[发明专利]一种字符识别的方法、系统、设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种字符识别的方法，其特征在于，包括：

接收输入的训练字符图像集及待识别字符图像集；其中，所述训练字符图像集中的每个字符图像具有标签，所述标签与所述字符图像的字符内容一致；

确定所述训练字符图像集中标签长度小于阈值的字符图像为待补充字符图像，并利用预设符号将所述待补充字符图像的标签补充为长度为所述阈值的标签；

利用补充后的所述训练字符图像集训练预设卷积神经网络，得到字符识别模型；

利用所述字符识别模型对所述待识别字符图像集进行识别，并将识别结果中的所述预设符号删除，得到字符识别结果；

其中，所述利用补充后的所述训练字符图像集训练预设卷积神经网络，得到字符识别模型，包括：

确定所述训练字符图像集中每个所述字符图像的标签在预设字符集中的第一索引值；

对每个所述第一索引值进行独热编码，并将得到的编码值进行拼接，得到每个所述字符图像的第一标签编码值；

对所述训练字符图像集中每个所述字符图像进行归一化处理，得到归一化像素矩阵；

将每个所述归一化像素矩阵作为所述预设卷积神经网络的输入，将每个所述第一标签编码值作为所述预设卷积神经网络的输出，对所述预设卷积神经网络进行训练，得到所述字符识别模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述字符识别模型对所述待识别字符图像集进行识别，并将识别结果中的所述预设符号删除，得到字符识别结果，包括：

利用所述字符识别模型对所述待识别字符图像集进行识别，得到所述待识别字符图像中每个所述字符图像的第二标签编码值；

根据每个所述第二标签编码值确定第二索引值，并根据所述第二索引值及所述预设字符集确定所述待识别字符图像中每个所述字符图像对应的字符；

将每个所述字符中的所述预设符号删除，得到所述字符识别结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在得到字符识别结果之后，还包括：

输出字符识别完成的提示信息至预设位置。

4.一种字符识别的系统，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收输入的训练字符图像集及待识别字符图像集；其中，所述训练字符图像集中的每个字符图像具有标签，所述标签与所述字符图像的字符内容一致；

标签补充模块，用于确定所述训练字符图像集中标签长度小于阈值的字符图像为待补充字符图像，并利用预设符号将所述待补充字符图像的标签补充为长度为所述阈值的标签；

训练模块，用于利用补充后的所述训练字符图像集训练预设卷积神经网络，得到字符识别模型；

字符识别模块，用于利用所述字符识别模型对所述待识别字符图像集进行识别，并将识别结果中的所述预设符号删除，得到字符识别结果；

其中，所述训练模块包括：第一确定子模块，用于确定所述训练字符图像集中每个所述字符图像的标签在预设字符集中的第一索引值；

编码子模块，用于对每个所述第一索引值进行独热编码，并将得到的编码值进行拼接，得到每个所述字符图像的第一标签编码值；

归一化子模块，用于对所述训练字符图像集中每个所述字符图像进行归一化处理，得到归一化像素矩阵；

训练子模块，用于将每个所述归一化像素矩阵作为所述预设卷积神经网络的输入，将每个所述第一标签编码值作为所述预设卷积神经网络的输出，对所述预设卷积神经网络进行训练，得到所述字符识别模型。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述字符识别模块包括：

识别子模块，用于利用所述字符识别模型对所述待识别字符图像集进行识别，得到所述待识别字符图像中每个所述字符图像的第二标签编码值；

第二确定子模块，用于根据每个所述第二标签编码值确定第二索引值，并根据所述第二索引值及所述预设字符集确定所述待识别字符图像中每个所述字符图像对应的字符；

删除子模块，用于将每个所述字符中的所述预设符号删除，得到所述字符识别结果。

6.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，还包括：

输出模块，用于在得到字符识别结果之后，输出字符识别完成的提示信息至预设位置。