后的教師模型組成所述訓練后的文字識別模型；其中，所述反饋聯合損失是基于所述聯結時間分類損失值和所述均方誤差損失值的和確定的。

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