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龙图腾网获悉浙江大华技术股份有限公司申请的专利文字识别模型的训练方法、文字识别方法和设备、电子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：CN114462489B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202111633893.X，技术领域涉及：G06V30/19；该发明授权文字识别模型的训练方法、文字识别方法和设备、电子设备及介质是由孟闯;熊剑平设计研发完成，并于2021-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本文字识别模型的训练方法、文字识别方法和设备、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种文字识别模型的训练方法、文字识别方法和设备、电子设备和介质，该方法包括：获取有标签数据、无标签数据以及有标签数据和无标签数据的反馈联合损失，反馈联合损失基于所述有标签数据、所述无标签数据和损失函数计算得到；对无标签数据进行随机字符扰动增强，得到扰动后的无标签数据；使用有标签数据、反馈联合损失以及扰动后的无标签数据对训练中的文字识别模型进行有监督联合半监督训练，直至损失函数收敛时，得到训练后的文字识别模型。通过上述方式，本申请使用有标签数据、反馈联合损失以及扰动后的无标签数据对训练中的文字识别模型实现有监督联合半监督训练，从而提高了文字识别模型在通用场景下的文字识别能力。

本发明授权文字识别模型的训练方法、文字识别方法和设备、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种文字识别模型的训练方法，其特征在于，训练中的文字识别模型包括训练中的学生模型和训练中的教师模型，所述教师模型的网络结构和所述学生模型的网络结构相同；所述方法包括： 获取有标签数据、无标签数据以及所述有标签数据和所述无标签数据的反馈联合损失，所述反馈联合损失基于所述有标签数据、所述无标签数据和损失函数计算得到，其中，所述损失函数包括有监督损失函数和无监督损失函数，所述有监督损失函数至少包括联结时间分类损失函数； 对所述无标签数据进行字符扰动增强，得到扰动后的无标签数据； 使用所述有标签数据、所述反馈联合损失以及所述扰动后的无标签数据对训练中的文字识别模型进行有监督联合半监督训练，直至所述损失函数收敛时，得到训练后的文字识别模型； 其中，所述使用所述有标签数据、所述反馈联合损失以及所述扰动后的无标签数据对训练中的文字识别模型进行有监督联合半监督训练，包括：将所述反馈联合损失、所述有标签数据以及所述扰动后的无标签数据输入所述训练中的学生模型进行有监督联合半监督训练，得到第一预测值，将所述扰动后的无标签数据输入所述训练中的教师模型进行所述半监督训练，得到第二预测值； 所述损失函数收敛时，得到训练后的文字识别模型，包括：提取所述有标签数据的标签；调用所述有监督损失函数，对所述标签以及所述第一预测值进行拟合，得到联结时间分类损失值以使所述联结时间分类损失函数收敛，得到训练后的学生模型；调用所述无监督损失函数，对所述第二预测值与所述第一预测值进行处理，得到均方误差损失值以使所述无监督损失函数收敛，得到训练后的教师模型，所述第二预测值与所述第一预测值之间的差值小于预设差值，以使所述训练后的学生模型和所述训练后的教师模型组成所述训练后的文字识别模型；其中，所述反馈联合损失是基于所述联结时间分类损失值和所述均方误差损失值的和确定的。

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