[發明專利]一種基于機器學習算法的試題上傳工具及其上傳方法在審
| 申請號： | 202110036115.6 | 申請日： | 2021-01-12 |
| 公開（公告）號： | CN112766125A | 公開（公告）日： | 2021-05-07 |
| 發明（設計）人： | 陳麟;許青 | 申請（專利權）人： | 徐州金林人工智能科技有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/32;G06F16/583;G06N20/00;G06Q50/20 |
| 代理公司： | 徐州創榮知識產權代理事務所(普通合伙) 32353 | 代理人： | 于浩 |
| 地址： | 221000 江蘇省徐州市徐州經濟技術開*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 機器 學習 算法 試題 上傳 工具 及其 方法 | ||
1.一種基于機器學習算法的試題上傳工具，其特征在于，所述試題上傳工具包括：
輸入端：掃描頭負責對于試卷進行掃描，對于電子文檔文件則采用USB端口進行文件傳輸；
識別模塊：包括試卷插圖識別模塊和文字識別模塊，負責對于傳輸的試卷文件進行識別；
試卷插圖識別模塊：采用目標識別算法，該模塊用來將掃描件、照片中的試題插圖識別出并與識別出的文本一起還原出原試題；
文字識別模塊：采用文字方向識別算法和不可編輯文字識別算法，模塊用來將掃描件、照片中的文字使用OCR技術識別為可編輯的文本；
試題相似度對比模塊：針對識別和經過算法后所獲取的試題與現有試題庫中的試題進行比對獲取比對相似度；
試題庫：存儲上傳上來的試題數據的存儲庫。
2.根據權利要求1所述的一種基于機器學習算法的試題上傳工具，其特征在于：所述試題插圖包括題圖、幾何圖形和配圖。
3.根據權利要求1所述的一種基于機器學習算法的試題上傳工具，其特征在于：所述照片中的文字包括中文、英文、數字和公式。
4.根據權利要求1所述的一種基于機器學習算法的試題上傳工具，其特征在于：所述比對相似度高于百分之九十八的試題，將作為重復數據被刪除。
5.根據權利要求1所述的一種基于機器學習算法的試題上傳工具，其特征在于：所述目標識別算法基于機器學習算法和計算機視覺算法，可以識別掃描試題、圖片試題中的插圖、圖形、圖像。
6.根據權利要求1所述的一種基于機器學習算法的試題上傳工具，其特征在于：所述文字方向識別算法可自動識別作答的文字方向并在進行識別之前做相應的角度變換。
7.根據權利要求1所述的一種基于機器學習算法的試題上傳工具，其特征在于：所述不可編輯文字識別算法基于機器學習算法和計算機視覺算法可以將掃描文字、圖片文字識別為可編輯的文字、公式和圖片。
8.一種基于機器學習算法的試題上傳方法，其特征在于，包括如下步驟：
步驟一：將電子格式的試題文件采用U盤或者云盤上傳至試題庫，紙質試卷采用掃描儀掃描至系統中；
步驟二：識別模塊針對文字進行算法識別，在識別之前做相應的角度變換，將不可編輯的文字識別為可編輯的文字、公式和圖片；
步驟三：試卷插圖識別模塊采用機器學習算法和計算機視覺算法識別掃描試題中的插圖、圖形和圖像數據；
步驟四：針對已經掃描入庫的數據與現有試題庫中的試題比對；
步驟五：對比完成后的試題數據上傳至試題庫中，并同步至云端。
9.根據權利要求8所述的一種基于機器學習算法的試題上傳方法，其特征在于：所述試題比對過程中相似度高于百分之九十八的試題數據將作為重復數據被刪除。
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