[发明专利]错题识别方法、系统、可读存储介质及设备在审
申请号: | 201910364075.0 | 申请日: | 2019-04-30 |
公开(公告)号: | CN110210309A | 公开(公告)日: | 2019-09-06 |
发明(设计)人: | 王喆;龚超;陈熄波;杨波;刘祖剑;罗小林;黄海兵 | 申请(专利权)人: | 宜春宜联科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/46 |
代理公司: | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人: | 何世磊 |
地址: | 336000 江西*** | 国省代码: | 江西;36 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 试题 图像 试卷 可读存储介质 题库 结果筛选 图像区域 截取 取出 中学生 筛选 | ||
1.一种错题识别方法,其特征在于,包括:
获取带有批改痕迹的试卷图像;
分别对所述试卷图像中的每一试题所在的图像区域进行截取,以得到多个试题图像;
分别对每一所述试题图像中的批改痕迹进行识别,并根据识别结果筛选出所有错题的试题图像;
根据所述错题的试题图像,从题库中识别出所述试卷中所有做错的试题。
2.根据权利要求1所述的错题识别方法,其特征在于,所述分别对所述试卷图像中的每一试题所在的图像区域进行截取的步骤包括:
对所述试卷图像中每个试题编号所在的位置进行识别:
以所述试题编号所在的位置作为截图边界,对所述试卷图像进行截图,以得到所述多个试题图像。
3.根据权利要求2所述的错题识别方法,其特征在于,所述试题编号所在的位置为所述试题图像的横向边界,所述试题图像的竖向边界为所述试卷图像的竖向边界以内的预设距离处。
4.根据权利要求1所述的错题识别方法,其特征在于,对所述试题图像中的批改痕迹进行识别的步骤包括:
从所述试题图像中截取所述批改痕迹所在的图像区域,以得到批改痕迹图像;
将所述批改痕迹图像与预设的批改标准图像进行匹配,以得出所述试题图像的批改类型。
5.根据权利要求4所述的错题识别方法,其特征在于,所述根据识别结果筛选出所有错题的试题图像的步骤包括:
将所述批改类型为错题类型的所有所述试题图像归类为所述错题的试题图像。
6.根据权利要求4所述的错题识别方法,其特征在于,在所述分别对每一所述试题图像中的批改痕迹进行识别的步骤之前,还包括:
分别判断每一所述试题图像中是否存在完整的批改痕迹;
若否,则扩大截取范围,并在所述试卷图像中,重新对不存在完整的批改痕迹的试题图像对应的试题所在的图像区域进行截取;
若是,则执行所述分别对每一所述试题图像中的批改痕迹进行识别的步骤。
7.根据权利要求1所述的错题识别方法,其特征在于,在所述根据所述错题的试题图像,从题库中识别出所述试卷中所有做错的试题的步骤之后,还包括:
对所述做错的试题进行标记。
8.一种错题识别系统,其特征在于,包括:
图像获取模块,用于获取带有批改痕迹的试卷图像;
图像截取模块,用于分别对所述试卷图像中的每一试题所在的图像区域进行截取,以得到多个试题图像;
痕迹识别模块,用于分别对每一所述试题图像中的批改痕迹进行识别,并根据识别结果筛选出所有错题的试题图像;
错题识别模块,用于根据所述错题的试题图像,从题库中识别出所述试卷中所有做错的试题。
9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一所述的方法。
10.一种错题识别设备,包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7任一所述的方法。
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