本发明涉及计算机，尤其涉及一种字符识别方法、模型部署方法、装置及电子设备。
背景技术：
1、字符识别是指获取图片中的字符信息，相关技术通过提取目标图像的特征(如灰度直方图、边缘特征、纹理特征等)，计算目标图像特征与各种字符的样本图像特征之间的相似度，将相似度最高的样本图像特征的字符作为字符识别结果。可见，相关技术仅考虑了目标图像特征和各种字符的样本图像特征的相似度，忽略了不同种字符的样本图像特征之间的相似度，因此字符识别的准确率较低。
技术实现思路
1、有鉴于此，本发明实施例提供了一种字符识别方法、装置、电子设备、电子设备及存储介质，能够提高字符识别的准确率。
2、本发明实施例的技术方案是这样实现的：
3、一方面，本发明实施例提供了一种字符识别方法，该方法包括：
4、将待识别图像输入各个字符簇中的字符对应的分类器中；各个字符簇中的字符对应的分类器部署在存算一体芯片中；其中，每种字符对应一个字符簇，所述字符簇中的字符对应的图像与所述字符簇对应的字符的图像之间的相似度大于或等于第一设定值；
5、基于各个字符簇中的字符对应的分类器输出的置信度，对所述待识别图像进行字符识别；所述置信度表征所述待识别图像中的字符为分类器对应的字符的概率。
6、在上述方案中，所述基于各个字符簇中的字符对应的分类器输出的置信度，对所述待识别图像进行字符识别，包括：
7、确定每个字符簇中的所有字符对应的分类器输出的置信度的均值；
8、基于每个字符簇对应的所述均值确定所述待识别图像的目标字符簇；
9、基于所述目标字符簇确定所述待识别图像中的目标字符。
10、在上述方案中，所述基于每个字符簇对应的所述均值确定所述待识别图像的目标字符簇，包括：
11、将所述均值最大的字符簇确定为所述目标字符簇；
12、若所述目标字符簇有多个，则确定多个目标字符簇的字符交集；
13、基于所述字符交集确定所述待识别图像中的目标字符。。
14、另一方面，本发明实施例提供了一种模型部署方法，该方法包括：
15、确定各种字符对应的图像之间的相似度；
16、基于所述相似度，确定每种字符对应的字符簇；其中，所述字符簇中的字符对应的图像与所述字符簇对应的字符的图像之间的相似度大于或等于第一设定值；每种字符对应一个分类器；
17、将各个字符簇中的字符对应的分类器，部署至存算一体芯片中。
18、在上述方案中，所述确定各种字符对应的图像之间的相似度，包括：
19、将第一字符对应的图像数据集输入第二字符对应的分类器中，得到所述图像数据集中的每张图像的置信度；所述置信度表征分类器将图像中的字符识别为所述第二字符的概率；
20、确定所述图像数据集中的图像的置信度大于第二设定值的图像数量；
21、基于所述图像数量，确定所述第一字符对应的图像与所述第二字符对应的图像之间的相似度。
22、在上述方案中，所述分类器为适配所述存算一体芯片的神经网络模型。
23、另一方面，本发明实施例提供了一种字符识别装置，该装置包括：
24、输入模块，用于将待识别图像输入各个字符簇中的字符对应的分类器中；各个字符簇中的字符对应的分类器部署在存算一体芯片中；其中，每种字符对应一个字符簇，所述字符簇中的字符对应的图像与所述字符簇对应的字符的图像之间的相似度大于或等于第一设定值；
25、识别模块，用于基于各个字符簇中的字符对应的分类器输出的置信度，对所述待识别图像进行字符识别；所述置信度表征所述待识别图像中的字符为分类器对应的字符的概率。
26、另一方面，本发明实施例提供了一种模型部署装置，该装置包括：
27、第一确定模块，用于确定各种字符对应的图像之间的相似度；
28、第二确定模块，用于基于所述相似度，确定每种字符对应的字符簇；其中，所述字符簇中的字符对应的图像与所述字符簇对应的字符的图像之间的相似度大于或等于第一设定值；每种字符对应一个分类器；
29、部署模块，用于将各个字符簇中的字符对应的分类器，部署至存算一体芯片中。
30、另一方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，所述处理器和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行本发明实施例提供的字符识别方法或模型部署方法的步骤。
31、另一方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，包括：所述计算机可读存储介质存储有计算机程序。所述计算机程序被处理器执行时实现如本发明实施例提供的信息处理方法或模型部署方法的步骤。
32、本发明实施例通过将待识别图像输入各个字符簇中的字符对应的分类器中，基于各个字符簇中的字符对应的分类器输出的置信度，对待识别图像进行字符识别。其中，置信度表征待识别图像中的字符为分类器对应的字符的概率，各个字符簇中的字符对应的分类器部署在存算一体芯片中，每种字符对应一个字符簇，字符簇中的字符对应的图像与字符簇对应的字符的图像之间的相似度大于或等于第一设定值。本实施例在字符识别过程中引入各种字符的图像之间的相似度，综合各个字符簇中的字符的分类器输出的置信度来进行字符识别，增加了有效信息利用率，可以提升字符识别准确率。并且充分利用存算一体的计算架构特点，可实现多个字符簇中的多个字符对应的分类器并行计算，提高了字符识别的识别效率。
1.一种字符识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各个字符簇中的字符对应的分类器输出的置信度，对所述待识别图像进行字符识别，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于每个字符簇对应的所述均值确定所述待识别图像的目标字符簇，包括：
4.一种模型部署方法，其特征在于，所述方法包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定各种字符对应的图像之间的相似度，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述分类器为适配所述存算一体芯片的神经网络模型。
7.一种字符识别装置，其特征在于，包括：
8.一种模型部署装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至3所述的字符识别方法或实现如权利要求4至6所述的模型部署方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行如权利要求1至3所述的字符识别方法或执行如权利要求4至6所述的模型部署方法。
