文字作为信息交流的重要载体,在人类实际生活中扮演着重要的作用。自然场景文本普遍存在于街道商店牌匾、道路标志、交通标志、车牌和海报等标志牌之中。自然场景的多方向文本区域检测与识别有助于理解自然场景和进行文本内容分析,它主要应用在机器翻译、无人驾驶、文本分类和图像检索等多个领域。但自然场景文本存在的背景复杂、分辨率低、光照不均匀、出现阴影和部分被遮挡等不利因素会给自然场景文本检测与识别的研究带来很大的困难,因此很有必要对自然场景中图像文本的检测与识别进行深入研究。自然场景文本拥有字体众多、大小各异、排列方式多变和多方向等特点,说明了自然场景文本检测还具有一定的挑战性。本文鉴于自然场景文本的复杂性、位置的随机性和方向的任意性,提出了基于深度学习的多方向文本检测算法来提升文本检测的效果和精确度。本文针对自然场景多方向文本研究提出了改进的多方向文本区域检测算法Yolo(You Only Look Once)。自然场景多方向文本区域检测算法与Yolo原模型相比,具有更好的特征学习能力和多方向文本检测能力。该文本检测算法在人工拍摄收集的自然场景维吾尔文数据集、多种语言数据集和公开的多方向数据集上使用了K-means方法并重新优化聚类候选框,通过生成3种固定宽度的预设锚点来实现文本区域和背景的分类;然后对候选框的高度和宽度进行位置回归,近而形成固定宽度的矩形预测框;之后通过预测框的置信度、不同的连接算法、文本左右偏移量和高度差距离的处理等步骤,在多方向文本上生成倾斜固定宽度的矩形检测框;最后使用多方向文本融合算法来融合预测框并检测多方向文本区域,达到减少对角线上出现多余背景的情况,解决了原模型水平检测的局限性。为方便网络管理和文本图像处理,本文设计了基于深度学习的多方向文本检测系统。该检测系统界面直观、操作简便且具有很强的实用性。本文的实验主要在多方向维吾尔文数据集、多种语言数据集和公开的多方向数据集上进行,其准确率达到了77%、58%和64%。实验结果表明,改进的文本检测算法在自然场景多方向维吾尔文场景文字区域检测任务中具有很好的鲁棒性和应用性。