[发明专利]书写文字识别方法、装置、终端设备和存储介质

权利要求书

1.一种书写文字识别方法，其特征在于，包括：

获取书写轨迹数据，所述书写轨迹数据包括轨迹点坐标和对应的书写时间信息；

在所述书写轨迹数据不属于新文件的情况下，根据所述轨迹点坐标和所述书写时间信息进行文本行分割得到文本行；

根据所述轨迹点坐标将所述文本行的所述书写轨迹数据和对应的历史书写轨迹数据合并得到合并轨迹数据；

保存分行后的所述合并轨迹数据；和

利用文本识别模型对分别对每行所述合并轨迹数据进行识别得到识别结果。

2.根据权利要求1所述的书写文字识别方法，其特征在于，所述书写文字识别方法还包括：

在所述书写轨迹数据属于新文件的情况下，根据所述轨迹点坐标和所述书写时间信息进行文本行分割得到新文本行；

保存分行后所述文本行的所述书写轨迹数据；

利用所述文本识别模型对分别对每行所述书写轨迹数据进行识别得到识别结果。

3.根据权利要求1所述的书写文字识别方法，其特征在于，所述根据所述轨迹点坐标和所述书写时间信息进行文本行分割得到文本行，包括：

根据所述书写轨迹数据的落笔状态和抬笔状态划分书写笔划；

根据所述书写时间信息确定各个所述书写笔划之间的书写间隔时间；

根据所述书写间隔时间对所述书写笔划进行分块得到第一文本块；

根据第一距离阈值对所述第一文本块进行分块得到第二文本块，所述第一距离阈值根据所述第一文本块确定；

根据第二距离阈值对所述第二文本块进行分块得到第三文本块，所述第二距离阈值根据所述第二文本块确定；

根据所述轨迹点坐标在字体高度方向上的重叠率合并所述第三文本块得到所述文本行。

4.根据权利要求3所述的书写文字识别方法，其特征在于，所述根据所述轨迹点坐标将所述文本行的所述书写轨迹数据和对应的历史书写轨迹数据合并得到合并轨迹数据，包括：

根据橡皮轨迹删除对应的历史书写轨迹数据后进行文本行分块得到历史书写文本块；

根据每行的中心点坐标和文本块顺序合并所述历史文本块和所述文本行得到所述合并轨迹数据。

5.根据权利要求1所述的书写文字识别方法，其特征在于，所述获取书写轨迹数据包括：

接收用户在终端调用手写识别服务上传的手写文件以获取所述书写轨迹数据。

6.根据权利要求5所述的书写文字识别方法，其特征在于，所述书写文字识别方法包括：

将所述识别结果返回至所述终端。

7.根据权利要求1所述的书写文字识别方法，其特征在于，所述书写文字识别方法还包括：

建立深度学习模型；

获取训练轨迹数据，所述训练轨迹数据为用户输入每行文本对应的所述书写轨迹数据；

利用所述训练轨迹数据对所述深度学习模型进行训练，得到所述文本识别模型。

8.根据权利要求7所述的书写文字识别方法，其特征在于，所述建立深度学习模型包括：

基于时间递归神经网络建立所述深度学习模型，所述深度学习模型包括多层长短期记忆神经网络。

9.一种书写文字识别装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取书写轨迹数据，所述书写轨迹数据包括轨迹点坐标和对应的书写时间信息；

分割模块，用于在所述书写轨迹数据不属于新文件的情况下，根据所述轨迹点坐标和所述书写时间信息进行文本行分割得到文本行；

合并模块，用于根据所述轨迹点坐标将所述文本行的所述书写轨迹数据和对应的历史书写轨迹数据合并得到合并轨迹数据；

保存模块，用于保存分行后的所述合并轨迹数据；

识别模块，用于利用文本识别模型对分别对每行所述合并轨迹数据进行识别得到识别结果。