[发明专利]基于深度学习的答题卡识别方法及系统有效
| 申请号： | 202111213616.3 | 申请日： | 2021-10-19 |
| 公开（公告）号： | CN113657354B | 公开（公告）日： | 2022-01-25 |
| 发明（设计）人： | 杨泽霖;吴立升;何钢;罗红亮 | 申请（专利权）人： | 深圳市菁优智慧教育股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V30/40 | 分类号： | G06V30/40;G06V10/20;G06V10/764;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人： | 杨丹;郝博 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于深度学习的答题卡识别方法及系统，包括：获取答题卡图像信息，进行预处理；利用深度学习模型进行关键点检测，抠出准考证区域及答题区域；查询是否存在对应答题卡的json文件；若存在，根据json文件存储的答题卡图像信息，检测所述准考证区域及答题区域中的图像内容，利用深度学习图像分类网络对图像内容进行填涂与非填涂的分类，得到识别结果；若不存在或根据json文件检测发生异常时，利用目标检网络YOLOv4进行文本检测，根据文本检测结果，利用深度学习OCR模型识别答题区域的题号内容，利用深度学习图像分类网络对准考证区域及答题区域进行填涂与非填涂的分类，得到识别结果；整理输出答题卡识别结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 答题 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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