文字的历史可以追溯到几千年前。文字是人类传递信息和传承文化的载体,其包含丰富而精确的语义信息,融入在现实生活的各种场景中。在当今人工智能时代,自然场景文本识别逐渐进入了人们的视线中,并成为了计算机视觉和模式识别领域的研究热点之一。目前,大多数自然场景文本检测与识别算法仅针对英文字符训练模型。英文字符种类少且笔划简单,而中文字符具有种类繁多、组合方式多样等特点。虽然印刷体中文文本识别技术相对成熟,但是自然场景中文文本呈现角度倾斜、形状弯曲、长度不定、颜色多样等情况,这样的不规则性质提高了文本检测与识别的难度。本文研究场景目标为自然场景的中文文本识别,针对以上问题,在检测方面,提出了融合注意力机制的多尺度检测中文文本的方法,提高了对多方向和弯曲中文文本的检测精度,在识别方面,提出了基于改进的CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network,卷积循环网络）的中文文本识别方法,提升了对倾斜弯曲中文文本的识别准确度,主要内容如下:（1）本文采用轻量级Resnet18为检测模型的主干网络,针对FPN（Feature Pyramid Networks,特征金字塔网络）对自然场景中文文本提取的特征分布的不确定性,嵌入平衡注意力机制BAM提取有效文本特征并抑制低效特征通道。针对ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling,空洞空间金字塔池化）下采样时图像局部信息和细节信息丢失的问题,改进ASPP降低了特征图分辨率的损失。实验表明以上的改进有效提高了检测的召回率与精确率。（2）本文针对FPN对自然场景中文文本提取的特征信息不足以及感受野小的问题,将嵌入注意力机制的FPN和改进的空洞空间金字塔池化IASPP并行增强特征提取融合。针对正负样本不平衡性的问题,基于可微分二值化模块在二值图损失中引入对数化的AC Loss。与现有检测算法相比,本文方法在检测精度与速率上都有着优异的表现。（3）本文针对自然场景中倾斜弯曲的中文文本,在识别框架中加入STN（Saptial Transformer Network,空间变换网络）对样本进行几何变换矫正。基于CRNN做了以下改进,在特征提取部分,将VGG改进为融入CBAM注意力机制的多层残差网络增强文本特征信息的提取。在循环层中,针对长短时记忆网络LSTM本身构造复杂,参数繁多,过拟合的问题,将特征序列建模的双向LSTM改进为双向内容自适应循环单元CARU,提高模型识别精度与运行效率。在序列解码中,将CRNN转录层CTC改进为CTC-Attention联合机制进行训练。实验结果表明,以上基于CRNN的改进优化了识别模型的解码输出。