[发明专利]一种基于神经网络的涂卡题云批阅系统及方法

权利要求书

1.一种基于神经网络的涂卡题云批阅系统及方法，其特征在于：系统包括：

可配置相关参数的智能客户端，用于拍摄并保存答题卡信息的本地智能摄像头，用于对答题卡信息进行传输并处理分析的云平台；

方法包括：

步骤(1)在智能客户端配置设置相关参数；

步骤(2)调用本地智能摄像头连拍答题卡并保存；

步骤(3)远程连接云平台并上传答题卡图像；

步骤(4)在云端服务器对答题卡图像进行处理分析，得到结果并生成报告；

步骤(5)将评分报告通过云平台返回至本地客户端。

2.如权利要求1所述的一种基于神经网络的涂卡题云批阅系统及方法，其特征在于：所述智能客户端为手机客户端或电脑客户端；所述本地智能摄像头为手机自带摄像头或外置智能摄像头。

3.如权利要求1所述的一种基于神经网络的涂卡题云批阅系统及方法，其特征在于：所述步骤(1)中在智能客户端配置设置相关参数包括在客户端完成注册、登录等个人信息配置项，同时设置连拍时间间隔，选择已训练好的批阅神经网络，上传作答人员花名册，并设置标准答案。

4.如权利要求3所述的一种基于神经网络的涂卡题云批阅系统及方法，其特征在于：所述已训练好的批阅神经网络包括：Segmenter语义分割网络、基于Transformer的目标检测网络、数字字符识别网络和基于小目标检测的目标识别网络。

5.如权利要求2所述的一种基于神经网络的涂卡题云批阅系统及方法，其特征在于：所述步骤(3)中远程连接云平台并上传答题卡图像，包括：

针对手机客户端，通过手机APP，每拍完一张答题卡图像后直接将图像上传至云平台；

针对电脑客户端，等待所有的答题卡图像全部拍完后，一起通过浏览器上传至云平台。

6.如权利要求1所述的一种基于神经网络的涂卡题云批阅系统及方法，其特征在于：所述步骤(4)中在云端服务器对答题卡图像进行处理分析，得到结果并生成报告，包括：

步骤A：对答题卡图像进行预处理；

步骤B：使用Transformer目标检测网络自动划分涂卡区域；

步骤C：使用小目标检测网络识别被涂选项；

步骤D：与标准答案进行目标匹配判断得分；

步骤E：生成评分报告。

7.如权利要求6所述的一种基于神经网络的涂卡题云批阅系统及方法，其特征在于：所述步骤A中对答题卡图像进行预处理，包括在云端服务器上，首先使用Segmenter语义分割网络提取答题卡主图像，排除背景对答题卡图像的影响；再通过图像处理算法，包括缩放变换、旋转变换、透视变换、明暗调整等图像增强算法对图像进行处理。

8.如权利要求6所述的一种基于神经网络的涂卡题云批阅系统及方法，其特征在于：所述步骤B中使用Transformer目标检测网络自动划分涂卡区域，包括通过使用Transformer目标检测网络，提取每一块涂卡区域的特征，将涂卡区域进行自动划分，划分成身份信息涂卡区域和每一道题的涂卡区域。

9.如权利要求6所述的一种基于神经网络的涂卡题云批阅系统及方法，其特征在于：所述步骤C中使用小目标检测网络识别被涂选项，包括针对步骤B中划分后的每一块涂卡区域，对该区域图像二值化处理，首先调用数字字符识别网络识别题号，再使用小目标检测网络结合自定义滑动窗口识别被涂选项。

10.如权利要求6所述的一种基于神经网络的涂卡题云批阅系统及方法，其特征在于：所述步骤E中生成评分报告，包括：在云平台上，首先检测上传的答题卡图像是否存在重复上传或者错误涂卡等情况，生成检测报告；然后对每一份答题卡图像汇总得到最终评分，并针对此批次的所有答题卡进行数据分析，统计每一道题的错误率及错误选项的数量，生成统计报告；最后将检测报告和统计报告汇总得到评分报告。