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基于深度学习的小学生数学算式识别及自动批改方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的小学生数学算式识别及自动批改方法,首先对含算式图像进行预处理,滤除冗余的边框信息,其次利用基于数据增广训练的BTTR模型进行算式的识别,最后利用涵盖多种数学题目类型的批改模板对识别结果进行批改,完成多种题型的自动批改。本发明实现由数学算式输入到批改结果输出的过程,基于Transformer的序列模型能够解决识别时字符级噪音及长序列依赖的问题,结合数据增广的训练方式有效地提升模型的泛化能力,多样化的模板能够匹配不同类型的算式,最终实现一种功能强大的小学生数学作业自动识别与批改的方法。

著录项

  • 公开/公告号CN115346221A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-11-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 东南大学;

    申请/专利号CN202210783495.4

  • 发明设计人 罗卓彦;薛晖;

    申请日2022-07-05

  • 分类号G06V30/164;G06V30/19;G06V30/18;G06V10/82;G09B7/02;G09B19/02;

  • 代理机构南京众联专利代理有限公司;

  • 代理人叶倩

  • 地址 210096 江苏省南京市玄武区四牌楼2号

  • 入库时间 2023-06-19 17:35:25

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-11-15

    公开

    发明专利申请公布

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