字符识别模型的训练方法及装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

本公开涉及图像处理技术领域，提供了一种字符识别模型的训练方法及装置、计算机可读存储介质和电子设备。其中，上述方法包括：将路由踪迹图像样本对应的待识别字符图像块序列输入到长短期记忆网络，以基于模板字符集得到识别文本；根据自适应分类器和模板字符集对路由踪迹图像样本对应的待识别单词图像块进行识别，以字符识别结果；将识别文本和字符识别结果进行合并，以确定出目标字符识别结果；确定出识别错误的字符对应的正确的字符，以更新模板字符集；基于更新后的模板字符集分别对长短期记忆网络和自适应分类器进行重训练，直到满足第一预设条件，以得到目标长短期记忆网络和目标自适应分类器。本公开能提高字符识别的准确性。确性。确性。

【技术实现步骤摘要】
字符识别模型的训练方法及装置、存储介质及电子设备


[0001]本公开涉及图像处理
，具体而言，涉及一种字符识别模型的训练方法、字符识别模型训练装置、计算机可读存储介质以及电子设备。

技术介绍

[0002]工单系统是电信运营商的网络监控运维的重要手段。工单系统中流转有很多专业的工单，在网站访问类故障工单(如丢包、时延大等)处理过程中会出现用户提供的路由trace，即路由踪迹信息的截图。对该截图中的字符进行识别，可以极大的提高工作效率。
[0003]相关技术中，直接使用通用的字符识别系统进行路由trace截图的OCR识别(Optical Character Recognition，光学字符识别)。
[0004]然而，这种使用通用的字符识别框架直接进行字符识别的方法，对于工单截图中的字符识别场景而言，适应性较差，识别准确性较低。
[0005]需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路
/>[0006]本公本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种字符识别模型的训练方法，所述字符识别模型用于对展示路由踪迹信息的图像进行字符识别，其特征在于，包括：获取路由踪迹图像样本对应的待识别字符图像块序列，将所述待识别字符图像块序列输入到长短期记忆网络，以基于模板字符集得到所述路由踪迹图像样本的识别文本；获取路由踪迹图像样本对应的待识别单词图像块，根据自适应分类器和模板字符集对所述待识别单词图像块进行识别，以得到所述待识别单词图像块的字符识别结果；将所述识别文本和所述字符识别结果进行合并，以确定出所述路由踪迹图像样本的字符识别结果；确定出所述字符识别结果中识别错误的字符对应的正确字符，以更新所述模板字符集；基于所述路由踪迹图像样本和更新后的所述模板字符集分别对所述长短期记忆网络和所述自适应分类器进行重训练，直到满足第一预设条件，以得到目标长短期记忆网络和目标自适应分类器。2.根据权利要求1所述的字符识别模型的训练方法，其特征在于，所述将所述识别文本和所述字符识别结果进行合并，以确定出所述路由踪迹图像样本的字符识别结果包括：将字符识别结果和识别文本中对应位置中的字符进行匹配，在匹配成功时，确定识别出的所述字符为第一目标字符；在匹配失败时，选择第一相似度大的字符，确定为识别出的第二目标字符，其中，所述第一相似度用于表征识别出的字符和其在模板字符集中的候选字符的相似程度；根据字符在字符序列中的位置，合并所述第一目标字符和所述第二目标字符，以确定出所述踪迹图像样本的字符识别结果。3.根据权利要求1所述的字符识别模型的训练方法，其特征在于，所述第一预设条件包括所述长短期记忆网络和所述自适应分类器的识别准确率达到第一预设值。4.根据权利要求3所述的字符识别模型的训练方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述长短期记忆网络的识别准确率达到第一预设值且所述自适应分类器的识别准确率未达到所述第一预设值时，基于长短期记忆网络得到所述路由踪迹图像样本的识别文本，将所述识别文本拆分为单个字符，将所述单个字符作为所述自适应分类器的训练标签，以对所述自适应分类器模型进行有监督学习训练；在所述自适应分类器的识别准确率达到所述第一预设值且所述长短期记忆网络的识别准确率未达到所述第一预设值时，基于自适应分类器得到所述路由踪迹图像样本对应的字符识别结果生成字符序列，将所述字符序列作为所述长短期记忆网络的训练标签，以对所述长短期记忆网络进行有监督学习训练。5.根据权利要求1所述的字符识别模型的训练方法，其特征在于，所述根据自适应分类器和模板字符集对所述待识...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘梦佳，邵振亚，马冲，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：