[发明专利]一种通用智能阅卷系统和方法有效

专利信息
申请号: 201910311714.7 申请日: 2019-04-18
公开(公告)号: CN110008933B 公开(公告)日: 2022-02-11
发明(设计)人: 郭晨阳;李可佳 申请(专利权)人: 江苏曲速教育科技有限公司
主分类号: G06V30/40 分类号: G06V30/40;G06V10/22;G06V30/244;G06V30/24;G06Q50/20;G09B7/00
代理公司: 泰和泰律师事务所 51219 代理人: 祝海燕
地址: 214000 江苏省无锡市新吴*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 通用 智能 阅卷 系统 方法
【权利要求书】:

1.一种通用智能阅卷系统,其特征在于,包括制模模块、阅卷模块和修正校验模块,

所述制模模块包括模板获取单元、智能识别单元和模板生成单元;

所述模板获取单元用于获取模板图片,其中,所述模板图片包括试卷图片或者答题卡图片中任意一种,所述模板获取单元将获取的所述模板图片发送给所述智能识别单元;

所述智能识别单元包括:纸张类型识别子单元、关键定位点选定子单元、区域识别子单元;其中,

所述纸张类型识别子单元,用于对所述模板图片进行算法识别,

识别出所述模板图片对应的试卷或者答题卡的纸张类型及分栏线的位置;

所述关键定位点选定子单元,用于对所述模板图片进行文本行检测,并基于文本行检测的结果在所述模板图片中选定一个或者多个关键定位点,所述关键定位点用于标记所述模板图片中各区域的位置;

所述区域识别子单元,用于对所述模板图片进行各区域识别并确定各区域相对于所述关键定位点的位置坐标,各区域包括学号区域、缺考区域、试题区域;其中,所述区域识别子单元对所述模板图片进行试题区域识别包括:采用选择题涂卡选项位置检测算法、基于试题题干的试题区域切割算法、基于答题卡试题序号的试题区域切割算法、试题分数提取算法中任意一种或多种,实现对试题区域进行分割,并保存各试题区域或选项位置的位置坐标;

所述模板生成单元,根据所述智能识别单元中各子单元的处理结果生成模板信息并存储,其中,所述模板信息包括所述纸张类型及分栏线的位置、所述关键定位点的位置及各区域相对于所述关键定位点的位置坐标;

所述阅卷模块包括作答试卷获取单元和作答试卷审阅单元;

所述作答试卷获取单元,用于获取作答后的试卷图片,并将所述作答后的试卷图片发送给所述作答试卷审阅单元,其中,所述作答后的试卷图片为在与所述模板图片相同的试卷或者答题卡上作答后生成的图片;

所述作答试卷审阅单元包括:匹配定位子单元、学生作答识别子单元、教师批改识别子单元和试卷信息汇总子单元;其中,

所述匹配定位子单元,用于调取所述模板信息,并根据所述模板信息对所述作答后的试卷图片进行各区域的定位;

所述学生作答识别子单元,用于对所述作答后的试卷图片的学号区域和缺考区域进行识别,以确定学号信息和缺考信息,并将学号信息和缺考信息发送给所述试卷信息汇总子单元;

所述教师批改识别子单元,用于对所述作答后的试卷图片的试题区域进行识别,以确认试题得分或对错并发送给所述试卷信息汇总子单元,其中,包括用基于深度学习的手写体分数检测算法检测出手写体分数的位置,并基于深度学习手写体分数识别方法识别出试题分数;还包括基于深度学习的手写体勾叉图像检测算法检测出手写体勾叉图像的位置,并基于深度学习手写体勾叉图像识别方法识别出试题对错;

所述试卷信息汇总子单元,用于将学号信息、缺考信息和试题分数或试题对错信息进行汇总生成成绩表;

所述修正校验模块分别与所述制模模块和所述阅卷模块相连接;

所述修正校验模块用于对所述制模模块中各单元的处理结果进行修正,同时还用于对所述阅卷模块生成的所述成绩表进行校验。

2.根据权利要求1所述的通用智能阅卷系统,其特征在于,还包括图片矫正模块,所述图片矫正模块分别与所述制模模块和所述阅卷模块相连接;

所述图片矫正模块用于将所述模板获取单元将获取的所述模板图片进行水平矫正,并将矫正后的所述模板图片发送给所述智能识别单元;

所述图片矫正模块还用于将作答试卷获取单元获取的所述作答后的试卷图片进行水平矫正,并将矫正后的所述作答后的试卷图片发送给所述作答试卷审阅单元。

3.根据权利要求1所述的通用智能阅卷系统,其特征在于,

所述区域识别子单元对所述模板图片进行学号区域识别,其中,可识别的学号类型包括一维码、二维码、学号填涂、手写体学号、学号数字划选中一种或多种。

4.根据权利要求1所述的通用智能阅卷系统,其特征在于,

所述区域识别子单元对所述模板图片进行缺考区域识别包括:基于对所述模板图片的文本行检测结果进行OCR识别,以“缺考”字样为主要标识,识别出缺考区域位置坐标及类型信息。

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