数据准备与标注 ：收集多场景、多字体图像并人工标注文字位置及内容，确保数据量级达数万至数十万级别 ；
预处理优化 ：通过缩放、灰度化、去噪等操作标准化输入数据，结合数据增强（旋转、翻转）提升模型泛化能力；
模型构建 ：采用CNN+RNN/LSTM架构或Transformer模型，结合注意力机制实现端到端识别；
训练与调优 ：使用TensorFlow/PyTorch框架进行参数优化，通过MLflow等工具管理训练过程，结合A/B测试提升准确率；
部署应用 ：通过Docker容器化部署至云平台或边缘设备，支持API接口集成到实际业务系统。