【毕设】基于深度学习paddleOcr的文字识别系统的设计与实现

大气层煮月亮

已于 2025-03-25 16:44:13 修改

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分类专栏：发布中心文章标签：深度学习人工智能

于 2025-03-25 16:43:56 首次发布

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课题意义及目标

在当今数字化信息时代，文字信息呈爆炸式增长。随着全球化的发展，多语言文字识别的需求日益增长。传统的文字识别方法在面对复杂多样的字体、模糊或有干扰的文本图像时，识别准确率有限，且处理效率低下，难以满足大规模、高精度文字识别的需求。实际应用中的文字图像可能会受到光照不均、噪声干扰、拍摄角度倾斜等多种因素影响。在一些对实时性要求较高的场景，如实时视频文字识别、快速文档处理等，需要文字识别系统能够快速给出识别结果。为解决这些问题，本研究设计并实现基于深度学习的文字识别系统。该系统旨在利用深度学习强大的特征学习与模式识别能力，有效提高文字识别的准确率与速度，能够广泛应用于文档数字化、图像文字提取、无障碍阅读等多个领域，自动识别和提取文字信息，提高办公效率，降低人工录入的成本和错误率。深度学习通过构建深层次的神经网络模型，能够自动学习文字的特征，从大量数据中提取更具代表性的模式，从而显著提高文字识别的准确率，尤其是在复杂场景下的识别效果。推动文字识别技术向智能化、高效化方向发展，为相关领域的信息处理与利用提供更精准、便捷的技术手段。

主要任务

本课题旨在验证模型在合成数据集训练下的零样本学习能力，特别是对未包含中文字符的识别准确性；同时优化网络在自然场景中的实际性能，解决文字变形、光照不均及复杂背景干扰等问题。

（1）架构设计

采用前后端分离模式，将前端展示逻辑和后端业务逻辑分离，使开发、维护和部署更具灵活性。前端负责与用户交互，后端专注于业务处理和数据管理。并且前端通过 HTTP 请求（如 GET、POST、PUT、DELETE）与后端 API 进行交互。

（2）前端技术

前端基于原生HTML/CSS/JavaScript构建响应式页面。HTML 是构建网页的基础语言，用于定义网页的结构和内容。它使用标签来标识不同类型的内容，如标题、段落、链接、图像等。CSS 用于控制网页的外观和布局。它可以设置颜色、字体、间距、边框等样式，使网页更加美观。JavaScript 是一种编程语言，用于为网页添加交互性和动态效果。它可以响应用户的操作，如点击按钮、提交表单等。

（3）后端技术

利用 Django REST framework（DRF）搭建后端。Django 是一个功能强大的 Python Web 框架，DRF 在其基础上提供了丰富的工具和类，方便快速开发 RESTful API，处理后端的业务逻辑、数据存储和接口提供等任务。

（4）模型技术

采用 Paddle 框架来构建模型。Paddle-Ocr是百度开源的深度学习平台，提供了丰富的深度学习工具和模型库，支持模型的训练、优化和部署。文字识别模型采用 DBNet（可微分二值化网络）+CRNN（卷积循环神经网络）的组合，DBNet 负责文本检测，CRNN 负责文本识别，两者结合实现高效准确的文字识别功能。