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龙图腾网获悉北京数科网维技术有限责任公司申请的专利一种字体识别方法、装置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：CN118675186B 。

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：202410774122.X，技术领域涉及：G06V30/244；该发明授权一种字体识别方法、装置及设备是由王少康;刘丹;张同社;闫倩设计研发完成，并于2024-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种字体识别方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种字体识别方法、装置及设备，所述方法包括：获取包含有文字的待识别图片；对所述待识别图片进行字形识别，得到字形识别结果；对所述待识别图片进行字体特征提取，得到字体特征提取结果；将所述字体特征提取结果与所述字形识别结果进行特征融合处理，得到融合处理结果；将所述融合处理结果进行字体特征编码处理，得到所述待识别图片中的文字的字体识别结果。本发明的方案使得字体识别更准确。

本发明授权一种字体识别方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种字体识别方法，其特征在于，包括： 获取包含有文字的待识别图片； 对所述待识别图片进行字形识别，得到字形识别结果； 对所述待识别图片进行字体特征提取，得到字体特征提取结果； 将所述字体特征提取结果与所述字形识别结果进行特征融合处理，得到融合处理结果； 将所述融合处理结果进行字体特征编码处理，得到所述待识别图片中的文字的字体识别结果； 其中，对所述待识别图片进行字形识别，得到字形识别结果，包括： 通过字形识别模型的字形特征提取层对所述待识别图片进行字形特征提取，得到字形特征提取结果；所述字形特征提取层包括：三个卷积模块、一个最大池化层和四部分残差计算模块，每一部分残差计算模块内包括多个残差计算模块BasicBlock； 通过所述字形识别模型的字形识别层对所述字形特征提取结果进行字形识别处理，输出第一输出向量，所述第一输出向量为字形识别结果；所述字形识别层包括：循环神经网络和卷积层； 其中，对所述待识别图片进行字体特征提取，得到字体特征提取结果，包括： 通过字体识别模型的字体特征提取层对所述待识别图片进行字体特征提取，输出第三输出向量，所述第三输出向量为字体特征提取结果；所述字体特征提取层的网络架构与所述字形特征提取层的网络架构相同；所述字体特征提取结果包括：所述待识别图片中的所有文字的至少一个包含字体特征的特征图；所述字体识别模型根据图片集中的字体训练集进行训练得到； 其中，将所述字体特征提取结果与所述字形识别结果进行特征融合处理，得到融合处理结果，包括： 对所述第一输出向量进行卷积处理，得到第二输出向量； 通过字体识别模型的特征融合层，将所述第三输出向量和第二输出向量中的目标维度的特征数据进行拼接，得到融合处理结果。

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