[发明专利]基于深度学习的试卷卷头学生信息自动检测方法有效
| 申请号： | 202110388294.X | 申请日： | 2021-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN113076900B | 公开（公告）日： | 2022-06-14 |
| 发明（设计）人： | 陈向乐;黄双萍 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06V30/40 | 分类号： | G06V30/40;G06V30/148;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/80;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 试卷 学生 信息 自动检测 方法 | ||
【主权项】：
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