1.一种图像识别的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取摄像设备当前采集的目标图像；

将所述目标图像输入预设的图像识别模型，输出得到所述目标图像的图像识别结果；

其中，所述图像识别模型中包括除法转换运算函数，所述除法转换运算函数包括减法运算和乘法运算。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述除法转换运算函数为浮点除法转换运算函数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述除法转换运算函数包括目标初值算式和预设级数的牛顿迭代公式，所述目标初值算式的输出是所述预设级数的牛顿迭代公式的输入。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取摄像设备当前采集的目标图像之前，还包括：获取初始初值算式，其中，所述初始初值算式中的初始卡马克数的指数部分根据第一初值与第一真值的第一相对误差确定，所述第一初值是任意数值代入所述初始初值算式的得数，所述第一真值是所述任意数值代入所述除法转换运算函数对应的除法算式的得数；

对于预设数值范围内的每个数值，确定所述每个数值的第二初值与第二真值的第二相对误差，其中，所述第二初值是所述每个数值代入所述初始初值算式的得数，所述第二真值是所述每个数值代入所述除法转换运算函数对应的除法算式的得数；

在所述预设数值范围内的数值中，确定对应的第二相对误差最大的目标数值；

基于所述目标数值，调整所述初始尾数部分，得到包含由所述指数部分和调整得到的目标尾数部分组成的目标卡马克数的所述目标初值算式，其中，所述目标数值代入所述目标初值算式的得数与所述目标数值对应的第二真值的第三相对误差小于所述目标数值对应的第二相对误差。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述除法转换运算函数为倒数转换运算函数；

所述目标初值算式为0x7f000fe1-x0，其中，0x7f000fe1为所述目标卡马克数，x0为所述除法转换运算函数的输入数值。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像识别模型中包括至少一种算式类型信息对应的除法转换运算函数。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述目标图像输入预设的图像识别模型，输出得到所述目标图像的图像识别结果，包括：将所述目标图像输入所述图像识别模型，当所述图像识别模型调用目标除法运算函数时，所述图像识别模型执行以下步骤：获取所述目标除法运算函数的算式类型信息；

基于预先存储的算式类型信息与除法转换运算函数的对应关系，确定所述目标除法运算函数的算式类型信息对应的目标除法转换运算函数；

将所述目标除法运算函数的输入数值，输入到所述目标除法转换运算函数中，将所述目标除法转换运算函数的运算结果确定为所述目标除法运算函数的运算结果；基于所述目标除法运算函数的运算结果，确定所述目标图像的所述图像识别结果。

8.一种图像识别的装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取摄像设备当前采集的目标图像；

识别模块，用于将所述目标图像输入预设的图像识别模型，输出得到所述目标图像的图像识别结果；

其中，所述图像识别模型中包括除法转换运算函数，所述除法转换运算函数包括减法运算和乘法运算。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述除法转换运算函数为浮点除法转换运算函数。

10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述除法转换运算函数包括目标初值算式和预设级数的牛顿迭代公式，所述目标初值算式的输出是所述预设级数的牛顿迭代公式的输入。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第二获取模块，用于获取初始初值算式，其中，所述初始初值算式中的初始卡马克数的指数部分根据第一初值与第一真值的第一相对误差确定，所述第一初值是任意数值代入所述初始初值算式的得数，所述第一真值是所述任意数值代入所述除法转换运算函数对应的除法算式的得数；

确定模块，用于对于预设数值范围内的每个数值，确定所述每个数值的第二初值与第二真值的第二相对误差，其中，所述第二初值是所述每个数值代入所述初始初值算式的得数，所述第二真值是所述每个数值代入所述除法转换运算函数对应的除法算式的得数；在所述预设数值范围内的数值中，确定对应的第二相对误差最大的目标数值；

调整模块，用于基于所述目标数值，调整所述初始尾数部分，得到包含由所述指数部分和调整得到的目标尾数部分组成的目标卡马克数的所述目标初值算式，其中，所述目标数值代入所述目标初值算式的得数与所述目标数值对应的第二真值的第三相对误差小于所述目标数值对应的第二相对误差。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述除法转换运算函数为倒数转换运算函数；

所述目标初值算式为0x7f000fe1-x0，其中，0x7f000fe1为所述目标卡马克数，x0为所述除法转换运算函数的输入数值。

13.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述图像识别模型中包括至少一种算式类型信息对应的除法转换运算函数。

14.根据权利要求8-13任一项所述的装置，其特征在于，所述识别模块，用于将所述目标图像输入所述图像识别模型，当所述图像识别模型调用目标除法运算函数时，所述图像识别模型执行以下步骤：获取所述目标除法运算函数的算式类型信息；

基于预先存储的算式类型信息与除法转换运算函数的对应关系，确定所述目标除法运算函数的算式类型信息对应的目标除法转换运算函数；

将所述目标除法运算函数的输入数值，输入到所述目标除法转换运算函数中，将所述目标除法转换运算函数的运算结果确定为所述目标除法运算函数的运算结果；基于所述目标除法运算函数的运算结果，确定所述目标图像的所述图像识别结果。

15.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至7任一所述的图像识别的方法。

16.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至7任一所述的图像识别的方法。