[发明专利]一种银行卡识别方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种应用于移动终端的银行卡识别方法，其特征在于，包括下述步骤：

接收用户终端发送的前端部署请求，所述前端部署请求至少携带有待部署模型标识；

读取本地数据库，在所述本地数据库中获取与所述待部署模型标识相对应的待部署CRNN模型；

将所述待部署CRNN模型转换为TFLite模型；

将所述TFLite模型移植至所述移动终端的银行卡识别APP中，以供所述银行卡识别APP调用；

当接收到银行卡识别请求时，启动所述银行卡识别APP并调用所述TFLite模型；

获取与待识别的银行卡所对应的待识别银行卡图像；

调用所述TFLite模型对所述待识别银行卡图像进行字符识别操作，得到与所述待识别的银行卡相对应的目标银行卡号。

2.根据权利要求1所述的应用于移动终端的银行卡识别方法，其特征在于，所述读取本地数据库，在所述本地数据库中获取与所述待部署模型标识相对应的待部署CRNN模型的步骤，具体包括下述步骤：

构建与所述待部署CRNN模型结构类似的初始精简模型；

根据所述待部署CRNN模型对所述初始精简模型进行知识蒸馏操作，得到目标精简模型；

所述将所述待部署CRNN模型转换为TFLite模型的步骤，具体包括下述步骤：

将所述目标精简模型转换为所述TFLite模型。

3.根据权利要求2所述的应用于移动终端的银行卡识别方法，其特征在于，所述初始精简模型为基于ghostnet的轻量级CRNN网络结构，所述根据所述待部署CRNN模型对所述初始精简模型进行知识蒸馏操作，得到目标精简模型的步骤，具体包括下述步骤：

在所述本地数据库中获取标注有已标注数据的蒸馏训练数据；

在将所述蒸馏训练数据分别输入至所述待部署CRNN模型以及所述初始精简模型，得到待部署输出数据以及精简输出数据；

计算所述待部署输出数据以及所述精简输出数据的均方差，得到蒸馏损失；

根据CTC算法计算所述精简输出数据以及所述已标注数据的CTC损失；

根据所述蒸馏损失以及所述CTC损失的线性加权和对所述初始精简模型进行训练，得到所述目标精简模型。

4.根据权利要求2所述的应用于移动终端的银行卡识别方法，其特征在于，所述初始精简模型的模型结构与所述部署CRNN模型相类似，所述根据所述待部署CRNN模型对所述初始精简模型进行知识蒸馏操作，得到目标精简模型的步骤，具体包括下述步骤：

根据预设蒸馏系数对所述初始精简模型的transformer层进行分组操作，得到分组transformer层；

根据伯努利分布分别在所述分组transformer层中进行提取操作，得到待替换transformer层；

将所述待替换transformer层分别替换至所述默认精简模型，得到所述目标精简模型。

5.根据权利要求4所述的应用于移动终端的银行卡识别方法，其特征在于，在所述将所述待替换transformer层分别替换至所述默认精简模型，得到所述目标精简模型的步骤之后，还包括：

在所述本地数据库中获取优化训练数据；

将所述优化训练数据分别输入至所述训练好的待部署CRNN模型以及所述目标精简模型中，分别得到待部署transformer层输出数据以及目标transformer层输出数据；

基于搬土距离计算所述待部署transformer层输出数据以及目标transformer层输出数据的蒸馏损失数据；

根据所述蒸馏损失数据对所述目标精简模型进行参数优化操作，得到优化精简模型；

所述将所述待部署CRNN模型转换为TFLite模型的步骤，具体包括下述步骤：

将所述优化精简模型转换为所述TFLite模型。