基于深度学习的试卷识别方法及系统

授权

摘要

本发明提出了一种基于深度学习的试卷识别方法及系统，涉及机器学习技术领域，该方法包括：获取试卷图像；根据所述试卷图像，采用多任务并行模式进行检测识别；其中，检测识别任务包括：线段和实心点的检测，圆和曲线的检测，文字检测识别；检测识别的输出结果至少包括：实线、虚线、箭头、实心点、曲线、圆、文本内容；对检测识别的输出结果进行整合，将整合结果采用SVG绘制得到矢量图像。本发明通过任务并行的方式，可以快速检测识别试卷图片中的多种元素，处理效率高，识别结果准确，能够为教育行业的电子信息化提供有力的数据支持。

基本信息

专利标题：

基于深度学习的试卷识别方法及系统

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN114120349A

申请号：

CN202210020087.3

公开（公告）日：

2022-03-01

申请日：

2022-01-10

授权号：

CN114120349B

授权日：

2022-05-03

发明人：

罗红亮杨泽霖杨科山彭海波

申请人：

深圳市菁优智慧教育股份有限公司

申请人地址：

广东省深圳市南山区高新南一道中国科技开发院三号楼塔楼11B

代理机构：

北京三友知识产权代理有限公司

代理人：

杨丹

优先权：

CN202210020087.3

主分类号：

G06V30/42

IPC分类号：

G06V30/42 G06N20/00