自然环境中文字随处可见,人们通过文字可以进行信息传递和交流。由于场景文字包含了重要的语义信息,因此能够准确检测和识别场景文字信息至关重要。场景文字检测和识别技术对智能交通系统、无人驾驶等领域具有重要的应用,尤其是智能交通系统。在中国经济飞速发展的当下,民众的生活水平均得到了提升,汽车拥有数量也大幅上涨,使得交通系统拥堵现象严重。场景标识文字检测技术作为智能交通系统的一部分,本文以交通标志牌的文字识别为背景,研究自然场景的文字检测和识别技术。主要工作如下:(1)分析了传统的场景文字识别技术OCR,指出OCR识别系统在场景文字识别中存在的不足之处;对深度学习的相关理论进行了描述,并对本文使用的深度学习框架进行了研究;分析了场景文字检测数据集并且制作了交通标志文字数据集。(2)对基于颜色和形状的交通标志牌中文字的检测和识别技术进行了分析和实现,将颜色和形状进行特征融合,并利用K-means颜色聚类算法实现图像分割,然后通过连通域分析法对文字进行检测,最后利用OCR识别系统对文字进行识别。(3)分析了深度学习Faster R-CNN算法,然后对Mask R-CNN算法进行了研究,采用基于Mask R-CNN的方法的场景文字检测模型,利用Mask R-CNN的文字检测网络模型对数据集进行训练,得到场景文字检测模型,并在数据集上进行训练和验证,实验结果证明本文的网络模型可对场景文字准确检测。(4)针对场景文字识别技术,本文使用编码器-解码器的思想,使用CNN和BiLSTM对场景文字进行编码,然后利用Attention机制和CTC相结合的方法进行解码,完成对场景文字的识别。最后进行实验对比,证明该方法的有效性。