[發明專利]一種練習冊頁面檢測的方法、裝置及電子設備

在審

• 申請號: 202110377121.8
• 申請日: 2021-04-08
• 公開（公告）號: CN113095210A
• 公開（公告）日: 2021-07-09
• 發明（設計）人: 王雨軒;趙宇蕾;趙暉;饒豐
• 申請（專利權）人: 北京一起教育科技有限責任公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 柳欣

1.一種練習冊頁面檢測的方法，其特征在于，包括：

提取預設的練習冊歷史頁面中的歷史對象，并確定所述歷史對象的尺寸信息；

將所述歷史對象的尺寸信息作為先驗知識，生成符合所述先驗知識的候選框；

根據所述候選框對預設的檢測模型進行訓練，確定訓練后的檢測模型；

根據所述訓練后的檢測模型對待檢測的練習冊目標頁面進行檢測，識別所述練習冊目標頁面中的目標對象。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述檢測模型包括轉換子模型和分類子模型；所述轉換子模型用于將所述候選框轉換為預測框，所述分類子模型用于根據所述預測框確定所述預測框對應的分類標簽；

所述根據所述候選框對預設的檢測模型進行訓練包括：

確定練習冊樣本頁面，所述練習冊樣本頁面中的樣本對象預設有相應的真實樣本框以及所述真實樣本框對應的第一分類標簽；

將所述練習冊樣本頁面輸入至所述檢測模型，將經所述轉換子模型所確定的、與所述候選框對應的樣本預測框與所述真實樣本框之間的差異，以及經所述分類子模型所確定的、與所述樣本預測框對應的第二分類標簽與所述第一分類標簽之間的差異作為損失函數，對所述檢測模型進行訓練。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述分類子模型用于對輸入的所述預測框進行非極大值抑制處理，確定最終的預測框以及與所述最終的預測框相對應的分類標簽。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述將所述候選框轉換為預測框包括：

將所述候選框經位置平移和長寬縮放后確定相應的預測框。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據所述訓練后的檢測模型對待檢測的練習冊目標頁面進行檢測，包括：

將練習冊目標頁面輸入至所述訓練后的檢測模型，根據所述轉換子模型確定多個所述候選框經長寬縮放轉換為相應預測框時的長寬縮放比；

根據所述預測框的長寬縮放比，選取出長寬縮放比小于預設值的部分預測框作為有效預測框，將所述有效預測框輸入至所述分類子模型，確定所述練習冊目標頁面中目標對象的分類標簽。

6.根據權利要求1-5任意一項所述的方法，其特征在于，所述分類標簽包括算式類、豎式類和文本類；

在所述識別所述練習冊目標頁面中的目標對象之后，還包括：

在第一目標對象位于第二目標對象之內的情況下，若所述第二目標對象的分類標簽為算式類，則刪除所述第一目標對象；若所述第二目標對象的分類標簽為豎式類，且所述第一目標對象的分類標簽為豎式類或文本類，則將所述第一目標對象的分類標簽修改為算式類；所述第一目標對象和所述第二目標對象為所述練習冊目標頁面中不同的目標對象。

7.一種練習冊頁面檢測的裝置，其特征在于，包括：

預處理模塊，用于提取預設的練習冊歷史頁面中的歷史對象，并確定所述歷史對象的尺寸信息；

先驗模塊，用于將所述歷史對象的尺寸信息作為先驗知識，生成符合所述先驗知識的候選框；

訓練模塊，用于根據所述候選框對預設的檢測模型進行訓練，確定訓練后的檢測模型；

檢測模塊，用于根據所述訓練后的檢測模型對待檢測的練習冊目標頁面進行檢測，識別所述練習冊目標頁面中的目標對象。

8.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，所述檢測模型包括轉換子模型和分類子模型；所述轉換子模型用于將所述候選框轉換為預測框，所述分類子模型用于根據所述預測框確定所述預測框對應的分類標簽；

所述訓練模塊根據所述候選框對預設的檢測模型進行訓練包括：

確定練習冊樣本頁面，所述練習冊樣本頁面中的樣本對象預設有相應的真實樣本框以及所述真實樣本框對應的第一分類標簽；

將所述練習冊樣本頁面輸入至所述檢測模型，將經所述轉換子模型所確定的、與所述候選框對應的樣本預測框與所述真實樣本框之間的差異，以及經所述分類子模型所確定的、與所述樣本預測框對應的第二分類標簽與所述第一分類標簽之間的差異作為損失函數，對所述檢測模型進行訓練。