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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京愛(ài)學(xué)思技術(shù)有限公司申請(qǐng)的專利一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作業(yè)試卷檢測(cè)切分方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119478980B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411588730.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V30/19；該發(fā)明授權(quán)一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作業(yè)試卷檢測(cè)切分方法是由吳永鵬;陳誠(chéng)設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-11-08向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作業(yè)試卷檢測(cè)切分方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作業(yè)試卷檢測(cè)切分方法，涉及教學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明，將YOLOv7與MobileNetV3結(jié)合，修改YOLOv7輸出結(jié)構(gòu)，使其可以檢測(cè)任意四邊形區(qū)域，消除對(duì)精確掃描儀的依賴，顯著提高處理非標(biāo)準(zhǔn)化圖像的能力，同時(shí)采用兩階段檢測(cè)方法，提高整體的檢測(cè)精度，處理小目標(biāo)時(shí)減少了漏檢情況，此外引入MobileNetV3作為主干網(wǎng)絡(luò)，減少模型參數(shù)量，降低對(duì)圖像分辨率的要求，能夠在中低分辨率圖像下獲得較好的檢測(cè)效果，本發(fā)明基于YOLOv7和MobileNetV3的組合進(jìn)行文本區(qū)域檢測(cè)，利用OpenCV進(jìn)行圖像校正和旋轉(zhuǎn)，采用兩階段檢測(cè)方法進(jìn)行細(xì)化內(nèi)容信息提取，最后通過(guò)后處理優(yōu)化檢測(cè)結(jié)果，不僅在復(fù)雜的拍照?qǐng)鼍跋卤憩F(xiàn)出色，還顯著提高了檢測(cè)的速度和精度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作業(yè)試卷檢測(cè)切分方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作業(yè)試卷檢測(cè)切分方法，其特征在于：包括，步驟S1，文本區(qū)域檢測(cè)，將原始輸入圖像經(jīng)文本區(qū)域檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)，獲取目標(biāo)區(qū)域的四邊形邊界；步驟S1中，采用文本區(qū)域檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別輸入圖像中的文本區(qū)域，文本區(qū)域檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)基于YOLOv7，網(wǎng)絡(luò)的主干部分替換為MobileNetV3，將網(wǎng)絡(luò)的輸出修改為檢測(cè)四邊形區(qū)域，并且采用損失函數(shù)支持四邊形輸出，損失函數(shù)修改：L＝Lclass+λ1Lquad，其中，Lclass是分類損失，Lquad是四邊形檢測(cè)框的坐標(biāo)損失，四邊形檢測(cè)框用四個(gè)頂點(diǎn)x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4表示，由這四個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)進(jìn)行誤差計(jì)算損失，λ1為權(quán)重參數(shù)，用于平衡分類損失Lclass和四邊形檢測(cè)框損失Lquad間影響；步驟S2，圖像矯正，進(jìn)行透視變換，將檢測(cè)到的目標(biāo)區(qū)域四邊形邊界進(jìn)行矯正，獲得校正后的待檢測(cè)圖像，步驟S3，方向檢測(cè)，經(jīng)方向檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)，判斷當(dāng)前圖像的方向是否需要進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，步驟S4，方向矯正，對(duì)于需要旋轉(zhuǎn)的圖像，進(jìn)行旋轉(zhuǎn)變換操作，經(jīng)過(guò)旋轉(zhuǎn)變換操作得到統(tǒng)一正向圖像，步驟S5，內(nèi)容檢測(cè)分類，將最終的正向圖像經(jīng)過(guò)內(nèi)容檢測(cè)分類網(wǎng)絡(luò)，獲取圖像里面的題目、圖形、表格、用戶答案信息的坐標(biāo)以及類別信息，步驟S6，后處理，將步驟S5的檢測(cè)的結(jié)果經(jīng)過(guò)后處理進(jìn)行矯正，修正錯(cuò)誤的邊界，補(bǔ)充缺失的檢測(cè)信息；步驟S6中的后處理修正規(guī)則具體為：設(shè)檢測(cè)框A的左上角坐標(biāo)為x1A,y1A，右下角坐標(biāo)為x2A,y2A，檢測(cè)框B的左上角坐標(biāo)為x1B,y1B，右下角坐標(biāo)為x2B,y2B，當(dāng)前題目C的左上角坐標(biāo)為x1C,y1C，右下角坐標(biāo)為x2C,y2C，假設(shè)檢測(cè)框A和B分別屬于文本行類別，則如果：x1A≥x1B,y1A≥y1B,x2A≤x2B,y2A≤y2B，則刪除檢測(cè)框A，對(duì)于公式與文本行之間的關(guān)系，若公式框A未被文本行框B完全包含，則調(diào)整B的坐標(biāo)，使其能夠包含A，調(diào)整規(guī)則為：x1B＝minx1A,x1B,y1B＝miny1A,y1B,x2B＝maxx2A,x2B,y2B＝maxy2A,y2B，其中min表示取最小函數(shù)，max表示取最大函數(shù)，如果A屬于公式類別，但是不存在與A相關(guān)的文本行，則認(rèn)為文本行檢測(cè)丟失，按照題目的坐標(biāo)補(bǔ)充文本行檢測(cè)框D，坐標(biāo)定義為x1D＝x1C，y1D＝y(tǒng)1A，x2D＝x2A，x2C，y2D＝y(tǒng)2A。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人北京愛(ài)學(xué)思技術(shù)有限公司，其通訊地址為：102200 北京市昌平區(qū)瑞旗家園29號(hào)樓14層1420；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。