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龙图腾网获悉无锡学院申请的专利基于深度学习的试卷批改方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114550176B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210160582.4，技术领域涉及：G06V30/148；该发明授权基于深度学习的试卷批改方法是由王兴涛;单慧琳;崔志强;孙佳琪;张银胜设计研发完成，并于2022-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的试卷批改方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的试卷批改方法，包括：获取写有标准答案的试卷图像P1，采集需要批改的试卷图像P2，并进行预处理；对预处理后的P1和P2分别进行霍夫直线检测，得到答题水平直线位置，进而得到单个题目的答题区域；利用YOLOv3网络提取答题区域中每个验证框的坐标信息及验证框内的数据，进而计算相邻两个验证框之间的距离；对两幅试卷图像中同一个题目序号对应的答题区域中每个数据信息进行比对，统计需要批改的试卷图像中正确题目与错误题目数量；根据需要批改的试卷坐标信息，提取需要批改的试卷对应的学号，将学号与相应试卷上所有题目正确与否存入数据库中。本发明可运用于试卷或者答题卡的选择题、填空题，不受题型以及答题卡格式的限制。

本发明授权基于深度学习的试卷批改方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的试卷批改方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，获取写有标准答案的试卷图像，记为P1，并通过摄像头采集需要批改的试卷图像，记为P2； 步骤2，分别对试卷图像P1和P2进行预处理，所述预处理包括透视变换、灰度化、二值化以及边缘分割； 步骤3，对预处理后的试卷图像P1和P2分别进行霍夫直线检测，得到每幅试卷图像中的答题水平直线位置以及对应的题目序号； 所述霍夫直线检测中，对于每幅试卷图像，将其左下角像素点设置为坐标原点，则沿着试卷图像底部边缘水平向右方向为X轴正方向，沿着试卷图像左侧边缘垂直向上方向为Y轴正方向，通过霍夫直线检测提取试卷图像中的直线，即答题位置，在提取直线的过程中得到若干对坐标，每对坐标包括直线的左端点xi1,yi1和右端点xi2,yi2，i＝1,2,3...n，n为题目总数量，根据直线在Y轴上坐标值，由高至低进行排序，Y坐标最大时i＝1，即此直线对应第一题； 步骤4，根据上下相邻的两条水平直线位置，得到单个题目的答题区域；具体为： 根据步骤3得到的水平直线左、右两端点的坐标，求出上下相邻的两条水平直线之间的距离： Hj＝yi-11-yi1 其中，Hj为第i题的水平直线与第i-1题的水平直线在Y轴上的距离，j＝i，且当j＝i＝1时，H1＝H2； 由此计算出第i题的答题区域的四个顶点坐标分别为：左下端点xi1,yi1、右下端点xi2,yi2、左上端点xi1,yi1+Hj以及右上端点xi2,yi2+Hj；之后提取每个题目的答题区域ROI； 步骤5，利用预先训练好的YOLOv3网络提取各答题区域中的每个数据信息包括验证框的坐标信息以及验证框内的数据，所述验证框的坐标信息包括验证框左上角X的位置和验证框的宽度； 步骤6，针对单个题目的答题区域，根据步骤5得到的验证框的坐标信息，计算相邻两个验证框之间的距离； 步骤7，对两幅试卷图像中同一个题目序号对应的答题区域中每个数据信息进行比对，统计需要批改的试卷图像中的正确题目与错误题目数量；具体为： 采用正则表达式对两幅试卷图像中同一个题目序号对应的答题区域中每个数据的坐标信息进行比对，对于同一个题目序号，首先提取出P1中对应的答题区域中的第一个数据，与P2中对应的答题区域中的第一个数据相比较，具体分为三种情况： 第一种情况：若两者不一致，则记一次F，并跳到下一题； 第二种情况：若两者一致，则比较第二个数据的坐标信息，同时判断第二个数据与第一个数据之间的距离是否小于等于10，若大于10，则记一次F，并跳到下一题； 第三种情况：若两者一致，且第二个数据与第一个数据之间的距离小于等于10，则对比第三个数据，以此类推，当P1对应的答题区域中所有数据与P2对应的答题区域中所有数据均一致，且相邻两个数据之间的距离均小于等于10，则记一次T； 对其他所有题目，均进行上述的比较操作，并统计出T和F数量； 步骤8，根据需要批改的试卷坐标信息，提取需要批改的试卷对应的学号，将学号与相应的试卷上所有题目正确与否存入数据库中；继续进行下一个P2的处理，直至所有的P2均处理完成； 步骤9，设计窗口显示出学号对应的正确与错误题目数量，并将所有P2的正确与错误的个数通过柱状图或曲线图表现出来。

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