口算题自动批改方法及装置、存储介质、电子设备制造方法及图纸

本申请实施例涉及一种口算题自动批改方法及装置、存储介质、电子设备。本申请实施例的口算题自动批改方法包括：获取第一图像，其中，所述第一图像记载有口算题影像；将所述第一图像输入第一神经网络模型，通过所述第一神经网络模型识别出所述第一图像中各口算题影像对应的子图像；将各子图像输入第一文字识别模型，识别出所述各子图像对应的文本内容；根据识别出所述各子图像对应的文本内容，进行口算题数学运算，根据运算结果判断所述各子图像中的口算题的答案是否正确。本申请实施例的口算题自动批改方法能实现对口算题的自动修改。

Methods and devices, storage media and electronic equipment for automatic correction of mental arithmetic questions

【技术实现步骤摘要】
口算题自动批改方法及装置、存储介质、电子设备
本申请实施例涉及脉搏测量
，特别是涉及一种口算题自动批改方法及装置、存储介质、电子设备。
技术介绍
口算是目前唯一不借助任何实物进行简便运算的方法，既不用算盘，也不用手指。口算题通常包括一些简单的代数四则运算，口算题练习是小学数学学习不可缺少的一部分，能促使学生的思维活跃，打好口算能力的基础，是学生学好数学的关键。但是口算题作业的批改需要花费老师、家长大量的精力。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种口算题自动批改方法及装置、存储介质、电子设备，能实现对口算题的自动修改。第一方面，本申请实施例提供了一种口算题自动批改方法，包括步骤：获取第一图像，其中，所述第一图像记载有口算题影像；将所述第一图像输入第一神经网络模型，通过所述第一神经网络模型识别出所述第一图像中各口算题影像对应的子图像；将各子图像输入第一文字识别模型，识别出所述各子图像对应的文本内容；根据识别出所述各子图像对应的文本内容，进行口算题数学运算，根据运算结果判断所述各子图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种口算题自动批改方法，其特征在于，包括：/n获取第一图像，其中，所述第一图像记载有口算题影像；/n将所述第一图像输入第一神经网络模型，通过所述第一神经网络模型识别出所述第一图像中各口算题影像对应的子图像；/n将各子图像输入第一文字识别模型，识别出所述各子图像对应的文本内容；/n根据识别出所述各子图像对应的文本内容，进行口算题数学运算，根据运算结果判断所述各子图像中的口算题的答案是否正确。/n

【技术特征摘要】
1.一种口算题自动批改方法，其特征在于，包括：
获取第一图像，其中，所述第一图像记载有口算题影像；
将所述第一图像输入第一神经网络模型，通过所述第一神经网络模型识别出所述第一图像中各口算题影像对应的子图像；
将各子图像输入第一文字识别模型，识别出所述各子图像对应的文本内容；
根据识别出所述各子图像对应的文本内容，进行口算题数学运算，根据运算结果判断所述各子图像中的口算题的答案是否正确。


2.根据权利要求1所述的口算题自动批改方法，其特征在于，通过所述第一神经网络模型识别出所述第一图像中各口算题影像对应的子图像，包括：
通过所述第一神经网络模型识别出各口算题影像对应的像素点；
选取各口算题影像对应的像素点，获得若干子图像。


3.根据权利要求1所述的口算题自动批改方法，其特征在于，所述第一神经网络模型为全卷积神经网络模型，所述全卷积神经网络模型的训练过程包括：
获取训练样本图像，其中，所述训练样本图像中包括被标注的各口算题的影像；
将所述被标注的各口算题的影像作为第一类别，以及将所述训练样本图像中口算题的影像之外的影像作为第二类别输入至所述全卷积神经网络模型中，以训练所述全卷积神经网络模型。


4.根据权利要求3所述的口算题自动批改方法，其特征在于，所述训练样本图像中各口算题的影像的标注过程包括：
使用矩形框分别框选各口算题的影像，其中，不同矩形框之间不包括相同的像素点。


5.根据权利要求4所述的口算题自动批改方法，其特征在于，选取各口算题影像对应的像素点，包括：
使用矩形框分别框选各口算题影像对应的所有像素点，其中，所述矩形框的四条边分别经过各口算题影像对应的像素点中，在所述矩形框的四条边方向最边界的像素点。


6.根据权利要求1至5任一项所述的口算题自动批改方法，其特征在于，获得若干子图像后，还包括：
获取各子图像在所...

【专利技术属性】
技术研发人员：林建民，
申请(专利权)人：广州视源电子科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44