[发明专利]一种考生成绩的评定方法、装置、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种考生成绩的评定方法，其特征在于，包括：

获取考生的答卷信息、考生的实验考试视频信息和考生观察到的人体细胞图像信息；

将所述考生的答卷信息和所述人体细胞图像信息进行灰色关联分析，通过判断考生的答卷信息和考生观察到的人体细胞图像信息的关联度值来判断所述考生的答卷信息是否正确，得到考生的第一评分信息；

将所述考生的实验考试视频信息发送至异常操作判断模型进行处理，并基于判断结果对所述考生的实验考试视频信息进行评分，得到考生的第二评分信息；

将所有的所述第一评分信息和所有的第二评分信息按照对应考生进行相加，得到所有考生的第三评分信息；

将所述所有考生的第三评分信息进行聚类，并基于聚类结果对所有考生进行成绩划分，得到每个考生的成绩评定结果；

其中，将所述考生的答卷信息和所述人体细胞图像信息进行灰色关联分析，包括：

将所述人体细胞图像信息发送至目标检测模型进行目标检测，其中将所述人体细胞图像信息与预设的细胞组织图像进行对比，得到对比结果，所述对比结果为所述人体细胞图像信息与预设的细胞组织图像对比得到的相同区域图像；

将所述相同区域图像发送至训练后的图像增强模型进行处理，得到增强后的相同区域图像信息；

将考生的答卷图像内的文本进行处理，其中将所述考生的答卷信息进行语义分析，得到考生针对所述人体细胞图像信息内每个细胞组织的判断结果；

将所述增强后的相同区域图像信息和所述判断结果进行灰色关联分析，得到所述增强后的相同区域图像信息与所述判断结果的关联度值；

将每个所述关联度值分别与预设的第一阈值进行对比，并基于对比结果对考生的答卷信息进行评分，得到考生的第一评分信息；

其中，将所述人体细胞图像信息与预设的细胞组织图像进行对比，包括：

将所述人体细胞图像信息和预设的细胞组织图像进行灰度化处理，得到人体细胞图像信息的灰度图像和预设的细胞组织图像的灰度图像；

将所有的灰度图像内的像素点按照不同灰度值进行连线，其中采用线性插值法将不同灰度值区域的交界处进行插值处理，得到每个灰度图像中所有细胞的轮廓信息；

将人体细胞图像信息的灰度图像内的所有细胞的轮廓信息和预设细胞组织图像的灰度图像内的细胞的轮廓信息进行对比，得到所述人体细胞图像信息和预设的细胞组织图像内细胞轮廓相同的区域；

其中，所述训练后的图像增强模型的构建方法，包括：

将预设的历史人体细胞的灰度图像发送至卷积神经网络模型进行傅里叶变换处理，将所述历史人体细胞的灰度图像的空间阈信息转化为频率域信息；

按照预设的第二阈值对所述频率域信息进行分解，其中将大于所述预设的第二阈值的频率域信息记为高频图像信息，且将小于所述预设的第二阈值的频率域信息分记低频图像信息；

分别将所述高频图像信息进行锐化处理和将所述低频图像信息进行平滑处理，得到第一增强图像；

将所述第一增强图像进行非线性拉伸来重新分配图像像素值，得到第二增强图像；

将所述第二增强图像发送至卷积神经网络的投票层进行处理，得到所述第二增强图像的可靠性值，所述投票层用于判断第二增强图像内增强特征的可靠性值；

基于所述第二增强图像的可靠性值来调整卷积神经网络中的损失函数，直至所述第二增强图像的可靠性值大于预设的第二阈值，得到训练后的神经网络模型。