一种混合手写体与印刷体的光学字符识别方法及系统

本发明公开一种混合手写体与印刷体的光学字符识别方法及系统，涉及计算机视觉与文档分析技术领域，采用手写体OCR模型优对输入文档图像进行手写体区域检测，并分为印刷体内联手写体、独立手写段落和表格手写体。本发明通过双通道模型架构和细粒度分类策略，解决检测精度低、模型泛化性差的问题，实现高效、轻量化的混合文本解析。改进的YOLOv12‑L模型基于空间布局、书写特征分类，可应对多样化文档场景，减少因场景差异导致的识别失效。通过分类优化，可针对性解决混合场景下的误检、复杂排版的语义断裂及表格干扰等核心问题，实现端到端手写识别的场景自适应。