自然场景文字识别技术是目前目标识别领域的研究热点之一,它在无人驾驶、盲人辅助系统、交通安防等领域有广泛的应用。虽然文字识别技术已经有了很大的发展,但自然场景中的文字图像背景较为复杂,且字体大小多变,文本方向倾斜,使得目前的研究方法识别效果不好。近年来,深度学习在文字识别方面应用广泛,且取得了一些成果,因此,对基于深度学习的自然场景文字识别的研究具有较高的价值和意义。首先,本文阐述了国内外相关领域的研究现状以及目前自然场景文字识别技术的难点,对相关理论知识进行了深入研究,在此基础上对基于深度学习的文本检测和文字识别算法进行了分析,并设计了基于深度学习的文字识别方案。然后,针对自然场景文字大小多变、文本方向倾斜导致的文本检测效果不佳的问题,设计了一种基于RFPN-RCNN的文本检测算法。该算法采用循环金字塔网络提取文字的多尺度特征,通过多方向窗口提取网络SRPN生成多个建议框,并采用建议框旋转模块获得倾斜的建议框,对倾斜的建议框筛选生成最终的文本框。实验结果表明,本文设计的文本检测算法能有效检测出自然场景中的文本。最后,针对文字识别算法对倾斜文本识别效果不佳的问题,本文提出一种基于TPC-EDN的文字识别算法。该算法利用CNN的自学习特性将倾斜文本修正为便于识别的水平文本,通过本文设计的EDN模型,能准确识别文本内容,其中EN模块采用密集连接网络和BLSTM能有效提取文字的空间和序列特性,生成编码向量,DN模块通过注意力机制和LSTM将编码向量转化为输出序列。实验结果表明,本文设计的文字识别模型对自然场景文字的识别率有所提高。