技术特征：
1.一种图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：利用预设文本目标检测算法对待检测图像进行分割处理，得到多个目标图像区域；从多个预设文本类型中确定所述目标图像区域对应的目标预设文本类型；从多个预设算法中确定所述目标预设文本类型对应的目标预设算法，并利用所述目标预设算法对所述目标图像区域进行识别，得到目标文本。2.根据权利要求1所述的图像识别方法，其特征在于，在所述利用预设文本目标检测算法对待检测图像进行分割处理，得到多个目标图像区域的步骤之后，还包括：利用预设聚类算法对所述目标图像区域进行聚类，得到多个不同类别的第一图像区域集合；针对每个所述第一图像区域集合，分别确定预设个数的第一质心；计算每个所述第一质心分别与所述第一图像区域集合内目标图像区域之间的距离，得到目标图像区域与目标第一质心之间的最小距离，所述目标第一质心对应一种预设文本类型；将所述目标第一质心对应的所述预设文本类型确定为所述目标图像区域的文本类型；按照所述文本类型对所述目标图像区域重新划分所属的第二图像区域集合；按照预设规则将所述第二图像区域集合内的所述目标图像区域进行合并，得到图像矩阵。3.根据权利要求2所述的图像识别方法，其特征在于，所述从多个预设文本类型中确定所述目标图像区域对应的目标预设文本类型的步骤，包括：当所述目标图像区域组成图像矩阵时，利用神经网络模型提取所述图像矩阵的第一特征值；当所述第一特征值位于预设置信度区间时，从多个预设文本类型中确定所述第一特征值对应的目标预设文本类型，所述目标预设文本类型包括：竖排文字、油印文字、手写体、印章体、签名体及表格体。4.根据权利要求3所述的图像识别方法，其特征在于，所述方法还包括：当所述第一特征值没有位于预设置信度区间时，对所述图像矩阵执行所述利用预设文本目标检测算法对待检测图像进行分割处理，得到多个目标图像区域的步骤，直至所述图像矩阵的第一特征值位于所述预设置信度区间。5.根据权利要求3所述的图像识别方法，其特征在于，所述从多个预设算法中确定所述目标预设文本类型对应的目标预设算法，并利用所述目标预设算法对所述目标图像区域进行识别，得到目标文本的步骤，包括：当所述目标预设文本类型是手写体时，从多个预设算法中确定所述手写体对应的目标预设算法，所述目标预设算法是预设机器学习算法；利用所述预设机器学习算法对所述目标图像区域进行识别，提取出第二特征值；在预设手写体笔迹库中查找与所述第二特征值匹配的手写体笔迹，根据所述手写体笔迹确定目标文本。6.根据权利要求3所述的图像识别方法，其特征在于，所述从多个预设算法中确定所述目标预设文本类型对应的目标预设算法，并利用所述目标预设算法对所述目标图像区域进行识别，得到目标文本的步骤，包括：
当所述目标预设文本类型是印章体时，从多个预设算法中确定所述印章体对应的目标预设算法；利用所述目标预设算法对所述目标图像区域进行识别，提取出第三特征值；在预设印章库中查找与所述第三特征值匹配的印章体类型，根据所述印章体类型确定目标文本。7.根据权利要求3所述的图像识别方法，其特征在于，所述从多个预设算法中确定所述目标预设文本类型对应的目标预设算法，并利用所述目标预设算法对所述目标图像区域进行识别，得到目标文本的步骤，包括：当所述目标预设文本类型是表格体时，从多个预设算法中确定所述表格体对应的目标预设算法；利用所述目标预设算法对所述目标图像区域进行识别，得到目标文本。8.根据权利要求1所述的图像识别方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述目标文本添加标签，所述标签包括所述目标文本的内容，并将所述目标文本按照预设格式存储为元数据。9.一种图像识别装置，其特征在于，包括：分割模块，用于利用预设文本目标检测算法对待检测图像进行分割处理，得到多个目标图像区域；确定模块，用于从多个预设文本类型中确定所述目标图像区域对应的目标预设文本类型；识别模块，用于从多个预设算法中确定所述目标预设文本类型对应的目标预设算法，并利用所述目标预设算法对所述目标图像区域进行识别，得到目标文本。10.一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有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机程序时实现上述权利要求1至8任一项所述的方法的步骤。11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机可运行指令，所述计算机可运行指令在被处理器调用和运行时，所述计算机可运行指令促使所述处理器运行所述权利要求1至8任一项所述的方法。