专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]网络阅卷方法、装置、可读存储介质以及电子设备-CN201710843289.7有效
  • 刘志涛 - 北京成长教育科技有限公司
  • 2017-09-18 - 2020-10-23 - G06K9/32
  • 本发明提供一种网络阅卷方法、装置、可读存储介质以及电子设备,其中网络阅卷方法包括:获取答题卡图片,答题卡图片包括至少一个答题区域答题区域为客观题答题区域和主观题答题区域中的一种;识别答题卡图片,确定答题卡图片上每一答题区域的位置和区域大小;生成待评分答题区域的遮挡块,遮挡块用于遮挡答题卡图片中除待评分答题区域以外的区域;获取与待评分答题区域对应的阅卷老师账户组信息,发送待评分答题区域的遮挡块和答题卡图片至阅卷老师账户组中的任意一个阅卷老师账户通过上述方法,网络阅卷服务器只需存储每个答题卡图片以及每个待评分答题区域的遮挡块,减小了存储的文件量。
  • 网络阅卷方法装置可读存储介质以及电子设备
  • [发明专利]试卷答题区域识别及试题评阅方法、系统-CN201611026941.8有效
  • 李康;袁野;单江涛;郑志强 - 广东墨痕教育科技有限公司
  • 2016-11-16 - 2019-10-18 - G06K9/20
  • 本发明属于移动互联网技术领域,提供了一种试卷答题区域识别及试题评阅方法、系统,该方法包括获取m份答题笔迹信息,根据每份答题笔迹信息中笔迹的间隔距离,依次划分答题区域,形成试题数量集合C和答题区域集合R,以确定试题数量n和有效答题区域的个数,将每份答题笔迹信息的每个有效答题区域进行信息识别与统计,确定试题答案,根据每个试题答案对每份答题笔迹信息的每个有效答题区域进行评阅,并获取每份答题笔迹信息的试题评阅结果本发明试卷答题区域识别及试题评阅方法、系统,能够自动精准地识别试卷答题区域,确定试题数量,并评阅试卷客观题,节省时间,提高效率。
  • 试卷答题区域识别试题评阅方法系统
  • [发明专利]一种答题卡答案区域采集方法-CN202310275926.0在审
  • 王钰;钱锟;李栋良 - 中教云智数字科技有限公司
  • 2023-03-21 - 2023-08-01 - G06V30/146
  • 本发明公开了一种答题卡答案区域采集方法,包括根据老师选择的题目类型和题目数量生成试卷;根据生成的试卷题目及对应的答案,生成答题卡模板,由颜色区分答题卡中不同题目和对应的答题区域,并在答题卡上生成标识符;审核员对答题区域进行审核调整,使之符合批改需求;学生将答案书写到答题卡的对应位置,获得答题卡图像并上传;根据答题卡图片中的标识符位置,对答题卡进行倾斜矫正,与答题卡模板对应;对答题卡的答案区域进行分割,本方案,通过调整答题区域,可以对答题区域进行人工调整,确保答题区域符合需求。
  • 一种答题答案区域采集方法
  • [发明专利]一种电子试卷的分发方法和装置-CN201710048596.6在审
  • 李被先;陶晓留;冯亚军 - 深圳市海云天科技股份有限公司
  • 2017-01-23 - 2017-07-04 - G06K9/00
  • 本发明提供的一种电子试卷的分发方法和装置,获取待评分电子试卷,并划分该待评分电子试卷的答题区域,在该答题区域中提取待对比的答题区域,并根据该待对比的答题区域中像素点的灰度值,算出该待对比的答题区域的灰度密度,并将该待对比的答题区域的灰度密度与预置灰度密度进行比较,当该待对比的答题区域的灰度密度小于该预置灰度密度时,确定该待对比的答题区域中的试题已作答,并将该待评分电子试卷发送至评分终端。通过将待评分电子试卷中待对比的答题区域的灰度密度与该预置灰度密度进行比较,确定该待对比的答题区域中的试题已经作答,并将该待评分电子试卷分发到评分终端,可以简化分发试卷的操作,提高待评分电子试卷的分发效率
  • 一种电子试卷分发方法装置
  • [发明专利]一种学习习惯的监控提醒方法和系统-CN201910507757.2有效
  • 徐杨 - 广东小天才科技有限公司
  • 2019-06-12 - 2022-08-23 - G09B5/02
  • 本发明提供了一种学习习惯的监控提醒方法和系统,其方法包括:检测学生在每个答题区域进行答题时的手部书写姿态;将手部书写姿态与答题开始书写姿态和答题结束书写姿态进行比较,获得学生在每个答题区域对应的答题开始时间以及答题结束时间;根据每个答题区域对应的答题开始时间和答题结束时间,计算得到学生在每个答题区域对应的答题时长;将每个答题时长分别与第一预设时长和第二预设时长进行比较,调节发光件的灯光状态为第一预设状态,以提示学生加快答题速度;调节发光件的灯光状态为第二预设状态,以提示学生禁止继续答题
  • 一种学习习惯监控提醒方法系统
  • [发明专利]基于编码标志点的答题卡识别方法、装置及其相关介质-CN202310163715.8在审
  • 何进英 - 湛江科技学院
  • 2023-02-24 - 2023-05-12 - G06V30/42
  • 本发明公开了基于编码标志点的答题卡识别方法、装置及其相关介质,该方法包括:对所述答题卡的检测图像进行图像预处理;对所述预处理结果进行标志点识别处理,计算得到编码标志点以及对应的码值;对所述预处理结果进行几何校正,得到图像校正结果;对所述图像校正结果进行区域划分,得到区域划分结果;其中,所述区域划分结果包括信息区域答题区域,且所述答题区域包括若干答题选项区域;对每一所述答题选项区域进行二值化处理和分割处理,得到答题卡目标区域结果;根据所述答题卡目标区域结果判断是否填涂正确。本发明利用所述编码标志点以及对应的码值对所述答题卡的检测图像进行识别和校正,如此,大大提高了答题卡识别的准确率以及鲁棒性。
  • 基于编码标志答题识别方法装置及其相关介质
  • [发明专利]手写输入答题方法、终端及计算机可读存储介质-CN201710342138.3有效
  • 石群 - 深圳市助天使软件技术有限公司
  • 2017-05-15 - 2020-01-07 - G06F3/0483
  • 本发明公开了一种手写输入答题方法,包括以下步骤:在终端显示界面上设置第一虚拟蒙板,并建立第一虚拟蒙板的虚拟块与显示界面中答题试卷中各书写区域的关联关系,当检测到手写输入操作时,获取手写输入操作对应的输入信息,将检测到手写输入操作的虚拟块作为目标虚拟块,将输入信息触发的答题笔迹在目标虚拟块中显示,并判断目标虚拟块对应的目标书写区域是否为答题试卷的答题区域,若目标书写区域答题区域,则将答题笔迹输入至目标书写区域中,若目标书写区域不是答题区域,则将答题笔迹输入至第一虚拟蒙板。本发明还对应提出了手写输入答题的终端和计算机可读存储介质。通过本发明实现模拟纸质答题使在线教育更便捷。
  • 手写输入答题方法终端计算机可读存储介质
  • [发明专利]自动阅卷方法及装置-CN201811555348.1有效
  • 胡益清 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2018-12-19 - 2022-12-13 - G06V30/40
  • 所述方法包括:获取目标试题图像,目标试题图像包括至少一个目标答题区域,目标答题区域内包括目标题目的答题内容的图像,目标题目是目标答题区域所对应的题目;在目标试题图像中定位目标答题区域,并获取目标题目的类型;根据目标题目的类型,对定位到的目标答题区域内的答题内容的图像进行识别;根据识别结果对答题内容进行正误判断,并输出判断结果。
  • 自动阅卷方法装置
  • [发明专利]基于颜色识别的答题卡切分方法、装置、设备及存储介质-CN202011497222.0在审
  • 邓辉斌;唐德坤 - 深圳市元德教育科技有限公司
  • 2020-12-17 - 2021-03-19 - G06T7/00
  • 本发明提供了一种基于颜色识别的答题卡切分方法、装置、设备及存储介质,所述答题卡切分方法包括通过终端采集用户按照预设的答题格式进行答题答题卡图像;基于颜色识别和图像识别对所述答题卡图像进行逐题切分;对所述答题卡图像切分后得到的单题答题卡图像进行编号;将不同编号的所述单题答题卡图像与对应的题目绑定后存储。本发明基于颜色识别的答题卡切分方法由于答题卡是采用固定的答题格式进行答题答题格式包括题号和答题内容分别采用不同的颜色书写,题号所在区域答题内容所在区域之间通过竖线隔开,不同题号对应的答题内容所在区域之间至少空一行,无需固定格式的答题卡,题目切分的效率高,后续批改方便。
  • 基于颜色识别答题切分方法装置设备存储介质
  • [发明专利]基于深度学习的答题卡识别方法及系统-CN202111213616.3有效
  • 杨泽霖;吴立升;何钢;罗红亮 - 深圳市菁优智慧教育股份有限公司
  • 2021-10-19 - 2022-01-25 - G06V30/40
  • 本发明提出了一种基于深度学习的答题卡识别方法及系统,包括:获取答题卡图像信息,进行预处理;利用深度学习模型进行关键点检测,抠出准考证区域答题区域;查询是否存在对应答题卡的json文件;若存在,根据json文件存储的答题卡图像信息,检测所述准考证区域答题区域中的图像内容,利用深度学习图像分类网络对图像内容进行填涂与非填涂的分类,得到识别结果;若不存在或根据json文件检测发生异常时,利用目标检网络YOLOv4进行文本检测,根据文本检测结果,利用深度学习OCR模型识别答题区域的题号内容,利用深度学习图像分类网络对准考证区域答题区域进行填涂与非填涂的分类,得到识别结果;整理输出答题卡识别结果。
  • 基于深度学习答题识别方法系统

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