[发明专利]一种算术作业批改系统及方法在审
申请号: | 202010895936.0 | 申请日: | 2020-08-31 |
公开(公告)号: | CN111986117A | 公开(公告)日: | 2020-11-24 |
发明(设计)人: | 殷亚凤;张灵毓;谢磊;陆桑璐 | 申请(专利权)人: | 南京大学 |
主分类号: | G06T5/00 | 分类号: | G06T5/00;G06T5/20;G06T7/90;G06N3/04;G06K9/34 |
代理公司: | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人: | 贺翔 |
地址: | 210093 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 算术 作业 批改 系统 方法 | ||
1.一种算术作业批改系统,其特征在于,包括:图像预处理和分割模块,字符识别模块以及计算验证模块;其中,
图像预处理和分割模块,用于对输入的初始包含作业内容的图片进行灰度化、降噪、二值化处理转化为二值图,对该二值图使用水平投影方法切割成若干个行图,各行图中含有一个或若干个四则运算算式,然后再对各行图使用垂直投影的方法分割成包含单个算式的图片,对各算式使用垂直投影的方法分割成包含单个字符的图片;
字符识别模块,通过卷积神经网络模型完成对上述包含单个字符的图片的识别;
计算验证模块,通过分治的方法完成对上述四则运算算式等号左侧计算式的计算,并对计算的结果与算式等号右侧结果比较,并输出比较结果。
2.根据权利要求1所述的算术作业批改系统,其特征在于,所述图像预处理和分割模块对输入的图片进行预处理具体包括:
(11)将输入图片每一像素的RGB分量设为同一个值来完成对图片的灰度化;
(12)对灰度化后的图片使用双边滤波进行降噪,双边滤波公式表示如下:
其中,i,j表示模板窗口的其他像素坐标,k,l表示模板窗口的中心坐标,σd,σr表示高斯函数的标准差,f(i,j)和f(k,l)分别表示坐标(i,j)和(k,l)处的像素值;
(13)使用自适应阈值方法对处理后的图片进行处理,像素值高于阈值置为1,低于阈值置为0,从而获得二值图。
3.根据权利要求2所述的算术作业批改系统,其特征在于,所述图像预处理和分割模块对二值图进行分割的过程具体包括:
(21)对得到的二值图进行水平投影,统计图片每一行的黑色像素点个数,记录在数组P中,第i行黑色像素点个数用P[i]表示,随后将数组P中存储的每一个满足如下条件的区间[i,j]所对应的二值图的部分分割出来:
从而得到行图,各行图在水平方向有一个或多个算式;
(22)对上述获得的行图进行垂直投影,记录连续空白列的长度之和SumLength及连续空白列的个数Num;当某个连续空白列的长度L>4*SumLength/Num时,将该连续空白列当作一个分割界线,如此最终将每个行图分割为显示了单个算式的列图;
(23)对上述获得的列图进行垂直投影,统计该列图每一列的黑色像素点的个数,记录在数组Q中,第i列的黑色像素点个数用Q[i]表示,随后将数组Q中存储的每一个满足如下条件的区间[i,j]所对应的列图的部分分割出来:
从而得到每一个列图中单个字符的图片。
4.根据权利要求1所述的算术作业批改系统,其特征在于,所述字符识别模块使用架构相同但参数不同的两个卷积神经网络模型分别进行打印字符识别和手写字符识别。
5.根据权利要求1所述的算术作业批改系统,其特征在于,所述字符识别模块在将图片数据输入到卷积神经网络模型前,需将单个字符图片进行边界扩充和缩放使其规模变为标准规模。
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