CN110490068A - 一种信息处理方法、电子设备 - Google Patents
一种信息处理方法、电子设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110490068A CN110490068A CN201910626727.3A CN201910626727A CN110490068A CN 110490068 A CN110490068 A CN 110490068A CN 201910626727 A CN201910626727 A CN 201910626727A CN 110490068 A CN110490068 A CN 110490068A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- area
- test questions
- test
- determining
- question
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 230000010365 information processing Effects 0.000 title claims abstract description 26
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims abstract description 22
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 41
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 345
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 13
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 17
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 11
- 230000006870 function Effects 0.000 description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 7
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 7
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 5
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 4
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 2
- 238000012015 optical character recognition Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 206010063385 Intellectualisation Diseases 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000005215 recombination Methods 0.000 description 1
- 230000006798 recombination Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/20—Education
- G06Q50/205—Education administration or guidance
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/22—Image preprocessing by selection of a specific region containing or referencing a pattern; Locating or processing of specific regions to guide the detection or recognition
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/40—Document-oriented image-based pattern recognition
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Educational Technology (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明实施例提供一种信息处理方法、电子设备;所述方法包括:采集第一版面的图像;识别所述图像,得到所述第一版面中包含的试题所在的第一区域;基于所述第一区域,确定第一属性;根据所述第一属性,对所述第一区域执行相应的操作。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域,尤其涉及一种信息处理方法、电子设备。
背景技术
对于试卷中试题属性统计时,例如,多张相同试卷各试题的错误率统计、至少一套试卷中的知识点归类等,需要根据每道试题进行人工截取或者手动输入;如此,统计效率比较低;且,直观可视化效果差。
发明内容
本发明实施例提供了一种信息处理方法、电子设备。
本发明的技术方案是这样实现的:
一种信息处理方法,包括:
采集第一版面的图像;
识别所述图像,得到所述第一版面中包含的试题所在的第一区域;
基于所述第一区域,确定第一属性;
根据所述第一属性,对所述第一区域执行相应的操作。
上述方案中,所述基于所述第一区域,确定第一属性,包括:
基于所述第一区域,确定所述第一区域中试题的属性;
所述根据所述第一属性,对所述第一区域执行相应的操作,包括:
根据所述试题的属性,对所述第一区域执行相应的操作。
上述方案中,所述基于所述第一区域,确定所述第一区域中试题的属性,包括:
基于多个所述第一版面的所述第一区域,确定所述第一区域中所述试题的错误率;
根据所述试题的属性,对所述第一区域执行相应的操作,包括:
根据所述试题的错误率,对所述第一区域配置与所述错误率匹配的背景颜色。
上述方案中,所述基于多个所述第一版面的所述第一区域,确定所述第一区域中所述试题的错误率,包括:
若确定所述第一区域内存在错判定符号和/或错判定标识,确定所述第一区域中所述试题为错答试题;
基于多个所述第一版面的第一区域中所述错答试题的数量,确定所述第一区域的所述试题的错误率。
上述方案中,包括:
确定所述第一区域中所述试题的知识点信息;
根据所述试题的属性,对所述第一区域执行相应的操作,包括:
基于所述知识点信息,确定包含有相同类型试题的第一区域为第一目标区域,并对所述第一目标区域配置与所述知识点信息匹配的第一标识信息。
上述方案中,所述方法还包括:
基于所述第一目标区域中试题的重要程度和/或难易程度,确定所述第一目标区域的优先级顺序;
对所述第一目标区域配置与所述优先级顺序对应的优先级标识。
上述方案中,所述方法还包括:
基于所述知识点信息,若确定所述第一区域中所述试题为第一类型试题,确定所述第一区域为第二目标区域;
提取所述第二目标区域的试题,以作为第二版面的所述第一类型试题的试题。
上述方案中,所述基于所述第一区域,确定第一属性,包括:
基于所述第一区域,确定所述第一区域是否为所需区域;
根据所述第一属性,对所述第一区域执行相应的操作,包括:
若确定所述第一区域为所需区域,对所述第一区域执行选择的操作。
上述方案中,所述对所述第一区域执行相应的操作之后,还包括:
在所述第一区域中,显示与所述试题的属性匹配的属性信息;
其中,显示与所述试题的属性匹配的属性信息包括以下至少之一:
显示与所述试题的错误率匹配的背景颜色;
显示与所述试题的知识点匹配的第一标识信息;
显示与所述试题的重要程度和/或难易程度对应的优先级标识。
上述方案中,所述方法还包括:
若确定所述试题为包含多个二级试题的一级试题,确定第一区域中与多个二级试题分别对应的第一子区域;
所述根据所述试题的属性,对所述第一区域执行相应的操作,包括:
根据所述第一子区域中二级试题的属性,确定对所述第一子区域执行相应的操作。
本发明实施例还提供了一种电子设备,包括:
采集单元,用于采集第一版面的图像;
识别单元,用于识别所述图像,得到所述第一版面中包含的试题所在的第一区域;
确定单元,用于基于所述第一区域,确定第一属性;
处理单元,用于根据所述第一属性,对所述第一区域执行相应的操作。
上述方案中,所述确定单元,用于基于所述第一区域,确定所述第一区域中试题的属性;
所述处理单元,用于根据所述试题的属性,对所述第一区域执行相应的操作。
本发明实施例还提供了一种电子设备,所述电子设备包括:处理器和用于存储能够在处理器上运行计算机服务的存储器,其中所述处理器用于运行所述计算机服务时,实现本发明任一实施例所述的信息处理方法。
本发明实施例还提供了一种存储介质,所述存储介质中有计算机可执行指令,所述计算机可执行指令被处理器执行实现本发明任一实施例所述的信息处理方法。
在本发明实施例中,通过采集第一版面的图像,识别所述图像,可以得到所述第一版面中包含的各试题在所述第一版面对应的第一区域;如此,可以基于第一区域,确定第一属性,从而根据所述第一属性,对所述第一区域执行相应的操作,无需人工确定各试题所在的第一区域,以及对所述第一区域执行的操作,能提高电子设备的智能化以及提高确定第一区域和对其执行相应操作的效率;且由于可以将各试题所对应的区域确定出来,还能提高第一版面的直观可视化效果。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种信息处理方法的流程示意图;
图2为本发明实施例提供的另一种信息处理方法的流程示意图;
图3为本发明实施例提供的又一种信息处理方法的流程示意图;
图4为本发明一实施例中提供的对一级试题所在的第一区域配置不同背景颜色的示意图;
图5为本发明一实施例中提供的对二级试题所在的第一子区域配置不同背景颜色的示意图;
图6为本发明一实施例中提供的对二级试题所在的第一子区域选择并重新组合的示意图;
图7为本发明实施例提供的一种信息处理装置的结构示意图;
图8为本发明实施例提供的电子设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的,不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
如图1所示,本发明实施例提供了一种信息处理方法,包括:
步骤101,采集第一版面的图像;
步骤102,识别所述图像,得到所述第一版面中包含的试题所在的第一区域;
步骤103,基于所述第一区域,确定第一属性;
步骤104,根据所述第一属性,对所述第一区域执行相应的操作。
本发明实施例所提供的信息处理方法,应用于电子设备,所述电子设备包括但不限于以下至少之一:计算机、手机、IPAD。
在一实施例中,所述电子设备为配置有扫描仪或者摄像头装置的终端设备,所述扫描仪或摄像头装置用于采集第一版面的图像。
这里,所述第一版面为包括一个或多个试题的版面。所述第一版面包括但不限于以下之一:试卷、练习题、调查问卷。
例如,第一版面为一小学数学试卷,所述小学数学试卷包括的试题有第一题填空题、第二题选择题、第三题判断题、第四题应用题。又如,所述第一版面为一调查问卷,所述调查问卷包括的试题有第一至第十个问题。
其中,所述步骤101包括但不限于以下至少之一:利用摄像装置对所述第一版面进行拍照,以获取所述第一版面的图像;
利用扫描仪对所述第一版面进行扫描,以采集所述第一版面的图像。
其中,所述第一属性包括:第一区域的属性和/或第一区域内试题的属性。所述第一区域内试题的属性,包括但不限于以下至少之一:试题的错误率,试题的知识点信息。
其中,所述步骤102的一种实现方式为:确定第一版面中试题在所述第一版面中的位置信息;基于所述位置信息,确定试题所在的第一区域。其中,所述确定第一版面中试题在所述第一版面中的位置信息,包括:基于所述试题的标题信息以及与所述试题相邻的下一道试题的标题信息,确定所述试题的位置信息。
其中,所述第一区域为一个或多个。这里,所述第一版面中的一个试题对应一个第一区域。例如,所述第一版面中包括试题A、试题B、试题C和试题D,则所述第一区域包括:与所述试题A对应的第一区域A,与所述试题B对应的第一区域B、与所述试题C对应的第一区域C以及与所述试题D对应的第四区域。
在本发明实施例中,通过采集第一版面的图像,识别所述图像,可以得到所述第一版面中包含的各试题在所述第一版面对应的第一区域;如此,可以基于第一区域,确定第一属性,从而根据所述第一属性,对所述第一区域执行相应的操作,无需人工确定各试题所在的第一区域,以及对所述第一区域执行的操作,能提高电子设备的智能化以及提高确定第一区域和对其执行相应操作的效率;且由于可以将各试题所对应的区域确定出来,还能提高第一版面的直观可视化效果。
如图2所示,在一些实施例中,所述步骤1031,包括:
步骤1031,基于所述第一区域,确定所述第一区域中试题的属性;
所述步骤104,包括:
步骤1041,根据所述试题的属性,对所述第一区域执行相应的操作。
其中,试题的属性包括但不限于以下至少之一:试题的错误率和试题的知识点信息。
在本发明实施例中,可以基于第一区域,确定该第一区域内试题的属性,从而基于该试题的属性,对所述第一区域执行相应的操作;从而不需要对一个个第一版面的试题进行手动截取等的操作,可以基于其一个个第一版面的图像信息,进行自动统计,提升系统的智能性。且由于对第一版面中的各试题确定其对应的第一区域,对于后续的操作中还能够提高第一版面的直观可视性效果。
在一些实施例中,所述步骤1031,包括:基于多个所述第一版面的所述第一区域,确定所述第一区域中所述试题的错误率;
所述步骤1041,包括:
根据所述试题的错误率,对所述第一区域配置与所述错误率匹配的背景颜色。
这里,所述背景颜色可以是指红(R)、绿(G)或蓝(B)中的三原色的一种,也可以是指由所述R、所述G、所述B按照其不同的亮度值混合成的多种颜色中的一种。
这里,可以预先建立颜色与错误率的第一映射表。例如,在第一映射表中,若错误率为0时,背景颜色为白色;若错误率为大于0且小于或等于20%时,背景颜色为绿色;若错误率大于20%且小于或等于40%时,背景颜色为蓝色;若错误率大于40%且小于或等于60%时,背景颜色为黄色;若错误率大于60%且小于或等于80%时,背景颜色为橙色;若错误率大于80%且小于或等于100%,背景颜色为红色。
基于上述例子中的第一映射表,在一应用场景中,统计第一数量的第一版面的各个区域,确定各个区域中试题的错误率,其中一个区域对应一个试题。例如,实验班有50个学生做的50份数学试卷,统计该50份数据试卷中每道题的错误率。其中对于数学试卷中第一题错误的试卷有5份,则第一题的错误率为10%;第二题错误的试卷8份,则第二题的错误率为16%;第三题错误的试卷有10份,则第三题错误率为20%;第四题错误的试卷有30份,则第四题的错误率为60%;第五题错误的试卷有40份,则第五题的错误率为80%。如此,可以为第一题对应的第一区域配置与10%错误率匹配的绿色作为背景颜色、为第二题对应的第一区域配置与16%错误率匹配的绿色作为背景颜色、为第三题对应的第一区域配置与20%错误率匹配的绿色作为背景颜色、为第四题对应的第四区域配置与60%错误率匹配的黄色作为背景颜色,以及为第五题对应的第一区域配置与80%错误率匹配的橙色作为背景颜色。
如此,可以根据背景颜色的不同,很直观的分辨出该班学生对于每道题的做题情况。且,由于不需要用户对该班每个学生的每道题手动记录错误率情况,也提升了多张第一版面中试题的错误率统计效率,且提高了电子设备的智能化。
可以理解的是,在第一映射表中,可以将错误率对应的不同的颜色更加精细化。例如,将错误率每10个百分点确定一个对应的背景颜色;又如,将错误率每5个百分点确定一个对应的背景颜色。如此,可以更加进一步精细化划分不同的错误率,能够更加直观的确定出不同错误率对应的不同背景颜色。
可以理解的是,在第一映射表中,可以对不同背景颜色所对应错误率不等分。例如,可以进行如下设置:将错误率0确定对应的背景颜色为白色,将错误率为大于0且小于或等于40%确定对应的背景颜色为绿色,将错误率为大于40%且小于或等于60%确定对应的背景颜色为蓝色,将错误率为大于60%且小于或等于70%确定对应的背景颜色为橙色,将错误率为大于70%且小于或等于100%确定对应的背景颜色为红色。如此,在区分不同错误率等级的情况下,对比不同的等级的错误率确定不同的范围。
在另一些实施例中,所述步骤1041,还包括:
在所述第一区域中标识所述试题的错误率。
例如,在上述应用场景中,可以在每道题对应的区域中标识该区域中试题的错误率;如,在第一题对应的第一区域的右侧中间位置标识错误率10%,在第二题对应的第一区域的中间位置标识错误率右侧中间位置标识错误率16%;在第三题对应的第一区域的中间位置标识错误率右侧中间位置标识错误率20%;在第四题对应的第一区域的中间位置标识错误率右侧中间位置标识错误率60%;在第五题对应的第一区域的中间位置标识错误率右侧中间位置标识错误率80%。
如此,可以进一步比较直观的知道所述第一版面中每道试题的错误率情况。
在一些实施例中,所述基于多个所述第一版面的所述第一区域,确定所述第一区域中所述试题的错误率,包括:
若确定所述第一区域内存在错判定符号和/或错判定标识,确定所述第一区域中所述试题为错答试题;
基于多个所述第一版面的第一区域中所述错答试题的数量,确定所述第一区域的所述试题的错误率。
其中,所述错判定符号包括错号、半对半错符号,等等。所述错判定标识可以为负号、减号或其它表征试题答错情况的标识等。
例如,在一实施例中所述错判定符号为“×”。又如,在另一实施例中,所述错判定标识为“-1.5”中“-”。
在本发明实施例中,可通过比较所述错判定符号和/或错判定标识的位置,确定所述错判定符号和/或错判定标识的位置是否在第一区域内,若确定所述错判定符号和/或错判定标识的位置在所述第一区域内,则确定所述第一区域中所述试题为错答试题。如此,可以通过对于多个所述第一版本的第一区域中错答试题的数量,确定出所述第一区域中所述试题的错误率。
且,在本发明实施例中,不需要人工对多张试题的各个试题进行一一统计,可以节省人力,大大提高统计错误率的效率,提高电子设备的智能化。
在一些实施例中,所述步骤1031,包括:
确定所述第一区域中所述试题的知识点信息;
所述步骤1041,包括:
基于所述知识点信息,确定包含有相同类型试题的第一区域为第一目标区域,并对所述第一目标区域配置与所述知识点信息匹配的第一标识信息。
其中,所述第一目标区域可以为一个或多个;第一目标区域包括至少一个区域;其中一个第一目标区域与一个第一标识信息对应。
其中,所述第一标识信息为与所述知识点信息对应的标识信息。
例如,若所述知识点信息为三角函数,则所述第一标识信息可以为“三角函数”;若所述知识点信息为三角函数中的余弦函数,则所述第一标识信息可以为“余弦函数”或“sine”等。
又如,预先设置各知识点信息与字符一一对应的关系,形成第二映射表。其中,所述字符为第一标识信息。所述字符包括但不限于以下至少之一:一个或多个数字字符、一个或多个英文字符、一个或多个特殊字符。例如,在第二映射表中,三角函数对应的字符为1、不等式对应的字符为2、数列对应的字符为3、平面向量对应的字符为4,等等;如此,可以在确定出第一目标区域后,为所述第一目标区域配置与其所述知识点对应的字符。
这里,若确定所述第一版面为基于所述线上题库确定的试卷,从所述线上题库中,找到与所述第一区域中所述试题相同的第一目标试题;基于所述第一目标试题包含的知识点信息,确定所述第一区域中所述试题的知识点信息。
若确定所述第一版面不是基于所述线上题库确定的试卷,利用光学字符识别(OCR)识别出所述第一版面的第一区域中所述试题;从所述线上题库中,找到与所述第一区域中所述试题同类型的第二目标试题;基于所述第二目标试题包含的知识点信息,确定所述第一区域中所述试题的知识点信息。
在一应用场景中,第一版面为一数学练习题,第一版面包括第一题A、第二题B、第三题C、第四题D以及第五题E;识别出第一题A在第一区域A、第二题B在第一区域B、第三题C在第一区域C、第四题D在第一区域D以及第五题E在第一区域E;确定出所述第一题A的知识点信息为三角函数、第二题B的知识点信息为不等式、第三题C的知识点信息为三角函数、第四题D的知识点信息为数列、第五题E的知识点信息为不等式;如此,可以确定出所述第一题A和第三题C为相同类型的试题,则所述第一题A对应的第一区域A和所述第三题C对应的第三区域C为第一目标区域1,并为所述第一目标区域1配置与三角函数匹配的第一标识信息,如,“三角函数”;确定出所述第二题B和所述第五题E为相同类型的试题,则所述第二题B对应的第一区域B和第五题E对应的第一区域E为第一目区域2,并为所述第一目标区域配置与不等式匹配的第一标识信息,如,“不等式”。
在一些实施例中,所述步骤1041,还包括:
基于所述第一区域中所述试题的知识点信息,对所述第一区域配置与所述知识点信息匹配的第一标识信息。
例如,在上述应用场景中,在第一版面中只有第四题没有同类型的题目,则可以为第四题对应的第一区域D标识与数据列对应的第一标识信息,如“数列”,或者根据第一映射表查询到的字符“3”。
在本发明实施例中,可以基于第一区域中试题的知识点信息的属性,对第一版面的试题进行知识点的归类,从而便用老师或学生等用户区分该第一版面中若干题型不同的试题,便于老师后续的对同类型的题目进行同时讲解、且对知识点进行逐一分析,从而也能有益于提高学生学习效率。
在一些实施例中,所述方法包括:
基于所述第一目标区域中试题的重要程度和/或难易程度,确定所述第一目标区域的优先级顺序;
对所述第一目标区域配置与所述优先级顺序对应的优先级标识。
在一实施例中,第一目标区域1的试题的重要程度大于第一重要阈值,则确定所述第一目标区域1的优先级顺序为第一优先级;第一目标区域2的试题的重要程度大于第二重要阈值,则确定所述第一目标区域2的优先级顺序为第二优先级;第一目标区域3的试题的重要程度大于第三重要阈值,则确定所述第一目标区域3的优先级顺序为第三优先级;其中,所述第一重要阈值大于所述第二重要阈值,所述第二重要阈值大于所述第三重要阈值;所述优先级的顺序为:所述第一优先级大于所述第二优先级,所述第二优先级大于所述第三优先级;基于所述第一目标区域的优先级顺序,配置与所述优先级顺序对应的优先级标识,例如,对第一目标区域1配置优先级标识“第一级”,对所述第一目标区域2配置优先级标识“第二级”,对所述第一目标区域3配置优先级标识“第三级”。
在另一实施例中,第一目标区域1的试题的难易程度大于第一难度阈值,则确定所述第一目标区域1的优先级顺序为第一优先级;第一目标区域2的试题的难易程度大于第二难度阈值,则确定所述第一目标区域2的优先级顺序为第二优先级;第一目标区域3的试题的难易程度大于第三难度阈值,则确定所述第一目标区域3的优先级顺序为第三优先级;其中,所述第一难度阈值大于所述第二难度阈值,所述第二难度阈值大于所述第三难度阈值;所述优先级的顺序为:所述第一优先级大于所述第二优先级,所述第二优先级大于所述第三优先级;基于所述第一目标区域的优先级顺序,配置与所述优先级顺序对应的优先级标识,例如,对第一目标区域1配置优先级标识“第一级”,对所述第一目标区域2配置优先级标识“第二级”,对所述第一目标区域3配置优先级标识“第三级”。
在又一实施例中,可以分别确定第一目标区域中试题的表征重要程度的重要参数第一权重系数、与表征难易程度的难度参数的第二权重系数;基于所述第一权重系数与重要参数,以及所述第二权重系数与难度参数,确定所述第一目标区域的优先级顺序。
在另一些实施例中,所述方法还包括:基于所述第一目标区域按照优先级顺序,对所述第一目标区域进行重新排版。
例如,将第一优先级的第一目标区域中试题排布在第二版面的第一题,将第二优先级的第一目标区域中试题排布在第二版面的第二题,依次类推,将最后一级优先级的第一目标区域中试题排布在第二版面的最后一题。
在发明实施例中,可以根据试题的重要程度和/或难易程度对所述第一版面中的第一区域进行优先级划分,从而使得后续老师在讲解题目时,可以基于划分的优先级顺序对相应的题目进行分析、讲解,有利于对应相对重要和/或难的题目着重讲解,相对性不要那么重要和/或难的题目简略讲解,从而有益于提高学生的学习效率。
在一些实施例中,所述方法还包括:
基于所述知识点信息,若确定所述第一区域中所述试题为第一类型试题,确定所述第一区域为第二目标区域;
提取所述第二目标区域的试题,以作为第二版面的所述第一类型试题的试题。
在一实施例中,所述第一版面为多个第一版面;其中一个第一版面对应一张试卷,每个第一版面对应的试卷都不同。如此,可以从多张不同的第一版面的所述试题中,提取所需要的第一类型试题;从而基于不同的多张试卷,组成一份新的试卷。
在本发明实施例中,可以自动检测第一版面中试题的第一区域,并识别所述第一区域中试题的类型,从而从第一版面中,提取所需要的试题作为第二版面的试题;如此,不需要手动截取和/或手动输入试题,能提高布局新试卷的效率。
如图3所示,在一些实施例中,所述步骤103,包括:
步骤1032,基于所述第一区域,确定所述第一区域是否为所需区域;
所述步骤104,包括:
步骤1042,若确定所述第一区域为所需区域,对所述第一区域执行选择的操作。
其中,确定所述第一区域是否为所需区域,包括但不限于以下之一:
随机选取部分第一区域作为所需的区域;
确定所述第一区域的面积超过第一阈值,则确定所述第一区域为所需的区域。
在一实施例中,所述确定第一区域是否为所需区域,还可以根据其它的预设规则进行确定。
其中,所述步骤1042,还包括:
重新组合所述第一区域,生成第二版面。
在本发明实施例中,可以通过确定所述第一区域是否为所需区域,对所需区域进行选择的操作;如此,可以基于一定的规则或者随机选取第一版面第一区域的试题。更进一步地,可以将选取的第一区域,进行重新组合,生成新的试卷。
在一些实施例中,所述对所述第一区域执行相应的操作之后,还包括:
在所述第一区域中,显示与所述试题的属性匹配的属性信息;
其中,显示与所述试题的属性匹配的属性信息包括以下至少之一:
显示与所述试题的错误率匹配的背景颜色;
显示与所述试题的知识点匹配的第一标识信息;
显示与所述试题的重要程度和/或难易程度对应的优先级标识。
在本发明实施例中,可以通过在试题对应的区域,显示与试题的属性匹配的属性信息,例如背景颜色、第一标识信息或优先级标识等,可以更加直观的看到试题的错误率以及同类型的试题等,从而可以提高第一版面的直观可视化效果。
在一些实施例中,所述方法还包括:
若确定所述试题为包含多个二级试题的一级试题,确定第一区域中与多个二级试题分别对应的第一子区域;
所述根据所述试题的属性,对所述第一区域执行相应的操作,包括:
根据所述第一子区域中二级试题的属性,确定对所述第一子区域执行相应的操作。
在一实施例中,所述方法还包括:若确定所述第一子区域为所需的子区域,则对所述第一子区域执行选择的操作。
这里,所述一级试题包括的多个二级试题,所述第一区域包括多个第一子区域;其中,一个二级试题对应一个第一子区域。
例如,第一版面为一小学数学试卷,其中包括的一级试题有第一题填空题、第二题选择题、第三题判断题、第四题应用题。且,所述一级试题的第一题填空题中还包括10个二级试题的填空题,所述一级试题的第二题选择题中还包括10个二级试题的选择题,所述一级试题的第三题判断题中还包括5个二级试题的判断题,所述一级试题的第四题应用题中还包括4个二级试题的计算题。如此,对于每个二级试题的填空题、每个二级试题的选择题、每个二级试题的判断以及每个二级试题的计算题,都确定一个对应的第一子区域;从而可以基于所述第一区域中二级试题的属性,确定对所述第一子区域执行相应的操作。
具体地,所述根据所述第一子区域中二级试题的属性,确定对所述第一子区域执行相应的操作,还包括以下至少之一:
根据所述第一子区域中二级试题的错误率,对所述第一子目标区域配置与所述错误率匹配的背景颜色;
根据所述第一子区域中二级试题的知识点信息,确定包含有相同类型试题的第一子区域的为第一子目标区域,并对所述第一目标区域配置与所述知识点信息匹配的第二标识信息;
根据所述第一子区域中二级试题的重要程度和/或难以程度,确定第一子目标区域的优先级顺序;并对所述第一子目标区域配置与所述优先级顺序的对应的第二优先级标识;
基于所述第一子目标区域的优先级顺序,对所述第一子目标区域进行重新排版;
根据所述第一子区域中二级试题的知识点信息,若确定所述第一子区域中所述试题为第二版面所需第一类型试题,提取所述第一子区域中的所述二级试题为第二版面的试题。
在本发明实施例中,可以对所述第一版面中的试题进行更小粒度的划分,确定出一级试题中包括的二级试题,基于所述二级试题确定对应的第一子区域,从而基于第一子区域进行背景颜色、知识点信息对应的标识信息、以及重要程度和/或难易程度的优先级标识等的配置,可以提高对二级试题的错误率、同类型二级试题的统计以及重新组合的效率等。
如图4所示,提出了一种信息处理方法中根据一级试题的错误率,对所述一级试题所在的第一区域配置不同背景颜色的示意图;具体如下:
这里,所述第一版面为“第六单元测试卷”;所述第一版面包括多张“第六单元测试卷”。
步骤S11,电子设备采集第一版面的图像;
步骤S12,根据所述图像,得到一级试题第一题“拼写乐园”对应的第一区域A、一级试题第二题“辩字组词”对应的第一区域B、一级试题第三题“我会查字典”对应的第一区域C、一级试题第四题“用直线将下列词语连起来”对应的第一区域D、一级试题第五题“唱反调”对应的第一区域E、第六题“下面各句,运用了修辞手法的就在括号里注明,没有的就打上‘×’”对应的第一区域F、一级试题第七题“按要求改写句子”对应的第一区域G、一级试题第八题“课内阅读”对应的第一区域H;
步骤S13,基于多张所述“第六单元测试卷”,确定出所述第一区域A中的所述第一题错误率为36%,所述第一区域B中所述第二题错误率为27%,所述第一区域C中所述第三题错误率为82%,所述第一区域D中所述第四题错误率为0%,所述第一区域E中所述第五题错误率为82%,所述第一区域F中所述第六题错误率为91%,所述第一区域G中所述第七题错误率为18%,所述第一区域H中第八题错误率为64%;
步骤S14,根据所述第一映射表的以下内容:错误率为大于0且小于10%时,对应的背景颜色为第一颜色值;错误率为大于或等于10%且小于40%时,对应的背景颜色为第二颜色值;错误率为大于或等于40%小于或等于100%时对应的背景颜色为第三颜色值,确定出:
所述第一区域D的背景颜色为第一颜色值;
所述的第一区域A、所述第一区域B、所述第一区域G的背景颜色均为第二颜色值;
所述第一区域C、所述第一区域E、所述第一区域F、所述第一区域H的背景颜色均为第三颜色值;
步骤S15,在所述第一区域D中显示第一颜色值的背景颜色,在所述第一区域A、所述第一区域B、所述第一区域G中显示第二颜色值的背景颜色,在所述第一区域C、所述第一区域E、所述第一区域F、所述第一区域H的显示第三颜色值的背景颜色。
在一实施例中,上述步骤S14,根据所述第一映射表的以下内容:错误率为大于0且小于10%时,对应的背景颜色为绿色;错误率为大于或等于10%且小于40%时,对应的背景颜色为黄色;错误率为大于或等于40%小于或等于100%时对应的背景颜色为橙色,确定出:
所述第一区域D的背景颜色为绿色;
所述的第一区域A、所述第一区域B、所述第一区域G的背景颜色均为黄色;
所述第一区域C、所述第一区域E、所述第一区域F、所述第一区域H的背景颜色均为橙色;
上述步骤S15,在所述第一区域D中显示绿色的背景颜色,在所述第一区域A、所述第一区域B、所述第一区域G中显示黄色的背景颜色,在所述第一区域C、所述第一区域E、所述第一区域F、所述第一区域H的显示橙色的背景颜色。
在本发明实施例中,可以根据采集所述第一版面的图像,基于所述图像识别出各一级试题所在的第一区域;基于多张所述第一版面的所述第一区域中所述一级试题的错误率,确定所述第一区域的背景颜色,并在所述第一区域中显示所述背景颜色;从而可以比较直观的显示所述第一版面各一级试题的错误率,从而达到比较好的可视性效果。
如图5所示,提出了一种信息处理方法中根据二级试题的错误率,对所述二级试题所在的第一子区域配置不同背景颜色的示意图;具体如下:
这里,所述第一版面为“第六单元测试卷”;所述第一版面包括多张“第六单元测试卷”。
步骤S21,与上述步骤S11相同;
步骤S22a,与上述步骤S12相同;
步骤S22b,确定出一级试题第五题“唱反调”中包括4个二级试题,确定第五题中的第1题为第一子区域E1、确定第五题中的第2题为第一子区域E2、确定第五题中的第3题为第一子区域E3、确定第五题中的第4题为第一子区域E4;
确定出一级试题第六题“下面各句,运用了修辞手法的就在括号里注明,没有的就打上‘×’中包括5个二级试题,确定第六题中的第1题为第一子区域F1、确定第六题中的第2题为第一子区域F2、确定第六题中的第3题为第一子区域F3、确定第六题中的第4题为第一子区域F4、确定第六题中的第5题为第一子区域F5;
确定出一级试题第七题“按要求改写句子”中包括4个二级试题,确定第七题中的第1题为第一子区域G1、确定第七题中的第2题为第一子区域G2、确定第七题中的第3题为第一子区域G3、确定第七题中的第4题为第一子区域G4;
确定出一级试题第八题“课内阅读”中包括3个二级试题,确定第八题中的第1题为第一子区域H1、确定第八题中的第2题为第一子区域H2、确定第八题中的第3题为第一子区域H3;
步骤23,基于多张所述“第六单元测试卷”,确定出所述第一子区域E1中试题错误率为20%,确定出所述第一子区域E2中试题错误率为32%,确定出所述第一子区域E3中试题错误率为73%,确定出所述第一子区域E4中试题错误率为36%;
确定出所述第一子区域F1中试题错误率为36%,确定出所述第一子区域F2中试题错误率为9%,确定出所述第一子区域F3中试题错误率为45%,确定出所述第一子区域F4中试题错误率为82%,确定出所述第一子区域F5中试题错误率为36%;
确定出所述第一子区域G1中试题错误率为9%,确定出所述第一子区域G2中试题错误率为45%,确定出所述第一子区域G3中试题错误率为0%,确定出所述第一子区域G4中试题错误率为45%;
确定出所述第一子区域H1中试题错误率为55%,确定出所述第一子区域H2中试题错误率为64%,确定出所述第一子区域H3中试题错误率为45%;
步骤S24,根据上述中步骤S14中所述第一映射表,确定出:
所述第一子区域F2、第一子区域G1、第一子区域G3的背景颜色均为第一颜色值;
所述的第一子区域E1、所述的第一子区域E2、所述的第一子区域E4、所述第一子区域F1、所述第一子区域F5的背景颜色均为第二颜色值;
所述第一子区域E3、所述的第一子区域F3、所述的第一子区域F4、所述的第一子区域G2、所述的第一子区域G4、所述的第一子区域H1、所述的第一子区域H2、所述的第一子区域H3的背景颜色均为第三颜色值;
步骤S15,在所述第一子区域F2、第一子区域G1、第一子区域G3中显示第一颜色值的背景颜色;在所述的第一子区域E1、所述的第一子区域E2、所述的第一子区域E4、所述第一子区域F1、所述第一子区域F5中显示第二颜色值的背景颜色;在所述第一子区域E3、所述的第一子区域F3、所述的第一子区域F4、所述的第一子区域G2、所述的第一子区域G4、所述的第一子区域H1、所述的第一子区域H2、所述的第一子区域H3中显示第三颜色值的背景颜色。
这里,在一实施例中,第一颜色值为绿色,所述第二颜色值为黄色,所述第三颜色值为橙色。
在本发明实施例中,可以根据采集所述第一版面的图像,基于所述图像识别出各一级试题所在的第一区域,以及各一级试题中所包括的二级试题对应的第一子区域;基于多张所述第一版面的所述第一子区域中所述二级试题的错误率,确定所述第一子区域的背景颜色,并在所述第一子区域中显示所述背景颜色;从而可以比较直观的显示所述第一版面各二级试题的错误率,从而达到比较好的可视性效果。
如图6所示,提出了一种信息处理方法中对二级试题所在的第一子区域选择并重新组合的示意图;具体如下:
这里,所述第一版面为“2019年5月月考试卷四年级数学试题”。
步骤S31,电子设备采集第一版面的图像;
这里,采集第一版面的图像可以基于对第一版面进行拍照或者扫描获得。
步骤S32a,根据所述图像,得到一级试题第一题“填一填”对应的第一区域A,以及一级试题第二题“选一选”;
步骤S32b,确定出一级试题第一题“填一填”中包括的8个二级试题,确定第一题中的第1题为第一子区域A1、第一题中的第2题为第一子区域A2、确定第一题中的第3题为第一子区域A3、第一题中的第4题为第一子区域A4、确定第一题中的第5题为第一子区域A5、第一题中的第6题为第一子区域A6、确定第一题中的第7题为第一子区域A7、第一题中的第8题为第一子区域A8;确定出一级试题第二题“选一选”中包括的5个二级试题,确定第二题中的第1题为第一子区域B1、确定第二题中的第2题为第一子区域B2、确定第二题中的第3题为第一子区域B3、确定第二题中的第4题为第一子区域B4、确定第二题中的第5题为第一子区域B5;
步骤S33,随机选取出第一子区域A1、所述第一子区域A6、所述第一子区域A8以及所述第一子区域B1、所述第一子区域B5为用户所需区域,则对所述第一子区域A1、所述第一子区域A6、所述第一子区域A8以及所述第一子区域B1、所述第一子区域B5进行选择;
在一实施例中,对所述第一子区域A1、所述第一子区域A6、所述第一子区域A8以及所述第一子区域B1、所述第一子区域B5进行选择,可以在其对应的第一子区域后面打“√”。
步骤S34,对选择的所述第一子区域A1、所述第一子区域A6、所述第一子区域A8以及所述第一子区域B1、所述第一子区域B5进行重新组合,以作为第二版面中的试题;如,将所述第一子区域A1、所述第一子区域A6、所述第一子区域A8作为第二版面的一级试题第一题“填空题”中二级试题;将所述第一子区域B1和所述第一子区域B5作为第二版面中一级试题第二题“选择题”中的二级试题。
在本发明实施例中,可以根据采集所述第一版面的图像,基于所述图像识别出各一级试题所在的第一区域,以及各一级试题中所包括的二级试题对应的第一子区域;若确定所述第一子区域为所需区域,对所需的第一子区域进行选择并重新组合,以形成新的试题版面。
这里需要指出的是:以下信息处理装置项的描述,与上述信息处理方法项描述是类似的,同方法的有益效果描述,不做赘述。对于本发明信息处理装置实施例中未披露的技术细节,请参照本发明信息处理方法实施例的描述。
如图7所示,发明实施例还提供了一种电子设备,包括:
采集单元41,用于采集第一版面的图像;
识别单元42,用于识别所述图像,得到所述第一版面中包含的试题所在的第一区域;
确定单元43,用于基于所述第一区域,确定第一属性;
处理单元44,用于根据所述第一属性,对所述第一区域执行相应的操作。
在一些实施例中,所述确定单元43,用于基于所述第一区域,确定所述第一区域中试题的属性;
所述处理单元44,用于根据所述试题的属性,对所述第一区域执行相应的操作。
在一些实施例中,所述确定单元43,用于基于多个所述第一版面的所述第一区域,确定所述第一区域中所述试题的错误率;
所述处理单元44,用于根据所述试题的错误率,对所述第一区域配置与所述错误率匹配的背景颜色。
在一些实施例中,所述确定单元43,用于若确定所述第一区域内存在错判定符号和/或错判定标识,确定所述第一区域中所述试题为错答试题;基于多个所述第一版面的第一区域中所述错答试题的数量,确定所述第一区域的所述试题的错误率。
在一些实施例中,所述确定单元43,用于确定所述第一区域中所述试题的知识点信息;
所述处理单元44,用于基于所述知识点信息,确定包含有相同类型试题的第一区域为第一目标区域,并对所述第一目标区域配置与所述知识点信息匹配的第一标识信息。
在一些实施例中,所述确定单元43,还用于基于所述第一目标区域中试题的重要程度和/或难易程度,确定所述第一目标区域的优先级顺序;
所述处理单元44,还用于对所述第一目标区域配置与所述优先级顺序对应的优先级标识。
在一些实施例中,所述确定单元43,还用于基于所述知识点信息,若确定所述第一区域中所述试题为第一类型试题,确定所述第一区域为第二目标区域;
所述处理单元44,还用于提取所述第二目标区域的试题,以作为第二版面的所述第一类型试题的试题。
在一些实施例中,所述确定单元43,用于基于所述第一区域,确定所述第一区域是否为所需区域;
所述处理单元44,用于若确定所述第一区域为所需区域,对所述第一区域执行选择的操作。
在一些实施例中,所述电子设备还包括显示单元45;其中,
所述显示单元45,还用于在所述第一区域中,显示与所述试题的属性匹配的属性信息;
其中,显示与所述试题的属性匹配的属性信息包括以下至少之一:
显示与所述试题的错误率匹配的背景颜色;
显示与所述试题的知识点匹配的第一标识信息;
显示与所述试题的重要程度和/或难易程度对应的优先级标识。
在一些实施例中,所述确定单元43,用于若确定所述试题为包含多个二级试题的一级试题,确定第一区域中与多个二级试题分别对应的第一子区域;
所述处理单元44,还用于根据所述第一子区域中二级试题的属性,确定对所述第一子区域执行相应的操作。
这里需要指出的是:以下电子设备和存储介质的描述,与上述信息处理方法项描述是类似的,同方法的有益效果描述,不做赘述。对于本发明电子设备实施例中未披露的技术细节,请参照本发明信息处理方法实施例的描述而理解。
如图8所示,本发明实施例公开了一种电子设备,所述电子设备包括:所述电子设备包括:处理器51、通信接口52和存储器53;其中,
所述处理器51通常控制终端设备或网络设备的总体操作。
通信接口52可以使终端设备或网络设备通过网络与其他终端或服务器通信。
存储器53配置为存储由处理器51可执行的指令和应用,还可以缓存待处理器51以及终端中各模块待处理或已经处理的数据(例如,图像数据、音频数据、语音通信数据和视频通信数据),可以通过闪存(FLASH)或随机访问存储器(Random Access Memory,RAM)实现。
可以理解的是,本文描述的处理器51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51中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。该存储介质位于存储器53,处理器51读取存储器53中的信息,结合其硬件完成上述方法的步骤。
本发明又一实施例提供了一种计算机存储介质,该计算机可读存储介质存储有可执行程序,所述可执行程序被处理器执行时,可实现应用于所述电子设备的信息处理方法的步骤。例如,如图1-3所示的方法中的一个或多个。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的设备和方法,可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,如:多个单元或组件可以结合,或可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另外,所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口,设备或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件可以是、或也可以不是物理上分开的,作为显示的部件可以是、或也可以不是物理单元;既可以位于一个地方,也可以分布到多个网络单元上;可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本申请各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中,也可以是各单元分别单独作为一个单元,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中;上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解:实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成,前述的程序可以存储于可读取存储介质中,该程序在执行时,执行包括上述方法实施例的步骤;而前述的存储介质包括:移动存储设备、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
或者,本申请上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,也可以存储在一个可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得终端执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括:移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本申请所提供的几个方法实施例中所揭露的方法,在不冲突的情况下可以任意组合,得到新的方法实施例。
本申请所提供的几个产品实施例中所揭露的特征,在不冲突的情况下可以任意组合,得到新的产品实施例。
本申请所提供的几个方法或设备实施例中所揭露的特征,在不冲突的情况下可以任意组合,得到新的方法实施例或设备实施例。
以上所述,仅为本申请的具体实施方式,但本申请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申请揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (11)
1.一种信息处理方法,所述方法包括:
采集第一版面的图像;
识别所述图像,得到所述第一版面中包含的试题所在的第一区域;
基于所述第一区域,确定第一属性;
根据所述第一属性,对所述第一区域执行相应的操作。
2.根据权利要求1所述的方法,所述基于所述第一区域,确定第一属性,包括:
基于所述第一区域,确定所述第一区域中试题的属性;
所述根据所述第一属性,对所述第一区域执行相应的操作,包括:
根据所述试题的属性,对所述第一区域执行相应的操作。
3.根据权利要求2所述的方法,所述基于所述第一区域,确定所述第一区域中试题的属性,包括:
基于多个所述第一版面的所述第一区域,确定所述第一区域中所述试题的错误率;
根据所述试题的属性,对所述第一区域执行相应的操作,包括:
根据所述试题的错误率,对所述第一区域配置与所述错误率匹配的背景颜色。
4.根据权利要求3所述的方法,所述基于多个所述第一版面的所述第一区域,确定所述第一区域中所述试题的错误率,包括:
若确定所述第一区域内存在错判定符号和/或错判定标识,确定所述第一区域中所述试题为错答试题;
基于多个所述第一版面的第一区域中所述错答试题的数量,确定所述第一区域的所述试题的错误率。
5.根据权利要求2所述的方法,所述基于所述第一区域,确定所述第一区域中所述试题的属性,包括:
确定所述第一区域中所述试题的知识点信息;
根据所述试题的属性,对所述第一区域执行相应的操作,包括:
基于所述知识点信息,确定包含有相同类型试题的第一区域为第一目标区域,并对所述第一目标区域配置与所述知识点信息匹配的第一标识信息。
6.根据权利要求5所述的方法,所述方法还包括:
基于所述第一目标区域中试题的重要程度和/或难易程度,确定所述第一目标区域的优先级顺序;
对所述第一目标区域配置与所述优先级顺序对应的优先级标识。
7.根据权利要求5所述的方法,所述方法还包括:
基于所述知识点信息,若确定所述第一区域中所述试题为第一类型试题,确定所述第一区域为第二目标区域;
提取所述第二目标区域的试题,以作为第二版面的所述第一类型试题的试题。
8.根据权利要求1所述的方法,所述基于所述第一区域,确定第一属性,包括:
基于所述第一区域,确定所述第一区域是否为所需区域;
根据所述第一属性,对所述第一区域执行相应的操作,包括:
若确定所述第一区域为所需区域,对所述第一区域执行选择的操作。
9.根据权利要求2所述的方法,所述对所述第一区域执行相应的操作之后,还包括:
在所述第一区域中,显示与所述试题的属性匹配的属性信息;
其中,显示与所述试题的属性匹配的属性信息包括以下至少之一:
显示与所述试题的错误率匹配的背景颜色;
显示与所述试题的知识点匹配的第一标识信息;
显示与所述试题的重要程度和/或难易程度对应的优先级标识。
10.根据权利要求2所述的方法,所述方法还包括:
若确定所述试题为包含多个二级试题的一级试题,确定第一区域中与多个二级试题分别对应的第一子区域;
所述根据所述试题的属性,对所述第一区域执行相应的操作,包括:
根据所述第一子区域中二级试题的属性,确定对所述第一子区域执行相应的操作。
11.一种电子设备,包括:
采集单元,用于采集第一版面的图像;
识别单元,用于识别所述图像,得到所述第一版面中包含的试题所在的第一区域;
确定单元,用于基于所述第一区域,确定第一属性;
处理单元,用于根据所述第一属性,对所述第一区域执行相应的操作。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910626727.3A CN110490068A (zh) | 2019-07-11 | 2019-07-11 | 一种信息处理方法、电子设备 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910626727.3A CN110490068A (zh) | 2019-07-11 | 2019-07-11 | 一种信息处理方法、电子设备 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110490068A true CN110490068A (zh) | 2019-11-22 |
Family
ID=68546987
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910626727.3A Pending CN110490068A (zh) | 2019-07-11 | 2019-07-11 | 一种信息处理方法、电子设备 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110490068A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111159975A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-05-15 | 联想(北京)有限公司 | 一种显示方法及装置 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101859338A (zh) * | 2009-05-14 | 2010-10-13 | 深圳市海云天科技股份有限公司 | 一种阅卷系统及其给分的实现方法 |
CN104299473A (zh) * | 2013-07-20 | 2015-01-21 | 郑州学生宝电子科技有限公司 | 一种教学与学生学习错题知识库 |
CN107067849A (zh) * | 2017-04-21 | 2017-08-18 | 杭州博世数据网络有限公司 | 基于云教学平台的家长端系统 |
TW201822132A (zh) * | 2016-12-13 | 2018-06-16 | 英業達股份有限公司 | 基於試卷圖像的試題生成系統及其方法 |
CN109308581A (zh) * | 2018-09-25 | 2019-02-05 | 安徽灵图壹智能科技有限公司 | 一种基于区块链的考试云平台系统 |
-
2019
- 2019-07-11 CN CN201910626727.3A patent/CN110490068A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101859338A (zh) * | 2009-05-14 | 2010-10-13 | 深圳市海云天科技股份有限公司 | 一种阅卷系统及其给分的实现方法 |
CN104299473A (zh) * | 2013-07-20 | 2015-01-21 | 郑州学生宝电子科技有限公司 | 一种教学与学生学习错题知识库 |
TW201822132A (zh) * | 2016-12-13 | 2018-06-16 | 英業達股份有限公司 | 基於試卷圖像的試題生成系統及其方法 |
CN107067849A (zh) * | 2017-04-21 | 2017-08-18 | 杭州博世数据网络有限公司 | 基于云教学平台的家长端系统 |
CN109308581A (zh) * | 2018-09-25 | 2019-02-05 | 安徽灵图壹智能科技有限公司 | 一种基于区块链的考试云平台系统 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
刘丹等: "《智能计算机与应用》", 《WEB前端面试网站平台的开发与应用》 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111159975A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-05-15 | 联想(北京)有限公司 | 一种显示方法及装置 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107569848B (zh) | 一种游戏分类方法、装置及电子设备 | |
US10692133B2 (en) | Color estimation device, color estimation method, and color estimation program | |
CN103927352A (zh) | 利用知识库海量关联信息的中文名片ocr数据修正系统 | |
CN106776760B (zh) | 应用于智能终端的搜题方法及装置 | |
CN108509988B (zh) | 一种试卷分数自动统计方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN111783855A (zh) | 智能阅卷方法及装置 | |
CN110879965A (zh) | 试卷客观题的自动批阅方法、电子装置、设备及存储介质 | |
CN105975557A (zh) | 应用于电子设备的题目搜索方法及装置 | |
CN110222678A (zh) | 一种题目分析方法、系统、可读存储介质及电子设备 | |
CN115858741A (zh) | 一种适用于多场景的智能问答方法、装置及存储介质 | |
CN112860845A (zh) | 一种试题检索方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN111241276A (zh) | 题目搜索方法、装置、设备及存储介质 | |
CN110990617A (zh) | 一种图片标记方法、装置、设备及存储介质 | |
CN110490068A (zh) | 一种信息处理方法、电子设备 | |
CN114170468B (zh) | 文本识别方法、存储介质及计算机终端 | |
CN102243707B (zh) | 字符识别结果验证设备和字符识别结果验证方法 | |
KR20130016037A (ko) | 마커 인식과 영역 추적을 통한 영상 관리장치 | |
CN111800294A (zh) | 网关故障诊断方法、装置、网络设备及存储介质 | |
CN111639630A (zh) | 一种作业批改方法及装置 | |
CN111079489A (zh) | 一种内容识别方法及电子设备 | |
CN114973276A (zh) | 手写体字检测方法、装置和电子设备 | |
CN114647682A (zh) | 一种习题整理方法、装置、电子设备以及存储介质 | |
CN111209424B (zh) | 一种图片展示方法及装置 | |
JP7275513B2 (ja) | 情報処理装置及びプログラム | |
JP4807486B2 (ja) | 教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |