1.一種光學字符識別方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的光學字符識別方法，其特征在于，所述自適應噪聲抑制模塊為u-net網(wǎng)絡；所述u-net網(wǎng)絡包括編碼器、解碼器和局部分析函數(shù)單元；
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的光學字符識別方法，其特征在于，在所述對所述目標文字圖像進行預處理之前，所述方法還包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的光學字符識別方法，其特征在于，所述多模態(tài)字符識別模型包括依次連接的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模塊、文本嵌入層、注意力機制層以及循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模塊；
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的光學字符識別方法，其特征在于，所述方法還包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的光學字符識別方法，其特征在于，所述循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模塊包括bi-lstm層；
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的光學字符識別方法，其特征在于，根據(jù)對所述多模態(tài)字符識別模型的迭代訓練結(jié)果采用預設的調(diào)整策略對所述多模態(tài)字符識別模型進行結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的光學字符識別方法，其特征在于，所述根據(jù)對所述多模態(tài)字符識別模型的迭代訓練結(jié)果采用預設的調(diào)整策略對所述多模態(tài)字符識別模型進行結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整包括：
9.一種光學字符識別裝置，其特征在于，包括：
10.一種光學字符識別設備，其特征在于，所述光學字符識別設備包括處理器和存儲器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器用于執(zhí)行所述計算機程序以實施權(quán)利要求1-8中任一項所述的光學字符識別方法。