详细介绍一下场景文本识别研究现状，不少于5千字

场景文本识别是指在自然场景下，对各种复杂背景、光照、字体、大小、方向等因素的影响下，对文本进行自动检测、定位、识别和理解的技术。场景文本识别技术在智能交通、智能安防、智能物流、智能医疗等领域有着广泛的应用前景。

目前，场景文本识别技术已经取得了很大的进展。主要表现在以下几个方面：

1. 文本检测：文本检测是场景文本识别的第一步，其目的是在图像中准确地定位文本区域。目前，文本检测主要采用基于深度学习的方法，如Faster R-CNN、YOLO、SSD等。这些方法在文本检测方面取得了很好的效果。

2. 文本识别：文本识别是场景文本识别的核心环节，其目的是将检测到的文本区域转化为可编辑的文本。目前，文本识别主要采用基于深度学习的方法，如CRNN、CTC、Attention等。这些方法在文本识别方面取得了很好的效果。

3. 字符分割：字符分割是文本识别的前置技术，其目的是将文本区域中的字符分离出来，以便进行单字符识别。目前，字符分割主要采用基于深度学习的方法，如FCN、U-Net等。这些方法在字符分割方面取得了很好的效果。

4. 文本理解：文本理解是场景文本识别的高级应用，其目的是对识别出的文本进行语义分析，以便更好地理解文本的含义。目前，文本理解主要采用基于深度学习的方法，如LSTM、GRU等。这些方法在文本理解方面取得了很好的效果。

5. 数据集：数据集是场景文本识别技术发展的基础，目前已经有很多公开的数据集，如ICDAR、COCO-Text、SynthText等。这些数据集为场景文本识别技术的发展提供了很好的支持。

总之，场景文本识别技术在深度学习的推动下，已经取得了很大的进展，但是仍然存在一些挑战，如多语种、多字体、多方向等问题。未来，场景文本识别技术将会在更多的领域得到应用，并且会不断地得到改进和完善。