一種答題卡選項區(qū)域識別方法及系統(tǒng)

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110841398.1 申請日 -
公開（公告）號 CN113283431B 公開（公告）日 2021-11-26
申請公布號 CN113283431B 申請公布日 2021-11-26
分類號 G06K9/32（2006.01）I;G06K9/34（2006.01）I;G06K9/40（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 劉凡 申請（專利權(quán)）人 江西風(fēng)向標智能科技有限公司
代理機構(gòu) 南昌旭瑞知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 彭琰
地址 330000江西省南昌市經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)麥園路1棟
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明提供一種答題卡選項區(qū)域識別方法及系統(tǒng)，所述方法包括：獲取答題卡圖像；利用預(yù)先訓(xùn)練的圖像分割模型對答題卡圖像進行圖像分割，以在答題卡圖像上識別出各選項區(qū)域及其參數(shù)信息，參數(shù)信息包括坐標信息和大小信息；根據(jù)選項區(qū)域的坐標信息，判斷是否存在缺失的選項區(qū)域；若是，則根據(jù)缺失的選項區(qū)域的相鄰選項區(qū)域的坐標信息及選項區(qū)域的大小信息，補入缺失的選項區(qū)域；輸出所識別得到的答題卡圖像的各選項區(qū)域。本發(fā)明通過融合深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和邏輯判斷兩項成功解決了模糊圖像特征點比較少、圖像噪聲比較大很難處理的情況，提高了選項區(qū)域的識別精度，并且能夠很好的解決漏識別的問題。