一种基于自学习的五边形绘图测试智能评价系统及方法

摘要

本发明公开了一种基于自学习的五边形绘图测试智能评价方法，包括：数字图像获取模块获取指定数量的五边形绘图数字化图像；数据预处理模块将获取的五边形绘图数字化图像组成图像训练集，并调整图像训练集中的数字化图像，以及对数字化图像中的四边形和五边形进行标记；图像分析模块基于图像训练集训练得到深度学习模型；将经过预处理后的PDT图像输入至深度学习模型，分析得出PDT图像中的几何图形类型和坐标信息；评价与显示模块根据深度学习模型的分析结果判断PDT图像中的几何图形是否满足预设的PDT图形条件，同时生成评价结果信息。本发明能够对数字化图像进行快速、准确的评分，而且处理结果可追踪、易理解。