一种用于电子阅卷的答题卡创建方法及应用其的考试方法与流程

1.本技术涉及自适应识别技术领域，更为具体来说，本技术涉及一种用于电子阅卷的答题卡创建方法及应用其的考试方法。


背景技术：

2.阅卷系统是指以计算机网络技术和电子扫描技术为依托，通过在线上建立考试，扫描学生答卷，实现客观题自动阅卷，主观题线上或线下评卷，即可实时的得到成绩统计、数据分析的一种现代计算机系统。考试采用阅卷系统可以确保阅卷质量，减轻教师负担，提高教学水平，接轨高考模式，降低考试成本，从而实现成绩数据共享。
3.对于不同的阅卷系统，都需要创建考试的步骤，然而传统的阅卷系统创建考试需要在网页端操作，客观题区域按照标准答案依次点选答案，主观题区域输入分数，若客观题、主观题量很大，很容易造成点选错乱串行等问题，而导致后续的识别成绩有误差。因此，需要发明一种用于电子阅卷的答题卡创建方法。


技术实现要素：

4.基于上述问题，本技术实施例提供了一种用于电子阅卷的答题卡创建方法及应用其的考试方法。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。
5.本发明第一方面提供了一种用于电子阅卷的答题卡创建方法，包括：
6.采集填涂好的答题卡图片，其中，所述答题卡图片包括客观题区域、主观题区域和二维码标识；
7.识别所述填涂好的答题卡图片中所述客观题区域，得到第一识别信息；
8.识别所述填涂好的答题卡图片中所述主观题区域，得到第二识别信息；
9.识别所述填涂好的答题卡图片中所述二维码标识，得到第三识别信息；
10.基于所述第一识别信息、第二识别信息和第三识别信息解析所述填涂好的答题卡图片；
11.判断是否成功解析出所述填涂好的答题卡图片，如果是，则根据解析结果创建用于电子阅卷的答题卡。
12.具体地，所述识别所述填涂好的答题卡图片中所述客观题区域，得到第一识别信息，包括：
13.在所述填涂好的答题卡图片上裁取客观题区域；
14.基于轮廓寻找方法，找出所述客观题区域的所有选项框对应的方形轮廓；
15.判断所有已经填涂的选项框是否被填充，返回第一识别信息；
16.优选地，在基于轮廓寻找方法找出方形轮廓之前还包括：对所述客观题区域逐一进行高斯模糊操作、腐蚀膨胀操作及颜色反转操作。
17.具体地，所述识别所述填涂好的答题卡图片中所述主观题区域，第二识别信息，包括：
18.在所述填涂好的答题卡图片上裁取客观题区域；
19.将客观题区域对应的图片输入训练好的主观题识别模型，得到第二识别信息，其中，所述主观题识别模型基于卷积神经网络构建。
20.具体地，所述识别所述填涂好的答题卡图片中所述二维码标识，得到第三识别信息，包括：
21.解析识别所述二维码标识，获取所述二维码标识中的考试模板标识；
22.将所述考试模板标识与数据库中存有的考试模板标识进行匹配，得到第三识别信息。
23.优选地，所述采集填涂好的答题卡图片步骤中的答题卡在通过扫描仪上传之前，客观题区域标准答案选项框已填涂，主观题区域各主观题满分值已手写。
24.本发明第二方面提供了一种用于电子阅卷的答题卡创建装置，包括：
25.图像采集模块，用于采集填涂好的答题卡图片，其中，所述答题卡包括客观题区域、主观题区域和二维码标识；
26.第一识别模块，用于识别所述填涂好的答题卡图片中所述客观题区域，得到第一识别信息；
27.第二识别模块，用于识别所述填涂好的答题卡图片中所述主观题区域，得到第二识别信息；
28.第三识别模块，用于识别所述填涂好的答题卡图片中所述二维码标识，得到第三识别信息；
29.解析模块，用于基于所述第一识别信息、第二识别信息和第三识别信息解析所述填涂好的答题卡图片；
30.创建模块，用于判断是否成功解析出所述填涂好的答题卡图片，如果是，则根据解析结果创建用于电子阅卷的答题卡。
31.本发明第三方面提供了一种考试方法，所述考试方法应用本技术各实施方式中所述的用于电子阅卷的答题卡创建方法的步骤，所述考试方法在所述采集填涂好的答题卡图片之前还包括创建考试信息；所述考试方法在所述则根据解析结果创建用于电子阅卷的答题卡之后还包括根据解析结果创建用于考试的答题卡。
32.本发明第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如下步骤：
33.采集填涂好的答题卡图片，其中，所述答题卡包括客观题区域、主观题区域和二维码标识；
34.识别所述填涂好的答题卡图片中所述客观题区域，得到第一识别信息；
35.识别所述填涂好的答题卡图片中所述主观题区域，得到第二识别信息；
36.识别所述填涂好的答题卡图片中所述二维码标识，得到第三识别信息；
37.基于所述第一识别信息、第二识别信息和第三识别信息解析所述填涂好的答题卡图片；
38.判断是否成功解析出所述填涂好的答题卡图片，如果是，则根据解析结果创建用
于电子阅卷的答题卡。
39.本发明第五方面提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如下步骤：
40.采集填涂好的答题卡图片，其中，所述答题卡包括客观题区域、主观题区域和二维码标识；
41.识别所述填涂好的答题卡图片中所述客观题区域，得到第一识别信息；
42.识别所述填涂好的答题卡图片中所述主观题区域，得到第二识别信息；
43.识别所述填涂好的答题卡图片中所述二维码标识，得到第三识别信息；
44.基于所述第一识别信息、第二识别信息和第三识别信息解析所述填涂好的答题卡图片；
45.判断是否成功解析出所述填涂好的答题卡图片，如果是，则根据解析结果创建用于电子阅卷的答题卡。
46.本技术的有益效果为：本技术方法基于所述第一识别信息、第二识别信息和第三识别信息解析所述填涂好的答题卡图片，判断是否成功解析出所述填涂好的答题卡图片，如果是，则根据解析结果创建用于电子阅卷的答题卡，既操作直观，又节约了考试阅卷的成本。另外，答题卡可被印刷出来，直接应用于考试，进而提升了教师的工作效率，节约了教师的时间。
附图说明
47.图1示出了本技术一示例性实施例的方法流程示意图；
48.图2示出了本技术一示例性实施例中填涂好的答题卡图片示意图；
49.图3示出了本技术一示例性实施例中创建考试的方法流程示意图；
50.图4示出了本技术一示例性实施例的装置结构示意图；
51.图5示出了本技术一示例性实施例所提供的一种电子设备的结构示意图；
52.图6示出了本技术一示例性实施例所提供的一种存储介质的示意图。
具体实施方式
53.以下，将参照附图来描述本技术的实施例。但是应该理解的是，这些描述只是示例性的，而并非要限制本技术的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本技术的概念。对于本领域技术人员来说显而易见的是，本技术可以无需一个或多个这些细节而得以实施。在其他的例子中，为了避免与本技术发生混淆，对于本领域公知的一些技术特征未进行描述。
54.应予以注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施例，而非意图限制根据本技术的示例性实施例。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式。此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在所述特征、整体、步骤、操作、元件和/或组件，但不排除存在或附加一个或多个其他特征、整体、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组合。
55.现在，将参照附图更详细地描述根据本技术的示例性实施例。然而，这些示例性实施例可以多种不同的形式来实施，并且不应当被解释为只限于这里所阐述的实施例。附图
并非是按比例绘制的，其中为了清楚表达的目的，可能放大了某些细节，并且可能省略了某些细节。图中所示出的各种区域、层的形状以及它们之间的相对大小、位置关系仅是示例性的，实际中可能由于制造公差或技术限制而有所偏差，并且本领域技术人员根据实际所需可以另外设计具有不同形状、大小、相对位置的区域/层。
56.实施例1：
57.本实施例实施了一种用于电子阅卷的答题卡创建方法，如图1所示，具体如下：
58.s1、采集填涂好的答题卡图片，其中，所述答题卡图片包括客观题区域、主观题区域和二维码标识；
59.s2、识别所述填涂好的答题卡图片中所述客观题区域，得到第一识别信息；
60.s3、识别所述填涂好的答题卡图片中所述主观题区域，得到第二识别信息；
61.s4、识别所述填涂好的答题卡图片中所述二维码标识，得到第三识别信息；
62.s5、基于所述第一识别信息、第二识别信息和第三识别信息解析所述填涂好的答题卡图片；
63.s6、判断是否成功解析出所述填涂好的答题卡图片，如果是，则根据解析结果创建用于电子阅卷的答题卡。
64.具体地，识别填涂好的答题卡图片中客观题区域，得到第一识别信息，包括：
65.在填涂好的答题卡图片上裁取客观题区域；
66.基于轮廓寻找方法，找出客观题区域的所有选项框对应的方形轮廓；
67.判断所有已经填涂的选项框是否被填充，返回第一识别信息；
68.优选地，在基于轮廓寻找方法找出方形轮廓之前还包括：对客观题区域逐一进行高斯模糊操作、腐蚀膨胀操作及颜色反转操作，以把图片上细小的噪点清除并去掉及由于印刷不全所导致的缺口等，在此过程中将用到opencv方法进行相应处理。
69.具体地，识别填涂好的答题卡图片中主观题区域，第二识别信息，包括：
70.在填涂好的答题卡图片上裁取客观题区域；
71.将客观题区域对应的图片输入训练好的主观题识别模型，得到第二识别信息，其中，主观题识别模型基于卷积神经网络构建。
72.具体地，识别填涂好的答题卡图片中二维码标识，得到第三识别信息，包括：
73.解析识别二维码标识，获取二维码标识中的考试模板标识，
74.将考试模板标识与数据库中存有的考试模板标识进行匹配，得到第三识别信息。
75.图2示意出了填涂好的答题卡图片，优选地，采集填涂好的答题卡图片步骤中的答题卡在通过扫描仪上传之前，如图2所示，客观题区域标准答案选项框已填涂，主观题区域各主观题满分值已手写。在具体实施过程中，教师可采集印刷好的答题卡，教师再进行填涂客观题区域标准答案并手写主观题区域各主观题的满分值，用笔包括但不限于2b铅笔。
76.本技术方法基于所述第一识别信息、第二识别信息和第三识别信息解析所述填涂好的答题卡图片，判断是否成功解析出所述填涂好的答题卡图片，如果是，则根据解析结果创建用于电子阅卷的答题卡，既操作直观，又节约了考试阅卷的成本。
77.实施例2：
78.本实施例提供了一种考试方法，所述考试方法应用本技术各实施方式中所述的用于电子阅卷的答题卡创建方法的步骤，所述考试方法在所述采集填涂好的答题卡图片之前
还包括创建考试信息；所述考试方法在所述则根据解析结果创建用于电子阅卷的答题卡之后还包括根据解析结果创建用于考试的答题卡。例如用于考试的答题卡，可去掉客观题部分的标准答案，等等，在此不做具体限定。
79.实施例3：
80.本实施例提供了一种考试方法，大致流程如图3所示，包括:新建考试信息，考试信息包括年级科目以及考试类型；将与考试基本信息对应的答题卡进行适应性填写，其中，答题卡中客观题部分进行标准答案选项框的填涂，主观题部分进行各主观题满分值的手写，答题卡上具有二维码标识；扫描填写后的答题卡得到扫描后的答题卡图片；解析扫描后的答题卡图片；判断是否成功解析出扫描后的答题卡图片，如果是，则创建考试。
81.具体地，解析扫描后的答题卡图片包括：识别扫描后的答题卡图片中客观题部分，得到第一识别信息；识别扫描后的答题卡图片中主观题部分，得到第二识别信息；识别扫描后的答题卡图片中二维码标识，得到第三识别信息。在具体实施过程中，教师可采集印刷好的答题卡，教师再进行填涂客观题区域标准答案并手写主观题区域各主观题的满分值，用笔包括但不限于2b铅笔。
82.需说明的是，这里的考试指输出标准的答题卡，用于学生考试，而不是在线考试。在具体的考试实践过程中，教师反馈学生在线效果不好，经常点选鼠标时出错，所以通过本技术创建考试的方法，可减少学生考试出错率，又提高了教师的阅卷效率。
83.实施例4：
84.本实施例实施了一种用于电子阅卷的答题卡创建装置，如图4所示，包括：
85.图像采集模块401，用于采集填涂好的答题卡图片，其中，所述答题卡包括客观题区域、主观题区域和二维码标识；
86.第一识别模块402，用于识别所述填涂好的答题卡图片中所述客观题区域，得到第一识别信息；
87.第二识别模块403，用于识别所述填涂好的答题卡图片中所述主观题区域，得到第二识别信息；
88.第三识别模块404，用于识别所述填涂好的答题卡图片中所述二维码标识，得到第三识别信息；
89.解析模块405，用于基于所述第一识别信息、第二识别信息和第三识别信息解析所述填涂好的答题卡图片；
90.创建模块406，用于判断是否成功解析出所述填涂好的答题卡图片，如果是，则根据解析结果创建用于电子阅卷的答题卡。
91.下面请参考图5，其示出了本技术的一些实施方式所提供的一种电子设备的示意图。如图5所示，所述电子设备2包括：处理器200，存储器201，总线202和通信接口203，所述处理器200、通信接口203和存储器201通过总线202连接；所述存储器201中存储有可在所述处理器200上运行的计算机程序，所述处理器200运行所述计算机程序时执行本技术前述任一实施方式所提供的用于电子阅卷的答题卡创建方法。
92.其中，存储器201可能包含高速随机存取存储器(ram：random access memory)，也可能还包括非不稳定的存储器(non
‑
volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口203(可以是有线或者无线)实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通
信连接，可以使用互联网、广域网、本地网、城域网等。
93.总线202可以是isa总线、pci总线或eisa总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。其中，存储器201用于存储程序，所述处理器200在接收到执行指令后，执行所述程序，前述本技术实施例任一实施方式揭示的所述用于电子阅卷的答题卡创建方法可以应用于处理器200中，或者由处理器200实现。
94.处理器200可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器200中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器200可以是通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，简称cpu)、网络处理器(network processor，简称np)等；还可以是数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现成可编程门阵列(fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本技术实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本技术实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器201，处理器200读取存储器201中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
95.本技术实施例提供的电子设备与本技术实施例提供的用于电子阅卷的答题卡创建方法出于相同的发明构思，具有与其采用、运行或实现的方法相同的有益效果。
96.本技术实施方式还提供一种与前述实施方式所提供的用于电子阅卷的答题卡创建方法对应的计算机可读存储介质，请参考图6，图6示出的计算机可读存储介质为光盘30，其上存储有计算机程序(即程序产品)，所述计算机程序在被处理器运行时，会执行前述任意实施方式所提供的用于电子阅卷的答题卡创建方法。
97.另外，所述计算机可读存储介质的例子还可以包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他光学、磁性存储介质，在此不再一一赘述。
98.本技术的上述实施例提供的计算机可读存储介质与本技术实施例提供的空分复用光网络中量子密钥分发信道分配方法出于相同的发明构思，具有与其存储的应用程序所采用、运行或实现的方法相同的有益效果。
99.需要说明的是：在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟装置或者其它设备有固有相关。各种通用装置也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类装置所要求的结构是显而易见的。此外，本技术也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本技术的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本技术的最佳实施方式。
100.在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本技术的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
101.类似地，应当理解，为了精简本技术并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在
上面对本技术的示例性实施例的描述中，本技术的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本技术要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本技术的单独实施例。
102.本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
103.此外，本技术的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(dsp)来实现根据本技术实施例的虚拟机的创建装置中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本技术还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本技术的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
104.以上所述，仅为本技术较佳的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。