基于深度学习的试卷卷头学生信息自动检测方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的试卷卷头学生信息自动检测方法,包括以下步骤:S1、数据获取,使用扫描仪对多张学生试卷的正面进行扫描得到多张试卷全图;S2、标注数据,对试卷卷头图像进行人工标注获取学生信息的检测框,并划分训练集和测试集;S3、通过合成数据扩充数据量;S4、构造文本检测器,使用卷积神经网络构造文本检测器,文本检测器包括特征提取网络、候选文本区域生成网络、区域特征采样模块以及文本定位网络,并且对各组成网络设计不同的损失函数;S5、训练文本检测器;S6、测试,将测试数据输入训练好的文本检测器进行检测。本发明方法能够检测出试卷卷头的印刷体待填项目和手写体的学生信息,具有准确率高的特点。
基本信息
专利标题 :
基于深度学习的试卷卷头学生信息自动检测方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN113076900A
申请号 :
CN202110388294.X
公开(公告)日 :
2021-07-06
申请日 :
2021-04-12
授权号 :
CN113076900B
授权日 :
2022-06-14
发明人 :
陈向乐黄双萍
申请人 :
华南理工大学
申请人地址 :
广东省广州市天河区五山路381号
代理机构 :
广州市华学知识产权代理有限公司
代理人 :
李斌
优先权 :
CN202110388294.X
主分类号 :
G06K9/00
IPC分类号 :
G06K9/00 G06K9/34 G06K9/62 G06N3/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
法律状态
2022-06-14 :
授权
2021-07-23 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20210412
申请日 : 20210412
2021-07-06 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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