[发明专利]一种试卷扫描识别方法、设备及介质

权利要求书

1.一种试卷扫描识别方法，其特征在于，包括：

获取试卷样式信息，并将其存储于模板描述文件中；

初步旋转缩放，依据所述模板描述文件对扫描的试卷图片进行初步旋转并缩放至预设方向及尺寸；

图片对比，通过扫描上传的图片信息与多种预设情况作比对，找到最为相似的情况作为处理对象；

标识点定位，依据所述试卷样式信息找出最可能正确的标识点；

试卷矫正，进行仿射变换，调整所述试卷图片的排版至水平角度；

页码提取，根据所述试卷样式信息提取所述试卷图片的页码；

页码评分，将所述提取的页码进行识别和分类，计算当前页码对应所述多种预设情况的概率，将最高概率对应的预设情况作为匹配扫描方向；

试卷识别，根据所述匹配扫描方向识别所述试卷图片的信息。

2.根据权利要求1所述的试卷扫描识别方法，其特征在于，所述试卷样式信息包括：试卷尺寸、标识点位置和页码位置。

3.根据权利要求1所述的试卷扫描识别方法，其特征在于，所述多种预设情况包括8种情况：正面正向、背面正向；背面正向、正面正向；正面反向、背面反向；背面反向、正面反向；正面正向、背面反向；背面正向、正面反向；正面反向、背面正向；背面反向、正面正向。

4.根据权利要求3所述的试卷扫描识别方法，其特征在于，所述将最高概率对应的预设情况作为匹配扫描方向，包括：

把提取出来的页码图片放入页码识别模块进行分类，得出当前图片为试卷页码的概率，分别得出对应每种所述预设情况的概率，将最高概率对应的预设情况作为匹配扫描方向。

5.根据权利要求4所述的试卷扫描识别方法，其特征在于，所述页码识别模块使用ResNet卷积神经网络，通过预训练的模型将每个页码图片分为0至N以及空白共N+2类，其中N为最大支持的页码数。

6.根据权利要求5所述的试卷扫描识别方法，其特征在于，所述页码识别模块使用ResNet卷积神经网络，通过预训练的模型将每个页码图片分为0至N以及空白共N+2类，其中N为最大支持的页码数，包括：

如果某图片上的全部页码进行识别后为当前模板匹配的试卷页码的概率均在预设阈值以上，则认为其可作为匹配的扫描方向之一；

如果某个页码进行识别后属于非匹配试卷页码的概率在0.99以上，则认为该图片一定不是目标方向图片；

如果正反面两张图片均可作为匹配的扫描方向，则将其加入可选方向列表并将其正反面多个页码匹配概率总分作为匹配得分，以此类推分别处理每种预设情况；

如果有多个备选情况，则根据最高匹配得分选出最可能的情况作为正确的扫描方向，进行后续处理；

如果没有备选情况则返回未匹配的出错信息。

7.根据权利要求2所述的试卷扫描识别方法，其特征在于，所述依据所述试卷样式信息找出最可能正确的标识点，包括：

对图片进行高斯模糊操作，把图片上小于预设值的噪点清除；

对图片进行二值化及膨胀操作，去掉缺口；

对图片进行腐蚀操作，在图片上仅留下标识点以及大于阈值的黑点；

得到反向后的标识点位置记为真实找到的标识点。

8.根据权利要求7所述的试卷扫描识别方法，其特征在于，所述对图片进行腐蚀操作，在图片上仅留下标识点以及大于阈值的黑点的过程中，先根据黑点的大小判断是否可能为标识点，将接近四角边缘的、过大或过小的黑点排除掉，把剩下可能的标识点放入一个结构中。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至8中任一项权利要求所述试卷扫描识别方法的步骤。

10.一种存储有计算机可读指令的存储介质，其特征在于，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如权利要求1至8中任一项权利要求所述试卷扫描识别方法的步骤。