实现一个印刷蒙古文文本识别系统。研究涉及到图像预处理、文本检测和文本识别等关键步骤。采用适当的文本检测算法，从预处理后的图像中准确地定位和提取出蒙古文文本区域。利用深度学习技术，设计有效的文本识别模型，对提取出的文本区域进行识别，实现对印刷蒙古文的自动识别和转换。

1. 利用卷积循环神经网络（CRNN）模型，结合CNN和RNN的优势，处理蒙古文字符 间的依赖关系和连续书写特性。
2. 采用B/S（浏览器/服务器）架构实现，用户可以通过Web浏览器上传蒙古文图像并 获取识别结果。
3. 前端使用Vue.js，后端采用Go语言的Gin框架，数据库使用MySQL实现，通过PyTorch 框架实现模型的训练与测试，采用前后端分离的开发模式。