[发明专利]目标信息识别模型的训练和目标信息的识别方法、装置

权利要求书

1.一种目标信息识别模型的训练方法，其特征在于，应用于服务端，所述方法包括：

获取目标商户提供的商户小票样本对应的图像样本；

使用第一识别模型从所述图像样本中获取目标信息基准样本以及所述目标信息基准样本在所述图像样本中的位置信息基准样本，所述第一识别模型为在服务端运行的用于识别商户小票中的目标信息的模型；

根据所述图像样本、所述目标信息基准样本以及所述位置信息基准样本，生成训练数据集；

使用所述训练数据集，对初始识别模型进行训练，得到第二识别模型，所述第二识别模型为在终端运行的用于识别所述目标商户使用的商户小票中的目标信息的模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练数据集包括训练样本，所述训练样本包括样本数据和所述样本数据的第一标签和第二标签，所述根据所述图像样本、所述目标信息基准样本以及所述位置信息基准样本，生成训练数据集，包括：

将所述图像样本作为样本数据；

将所述目标信息基准样本作为所述样本数据的第一标签，所述第一标签用于表示所述目标信息的内容；

将所述位置信息基准样本作为所述样本数据的第二标签，所述第二标签用于表示所述目标信息在所述图像样本中的位置。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用所述训练数据集，对初始识别模型进行训练，得到第二识别模型，包括：

将所述训练数据集中的所述图像样本输入到所述初始识别模型，得到目标信息初始识别结果以及所述目标信息初始识别结果在所述图像样本中的位置信息初始识别结果；

根据所述目标信息初始识别结果以及所述位置信息初始识别结果，使用损失函数计算得到本次训练的损失值；

根据所述损失值，判断所述损失函数是否收敛；

若是，则将所述初始识别模型作为所述第二识别模型，否则，调整所述初始识别模型，并进行下一次训练，直至所述损失函数收敛，将调整后的所述初始识别模型作为所述第二识别模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像样本包括第一图像样本和第二图像样本，所述获取目标商户提供的商户小票样本对应的图像样本，包括：

获取所述商户小票样本的电子图像，作为所述第一图像样本；

使用所述第一识别模型获取所述第一图像样本中的目标信息基准样本以及所述目标信息基准样本在所述图像样本中的位置信息基准样本；

根据所述目标信息基准样本以及所述位置信息基准样本，生成多个所述第二图像样本；其中，所述目标信息在所述第二图像样本中的样式与所述目标信息在所述第一图像样本中的样式相同。

5.一种目标信息的识别方法，其特征在于，应用于目标商户的商户终端，所述方法包括：

获取商户小票对应的图像，作为待识别图像；

将所述待识别图像输入到运行于所述商户终端中的第二识别模型，得到所述商户小票中的目标信息；

其中，所述第二识别模型为基于训练数据集训练得到的模型，所述训练数据集是根据所述目标商户提供的商户小票样本对应的图像样本、从所述图像样本中获取的目标信息基准样本以及所述目标信息基准样本在所述图像样本中的位置信息基准样本生成的，所述目标信息基准样本以及所述位置信息基准样本是使用第一识别模型从所述图像样本中获取的，所述第一识别模型为在服务端运行的用于识别商户小票中的目标信息的模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述目标信息为所述商户小票对应的目标配送订单的流水号，所述方法还包括：

将所述流水号发送到所述服务端，所述流水号和所述服务端获得所述商户终端发送的所述流水号的时间戳用于确定商户针对所述目标配送订单的出货时间。