摘要
本发明公开了一种面向作业自动批改的手写体字迹智能检测方法、系统、设备及介质,适用于作业自动批改,检测方法步骤如下:扫描含学生字迹的试卷、答题卡以及教学辅导材料,并通过预处理得到无倾斜的扫描文档图像;标注扫描文档图像中每一行涉及学生手写字迹的多边形相对位置,得到手写字迹数据集;采用手写字迹数据集对手写体字迹智能检测模型进行训练;将待检测的扫描文档图像输入到经过训练的手写体字迹智能检测模型中,检测出扫描文档图像中所有手写字迹,并输出每一个手写字迹的边界点。本发明旨在提升手写体字迹智能检测模型对于任意形态文本的检测精度,实现对多样化书写风格的手写字迹的准确识别,为作业自动批改提供高效解决方案。
技术关键词
手写字迹
智能检测方法
扫描文档图像
特征提取模块
融合特征
多尺度特征提取
图像特征提取
权重特征
智能检测系统
答题卡
特征提取网络
双线性插值
学生
执行存储器存储
试卷
文本
图像识别模块
多边形
系统为您推荐了相关专利信息
在线监测方法
神经网络模型
因子
一体化传感器
电流
购买意向预测方法
多模态信息
序列
注视点
计算机可存储介质
多尺度特征融合
多模态
模态特征
上采样
链接模块
检测模型训练方法
超前小导管
计算机视觉技术
关键点
特征提取网络