一种作业批改方法及装置制造方法及图纸

技术编号:25551272 阅读:36 留言:0更新日期:2020-09-08 18:50
本公开提供了一种作业批改方法及装置,包括:获取用户端实时拍摄的目标视频中的关键视频帧;所述目标视频为教师批改作业的视频;针对每一个所述关键视频帧,识别所述关键视频帧中的题目相关信息,并确定对应同一目标页面的多个关键视频帧;将对应同一目标页面的多个关键视频帧中的题目相关信息进行聚合处理后,确定所述目标页面对应的至少一个目标题目的批改结果。

【技术实现步骤摘要】
一种作业批改方法及装置
本公开涉及图像处理
,具体而言,涉及一种作业批改方法及装置。
技术介绍
相关技术中,为帮助教师提高批改作业的效率,一般是教师通过电子设备(例如手机、平板电脑等)拍摄作业的图片,然后将图片发送至服务器,由服务器对拍摄的作业的图片进行识别,在这个过程中,若作业的页数较多时,则需要教师不断用手机进行图片的拍摄并上传每个图片,整个过程较为繁琐,操作效率较低。
技术实现思路
本公开实施例至少提供一种作业批改方法及装置。第一方面,本公开实施例提供了一种作业批改方法,包括:获取用户端实时拍摄的目标视频中的关键视频帧;所述目标视频为教师批改作业的视频;针对每一个所述关键视频帧,识别所述关键视频帧中的题目相关信息,并确定对应同一目标页面的多个关键视频帧;将对应同一目标页面的多个关键视频帧中的题目相关信息进行聚合处理后,确定所述目标页面对应的至少一个目标题目的批改结果。一种可能的实施方式中,所述题目相关信息包括:题干信息、学生答案、教师的批改痕迹。一种可能的实施方式中,根据以下方法识别所述题干信息:基于文字识别OCR技术,识别所述关键视频帧中的文字信息;将识别出的所述关键视频帧中的文字信息与预先存储的多个题目的题干信息进行匹配,将匹配出的预先存储的目标题目的题干信息作为所述关键视频帧中的目标题目的题干信息。一种可能的实施方式中,根据以下方法识别所述学生答案以及教师批改痕迹:将所述关键视频帧输入至训练的神经网络中,得到所述关键视频帧中对应目标题目的学生答案识别结果以及教师批改痕迹识别结果;所述神经网络为基于预先标记好样本题目的学生答案和教师批改痕迹的样本图片训练得到的。一种可能的实施方式中,将所述关键视频帧输入至训练的神经网络中,得到所述关键视频帧中对应目标题目的学生答案识别结果以及教师批改痕迹识别结果,包括:将所述关键视频帧输入至训练的神经网络中,得到目标题目的学生答案识别结果以及教师批改痕迹识别结果分别对应的置信度信息;所述将对应同一目标页面的多个关键视频帧中的题目相关信息进行聚合处理,包括:针对所述目标页面中包含的每一个目标题目的每一项目标题目相关信息,获取所述多个关键视频帧分别针对该项目标题目相关信息的识别结果的置信度信息;所述目标题目相关信息包括学生答案和教师的批改痕迹;将对应的置信度最高的关键视频帧对该项目标题目相关信息的识别结果作为该项目标题目相关信息对应的聚合处理后的识别结果。一种可能的实施方式中,所述将对应同一目标页面的多个关键视频帧中的题目相关信息进行聚合处理后,确定所述目标页面对应的至少一个目标题目的批改结果,包括:通过比较相邻关键视频帧之间的内容,确定出所述目标页面对应的最后一个关键视频帧;将对应所述目标页面的多个关键视频帧中除最后一个关键视频帧外的其他关键视频帧中的题目相关信息进行初步聚合处理,得到初步聚合结果;根据所述最后一个关键视频帧,对所述初步聚合结果进行调整后,确定所述目标页面对应的至少一个目标题目的批改结果。一种可能的实施方式中,所述目标题目包括目标主观题目和目标客观题目;所述将对应同一目标页面的多个关键视频帧中的题目相关信息进行聚合处理后,确定所述目标页面对应的至少一个目标题目的批改结果,包括:针对每个目标客观题目,基于该目标客观题目对应的聚合处理后的学生答案的识别结果、以及预先存储的该目标客观题目的标准答案,生成针对该目标客观题目的批改结果;以及,针对每个目标主观题目,基于该目标主观题目对应的聚合处理后的教师批改痕迹的识别结果、以及预先设置的打分规则,确定该目标主观题目的批改结果。一种可能的实施方式中,所述关键视频帧中包括多个目标页面;所述针对每一个所述关键视频帧,识别所述关键视频帧中的题目相关信息,包括:针对每一个所述关键视频帧,识别所述关键视频帧中所述多个目标页面分别对应的题目相关信息。一种可能的实施方式中,所述方法还包括:当检测到同一目标题目的题目相关信息位于不同目标页面时,将不同目标页面中对应该目标题目的题目相关信息进行整合,得到该目标题目对应的整合后的题目相关信息。一种可能的实施方式中,获取用户端实时拍摄的目标视频中的关键视频帧之后,还包括:针对每一个所述关键视频帧,识别所述关键视频帧中的目标位置区域的学生身份标识;在得到所述目标视频对应的每一个目标页面中目标题目的批改结果之后,还包括:将对应同一学生身份标识的批改结果进行整合。第二方面,本公开实施例还提供一种作业批改装置,包括:获取模块,用于获取用户端实时拍摄的目标视频中的关键视频帧;所述目标视频为教师批改作业的视频;第一确定模块,用于针对每一个所述关键视频帧,识别所述关键视频帧中的题目相关信息,并确定对应同一目标页面的多个关键视频帧;第二确定模块,用于将对应同一目标页面的多个关键视频帧中的题目相关信息进行聚合处理后,确定所述目标页面对应的至少一个目标题目的批改结果。一种可能的实施方式中,所述题目相关信息包括:题干信息、学生答案、教师的批改痕迹。一种可能的实施方式中,所述第一确定模块,还用于根据以下方法识别所述题干信息:基于文字识别OCR技术,识别所述关键视频帧中的文字信息;将识别出的所述关键视频帧中的文字信息与预先存储的多个题目的题干信息进行匹配,将匹配出的预先存储的目标题目的题干信息作为所述关键视频帧中的目标题目的题干信息。一种可能的实施方式中,所述第一确定模块,还用于根据以下方法识别所述学生答案以及教师批改痕迹:将所述关键视频帧输入至训练的神经网络中,得到所述关键视频帧中对应目标题目的学生答案识别结果以及教师批改痕迹识别结果;所述神经网络为基于预先标记好样本题目的学生答案和教师批改痕迹的样本图片训练得到的。一种可能的实施方式中,所述第一确定模块,在将所述关键视频帧输入至训练的神经网络中,得到所述关键视频帧中对应目标题目的学生答案识别结果以及教师批改痕迹识别结果时,用于:将所述关键视频帧输入至训练的神经网络中,得到目标题目的学生答案识别结果以及教师批改痕迹识别结果分别对应的置信度信息;所述第二确定模块,在将对应同一目标页面的多个关键视频帧中的题目相关信息进行聚合处理时,用于:针对所述目标页面中包含的每一个目标题目的每一项目标题目相关信息,获取所述多个关键视频帧分别针对该项目标题目相关信息的识别结果的置信度信息;所述目标题目相关信息包括学生答案和教师的批改痕迹;将对应的置信度最高的关键视频帧对该项目标题目相关信息的识别结果作为该项目标题目相关信息对应的聚合处理后的识别结果。一种可能的实施方式中,所述第二确定模块,在将对应同一目标页面的多个关键视频帧中的题目相关信息进行聚合处理后,确定所述目标页面对应的至少一个目标题目的批改结果时,用于:...

【技术保护点】
1.一种作业批改方法,其特征在于,包括:/n获取用户端实时拍摄的目标视频中的关键视频帧;所述目标视频为教师批改作业的视频;/n针对每一个所述关键视频帧,识别所述关键视频帧中的题目相关信息,并确定对应同一目标页面的多个关键视频帧;/n将对应同一目标页面的多个关键视频帧中的题目相关信息进行聚合处理后,确定所述目标页面对应的至少一个目标题目的批改结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种作业批改方法,其特征在于,包括:
获取用户端实时拍摄的目标视频中的关键视频帧;所述目标视频为教师批改作业的视频;
针对每一个所述关键视频帧,识别所述关键视频帧中的题目相关信息,并确定对应同一目标页面的多个关键视频帧;
将对应同一目标页面的多个关键视频帧中的题目相关信息进行聚合处理后,确定所述目标页面对应的至少一个目标题目的批改结果。


2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述题目相关信息包括:
题干信息、学生答案、教师的批改痕迹。


3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,根据以下方法识别所述题干信息:
基于文字识别OCR技术,识别所述关键视频帧中的文字信息;
将识别出的所述关键视频帧中的文字信息与预先存储的多个题目的题干信息进行匹配,将匹配出的预先存储的目标题目的题干信息作为所述关键视频帧中的目标题目的题干信息。


4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,根据以下方法识别所述学生答案以及教师批改痕迹:
将所述关键视频帧输入至训练的神经网络中,得到所述关键视频帧中对应目标题目的学生答案识别结果以及教师批改痕迹识别结果;所述神经网络为基于预先标记好样本题目的学生答案和教师批改痕迹的样本图片训练得到的。


5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,将所述关键视频帧输入至训练的神经网络中,得到所述关键视频帧中对应目标题目的学生答案识别结果以及教师批改痕迹识别结果,包括:
将所述关键视频帧输入至训练的神经网络中,得到目标题目的学生答案识别结果以及教师批改痕迹识别结果分别对应的置信度信息;
所述将对应同一目标页面的多个关键视频帧中的题目相关信息进行聚合处理,包括:
针对所述目标页面中包含的每一个目标题目的每一项目标题目相关信息,获取所述多个关键视频帧分别针对该项目标题目相关信息的识别结果的置信度信息;所述目标题目相关信息包括学生答案和教师的批改痕迹;
将对应的置信度最高的关键视频帧对该项目标题目相关信息的识别结果作为该项目标题目相关信息对应的聚合处理后的识别结果。


6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将对应同一目标页面的多个关键视频帧中的题目相关信息进行聚合处理后,确定所述目标页面对应的至少一个目标题目的批改结果,包括:
通过比较相邻关键视频帧之间的内容,确定出所述目标页面对应的最后一个关键视频帧;
将对应所述目标页面的多个关键视频帧中除最后一个关键视频帧外的其他关键视频帧中的题目相关信息进行初步聚合处理,得到初步聚合结果;
根据所述最后一个关键视频帧,对所述初步聚合结果进行调整后,确定所述目标页面对应的...

【专利技术属性】
技术研发人员:李可佳陈伟张旻辉陈孟阳李震洪拍敏毕大为王靖
申请(专利权)人:北京字节跳动网络技术有限公司
类型:发明
国别省市:北京;11

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1