1.一种建立识别模型的方法，包括：

利用预先得到的基准模型对批量图像样本进行预测，得到预测结果，所述预测结果包括预测出的所述图像样本中包含的字符串；

利用预先配置的字符校验规则对所述预测结果进行校验，并以校验通过的预测结果所对应的图像样本形成训练集，所述字符校验规则用于对所述预测结果中的所述字符串进行校验；

利用所述训练集进行训练，以获得用于图像中字符识别的识别模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述训练集进行训练，以获得识别模型，包括：当获得的所述识别模型未满足预设的迭代条件时，利用所述识别模型对所述批量图像样本进行预测，得到新的预测结果；

利用所述字符校验规则对所述预测结果进行校验，并以校验通过的所述预测结果所对应的图像样本更新所述训练集；

利用更新的所述训练集进行训练，直到训练得到的所述识别模型满足预设的迭代条件。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述迭代条件为所述识别模型的识别率不低于预先设定的识别率阈值。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述以校验通过的预测结果所对应的图像样本形成训练集，包括：所述字符校验规则为多个时，对于所述校验通过的预测结果，根据其对应的不同字符校验规则，将其对应的图像样本加入不同的训练集。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用所述训练集进行训练，以获得识别模型，包括：分别利用不同的训练集进行训练，以获得不同字符校验规则对应的识别模型。

6.一种建立识别模型的装置，其特征在于，包括：

预测模块，用于利用预先得到的基准模型对批量图像样本进行预测，得到预测结果，所述预测结果包括预测出的为所述图像样本中包含的字符串；

校验模块，用于利用预先配置的字符校验规则对所述预测结果进行校验，并以校验通过的预测结果所对应的图像样本形成训练集，所述字符校验规则用于对所述预测结果中的所述字符串进行校验；

训练模块，用于利用所述训练集进行训练，以获得用于图像中字符识别的识别模型。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，

所述预测模块，还用于当获得的所述识别模型未满足预设的迭代条件时，利用所述识别模型对所述批量图像样本进行预测，得到新的预测结果；

所述校验模块，还用于利用所述字符校验规则对所述预测结果进行校验，并以校验通过的所述预测结果所对应的图像样本更新所述训练集；

所述训练模块，还用于利用更新的所述训练集进行训练，直到训练得到的所述识别模型满足预设的迭代条件。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，

所述装置还包括：迭代控制模块，用于判断本次的识别模型是否满足预设的迭代条件，在本次识别模型不满足所述迭代条件时通知所述预测模型利用本次的识别模型重新对所述批量图像样本进行预测，在本次识别模型满足所述迭代条件时则输出本次的识别模型。

9.根据权利要求7或8所述的装置，其特征在于，所述校验模块，具体用于在所述字符校验规则为多个时，对于所述校验通过的预测结果，根据其对应的不同字符校验规则，将其对应的图像样本加入不同的训练集。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述训练模块，具体用于利用不同的训练集分别进行训练，以获得不同字符校验规则对应的识别模型。

11.一种建立识别模型的装置，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算程序时实现如权利要求1至5中任一项所述的方法。

12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的方法。