CN111784717A - 一种智慧台灯及基于该台灯的自动阅卷方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种智慧台灯及基于该台灯的自动阅卷方法，该台灯包括带有微云台的摄像机、两个互补的定标斜面、WIFI模块，自动阅卷方法包括如下步骤：(1)通过八方向定位法来实现试卷的自动对齐，并进一步完成试卷内容的行分割；(2)借助于控制面板上预置的两个互补式定标斜面，对摄像头进行近似标定，从而实现更加精确的字符分割；(3)对分割后字符采用支持向量机的方法进行字符识别，实现自动阅卷。本发明的方法能够更加精确地实现试卷内容的字符级分割，从而提高智慧台灯进行试卷自动评阅时的正确率。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种智慧台灯及基于该台灯的自动阅卷方法。
背景技术
由于中小学学生的学习任务繁重，经常需要在晚上花费较长时间完成家庭作业。此外，随着现代社会生活节奏的提高，相当一部分家长没有时间全程陪同孩子完成作业。如何设计一款多功能智慧台灯，能够在孩子独自完成家庭作业的过程中，提供诸如智能答题和自动阅卷功能，成为众多家长的迫切需求。然而，现有的大多数自动阅卷技术对使用者要求较高，需要用户根据屏幕采集的图像质量和系统提示信息，调整摄像头和试卷的位置关系。这对于中小学生而言，操作困难，而且浪费不必要的时间。尤其是在没有屏幕显示的台灯应用场景下，仅仅根据语音提示调整试卷位置，更是费时费力。
发明内容
本发明的目的在于满足上述社会需求，将人工智能技术融入到照明设备中，提供一种智慧台灯及基于该智慧台灯的自动阅卷方法，具体技术方案如下：
一种智慧台灯，其特征在于，该台灯包括底座和灯体，所述的灯体上设置有带有微云台的摄像机，所述的底座上设置有两个互补的定标斜面，所述的定标斜面上镌刻n×m规格的黑白格图案，用于给所述的摄像机定标；所述的底座内设置有WIFI模块，用于与外部的云服务器通信，所述的摄像机在所述的云服务器的控制下采集需要的图像，并将采集的图像通过所述的WIFI模块发送给所述的云服务器进行处理。
一种基于智慧台灯的自动阅卷方法，所述的自动阅卷方法包括如下步骤：
S1：对采集的试卷图像进行行分割,具体分为以下几个子步骤：
S1.1：保持摄像机的外部参数不变，不断调整焦距和焦点改变摄像机的内部参数，采集具有一定清晰度的待评阅试卷的瞬时图像；
S1.2：采用边缘检测方法，得到能够刻画试卷主体方向的边缘线段集；
S1.3：采用八方向定位法，对S1.2得到的边缘线段集进行拟合处理，获取试卷的主体方向；所述的八方向定位法具体为：
(1)确定8个主方向：以直角坐标系的X轴正半轴方向为第一个主方向，逆时针旋转,每旋转45度得到一个主方向，从而共得到8个主方向；
(2)针对边缘线段集中的每个线段，分别计算其与8个主方向的夹角以及每个线段的长度，取其中每个线段最小夹角对应的主方向作为该边缘线段的归属方向；
(3)以边缘线段的长度为权重因子，统计归属于每个主方向的边缘线段加权聚积度，取加权聚积度最大的主方向作为试卷的主体方向。
S1.4：通过所述的摄像机的微云台调整摄像机的外部参数，使得所采集的图像边缘与试卷主体方向近似平行，从而实现试卷的自动对齐；
S1.5：检测出每行字符的近似边缘点，并拟合出对应的行分割线，从而对试卷图像进行分割；
S2：对分割后的试卷图像进一步进行字符级分割,具体分为以下几个子步骤：
S2.1：在完成试卷的自动对齐的基础上，固定摄像机的内外参数不变，采集两个互补的定标斜面上的黑白格图案；
S2.2：基于S2.1采集的黑白格图案，实现摄像机的近似标定，估算出摄像机当前的内外参数；
S2.3：使用摄像机的内部参数中的径向畸变和切向畸变，对S1.5得到的每行字符图像进行去除扭曲操作；
S2.4：求取每行字符图像的最小外包矩形，并结合摄像机的外部参数进行微调，使得外包矩形的长边位于X轴，且左侧短边位于Y轴；
S2.5：用平行于Y轴的扫描线，从左向右逐像素地对每行字符进行扫描，如果交点个数为0，意味着扫描到字符间隔，则标记一个分割点，从而得到一系列的有序分割点；
S2.6：根据平均间隔距离，对已获取的有序分割点进行筛选，去除异常分割点，从而得到最终的有效分割点；
S2.7：使用有效分割点对每行字符进行字符级分割，得到包含单个字符的图像；
S3：针对分割好的单个字符图像,采用字符识别方法按顺序识别，从而得到待识别试卷中每一题的内容，并与题库中的题目和答案进行比对，并将结果发送给台灯使用者。
进一步地，所述的S3具体包括如下步骤：
S3.1：基于支撑向量机的字符识别方法在GB2312-80字符集上按顺序进行识别，从而得到待识别试卷中每一题的内容。
S3.2将识别出来的每个题目与题库中的题目进行相似度比较，如果完全相同，则根据题库中对应的答案进行评阅；如果题目中没有完全相同的题目，则输出三个最接近的题目及对应答案，供台灯使用者参考。
本发明的有益效果如下：
本发明的智慧台灯，通过在底座上设置两个互补的定标斜面，从而完成对摄像头的近似标定，能够更加精确地实现试卷内容的行分割和字符级分割，从而实现通过台灯进行自动阅卷，并且准确率高，大大减轻了家长的负担。
附图说明
图1是本发明的智慧台灯的结构示意图。
图2是本发明的自动阅卷方法的流程图。
图3是采用本发明的方法得到的边缘线段集示意图。
图4是八方向定位法示意图。
图中，底座1、灯体2、带有微云台的摄像机3、定标斜面4、控制按钮5。
具体实施方式
下面根据附图和优选实施例详细描述本发明，本发明的目的和效果将变得更加明白，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。
如图1所示，本发明的智慧台灯包括底座1和灯体2，灯体2上设置有带有微云台的摄像机3，底座1上设置有两个互补的定标斜面4，定标斜面4上镌刻n×m规格的黑白格图案，用于给所述的摄像机3定标；所述的底座1内设置有WIFI模块，用于与外部的云服务器通信，摄像机3在所述的云服务器的控制下采集需要的图像，并将采集的图像通过所述的WIFI模块发送给所述的云服务器进行处理。底座1上还设置有三个控制按钮5，分别用于台灯的各个模式的切换。
家长通过各种终端来接收云服务器的阅卷结果。一方面云服务器会将试卷评分结果和错题分析报告推送到家长的手机APP端；另一方面，家长也可以通过登录网页界面查询某个时间段内的试卷评阅结果和成绩统计信息。
如图2所示，本发明的基于智慧台灯的自动阅卷方法，包括如下步骤：
S1：对采集的试卷图像进行行分割；
S1.1：保持摄像机的外部参数不变，不断调整焦距和焦点改变摄像机的内部参数，采集具有一定清晰度的待评阅试卷的瞬时图像；
S1.2：采用边缘检测方法，得到能够刻画试卷主体方向的边缘线段集；如图3所示；
S1.3：采用八方向定位法，对S1.2得到的边缘线段集进行拟合处理，获取试卷的主体方向；如图4所示，八方向定位法具体为：
(1)确定8个主方向：以直角坐标系的X轴正半轴方向为第一个主方向，逆时针旋转,每旋转45度得到一个主方向，从而共得到8个主方向；
(2)针对边缘线段集中的每个线段，分别计算其与8个主方向的夹角以及每个线段的长度，取其中每个线段最小夹角对应的主方向作为该边缘线段的归属方向；
(3)以边缘线段的长度为权重因子，统计归属于每个主方向的边缘线段加权聚积度，取加权聚积度最大的主方向作为试卷的主体方向。
S1.4：通过所述的摄像机的微云台调整摄像机的外部参数，使得所采集的图像边缘与试卷主体方向近似平行，从而实现试卷的自动对齐；
S1.5：检测出每行字符的近似边缘点，并拟合出对应的行分割线，从而对试卷图像进行分割；
S2：对分割后的试卷图像进一步进行字符级分割；
S2.1：在完成试卷的自动对齐的基础上，固定摄像机的内外参数不变，采集两个互补的定标斜面上的黑白格图案；
S2.2：基于S2.1采集的黑白格图案，实现摄像机的近似标定，估算出摄像机当前的内外参数；
S2.3：使用摄像机的内部参数中的径向畸变和切向畸变，对S1.5得到的每行字符图像进行去除扭曲操作；
S2.4：求取每行字符图像的最小外包矩形，并结合摄像机的外部参数进行微调，使得外包矩形的长边位于X轴，且左侧短边位于Y轴；
S2.5：用平行于Y轴的扫描线，从左向右逐像素地对每行字符进行扫描，如果交点个数为0，意味着扫描到字符间隔，则标记一个分割点，从而得到一系列的有序分割点；
S2.6：根据平均间隔距离，对已获取的有序分割点进行筛选，去除异常分割点，从而得到最终的有效分割点；
S2.7：使用有效分割点对每行字符进行字符级分割，得到包含单个字符的图像；
S3：针对分割好的单个字符图像,采用字符识别方法按顺序识别，从而得到待识别试卷中每一题的内容，并与题库中的题目和答案进行比对，并将结果发送给台灯使用者。
作为其中一种实施方式，S3具体包括如下的子步骤：
S3.1提取每个字符图像的特征并采用基于支持向量机(SVM)的字符识别方法在GB2312-80字符集上按顺序进行识别，从而得到待识别试卷中每一题的内容。
S3.2将识别出来的每个题目与题库中的题目进行相似度比较，如果完全相同，则根据题库中对应的答案进行评阅；如果题目中没有完全相同的题目，则输出三个最接近的题目及对应答案，供台灯使用者参考。
本领域普通技术人员可以理解，以上所述仅为发明的优选实例而已，并不用于限制发明，尽管参照前述实例对发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实例记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在发明的精神和原则之内，所做的修改、等同替换等均应包含在发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种智慧台灯，其特征在于，该台灯包括底座和灯体，所述的灯体上设置有带有微云台的摄像机，所述的底座上设置有两个互补的定标斜面，所述的定标斜面上镌刻n×m规格的黑白格图案，用于给所述的摄像机定标；所述的底座内设置有WIFI模块，用于与外部的云服务器通信，所述的摄像机在所述的云服务器的控制下采集需要的图像，并将采集的图像通过所述的WIFI模块发送给所述的云服务器进行处理。
2.一种基于智慧台灯的自动阅卷方法，其特征在于，所述的自动阅卷方法包括如下步骤：
S1：对采集的试卷图像进行行分割,具体分为以下几个子步骤：
S1.1：保持摄像机的外部参数不变，不断调整焦距和焦点改变摄像机的内部参数，采集具有一定清晰度的待评阅试卷的瞬时图像；
S1.2：采用边缘检测方法，得到能够刻画试卷主体方向的边缘线段集；
S1.3：采用八方向定位法，对S1.2得到的边缘线段集进行拟合处理，获取试卷的主体方向；所述的八方向定位法具体为：
(1)确定8个主方向：以直角坐标系的X轴正半轴方向为第一个主方向，逆时针旋转,每旋转45度得到一个主方向，从而共得到8个主方向；
(2)针对边缘线段集中的每个线段，分别计算其与8个主方向的夹角以及每个线段的长度，取其中每个线段最小夹角对应的主方向作为该边缘线段的归属方向；
(3)以边缘线段的长度为权重因子，统计归属于每个主方向的边缘线段加权聚积度，取加权聚积度最大的主方向作为试卷的主体方向。
S1.4：通过所述的摄像机的微云台调整摄像机的外部参数，使得所采集的图像边缘与试卷主体方向近似平行，从而实现试卷的自动对齐；
S1.5：检测出每行字符的近似边缘点，并拟合出对应的行分割线，从而对试卷图像进行分割；
S2：对分割后的试卷图像进一步进行字符级分割,具体分为以下几个子步骤：
S2.1：在完成试卷的自动对齐的基础上，固定摄像机的内外参数不变，采集两个互补的定标斜面上的黑白格图案；
S2.2：基于S2.1采集的黑白格图案，实现摄像机的近似标定，估算出摄像机当前的内外参数；
S2.3：使用摄像机的内部参数中的径向畸变和切向畸变，对S1.5得到的每行字符图像进行去除扭曲操作。
S2.4：求取每行字符图像的最小外包矩形，并结合摄像机的外部参数进行微调，使得外包矩形的长边位于X轴，且左侧短边位于Y轴；
S2.5：用平行于Y轴的扫描线，从左向右逐像素地对每行字符进行扫描，如果交点个数为0，意味着扫描到字符间隔，则标记一个分割点，从而得到一系列的有序分割点；
S2.6：根据平均间隔距离，对已获取的有序分割点进行筛选，去除异常分割点，从而得到最终的有效分割点；
S2.7：使用有效分割点对每行字符进行字符级分割，得到包含单个字符的图像；
S3：针对分割好的单个字符图像,采用字符识别方法按顺序识别，从而得到待识别试卷中每一题的内容，并与题库中的题目和答案进行比对，并将结果发送给台灯使用者。
3.根据权利要求2所述的基于智慧台灯的自动阅卷方法，其特征在于，所述的S3具体包括如下步骤：
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|---|---|
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Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5597311A (en) * | 1993-12-30 | 1997-01-28 | Ricoh Company, Ltd. | System for making examination papers and having an automatic marking function |
| CN104239866A (zh) * | 2014-09-16 | 2014-12-24 | 科大讯飞股份有限公司 | 答题卡信息采集方法及设备 |
| CN104408814A (zh) * | 2014-12-13 | 2015-03-11 | 天津远目科技有限公司 | 一种人民币冠字号识别方法 |
| CN105135265A (zh) * | 2015-08-07 | 2015-12-09 | 天津中科智能技术研究院有限公司 | 一种智能台灯及其控制方法 |
| CN105841025A (zh) * | 2016-03-25 | 2016-08-10 | 深圳市好时达电器有限公司 | 一种智能台灯及其系统 |
| CN106803273A (zh) * | 2017-01-17 | 2017-06-06 | 湖南优象科技有限公司 | 一种全景摄像机标定方法 |
| US20170353730A1 (en) * | 2016-06-03 | 2017-12-07 | Mediatek Inc. | Method and Apparatus for Template-Based Intra Prediction in Image and Video Coding |
| CN107504974A (zh) * | 2017-09-15 | 2017-12-22 | 哈尔滨工程大学 | 地形分块与地形测点加权的地形匹配定位方法 |
| CN108764074A (zh) * | 2018-05-14 | 2018-11-06 | 山东师范大学 | 基于深度学习的主观题智能阅卷方法、系统及存储介质 |
| CN109147444A (zh) * | 2018-09-27 | 2019-01-04 | 广东小天才科技有限公司 | 一种学习情况反馈方法及智能台灯 |
-
2020
- 2020-06-28 CN CN202010601241.7A patent/CN111784717B/zh active Active
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5597311A (en) * | 1993-12-30 | 1997-01-28 | Ricoh Company, Ltd. | System for making examination papers and having an automatic marking function |
| CN104239866A (zh) * | 2014-09-16 | 2014-12-24 | 科大讯飞股份有限公司 | 答题卡信息采集方法及设备 |
| CN104408814A (zh) * | 2014-12-13 | 2015-03-11 | 天津远目科技有限公司 | 一种人民币冠字号识别方法 |
| CN105135265A (zh) * | 2015-08-07 | 2015-12-09 | 天津中科智能技术研究院有限公司 | 一种智能台灯及其控制方法 |
| CN105841025A (zh) * | 2016-03-25 | 2016-08-10 | 深圳市好时达电器有限公司 | 一种智能台灯及其系统 |
| US20170353730A1 (en) * | 2016-06-03 | 2017-12-07 | Mediatek Inc. | Method and Apparatus for Template-Based Intra Prediction in Image and Video Coding |
| CN106803273A (zh) * | 2017-01-17 | 2017-06-06 | 湖南优象科技有限公司 | 一种全景摄像机标定方法 |
| CN107504974A (zh) * | 2017-09-15 | 2017-12-22 | 哈尔滨工程大学 | 地形分块与地形测点加权的地形匹配定位方法 |
| CN108764074A (zh) * | 2018-05-14 | 2018-11-06 | 山东师范大学 | 基于深度学习的主观题智能阅卷方法、系统及存储介质 |
| CN109147444A (zh) * | 2018-09-27 | 2019-01-04 | 广东小天才科技有限公司 | 一种学习情况反馈方法及智能台灯 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 张旻: "智能图像识别在初中几何自动阅卷中的应用研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》, no. 3, pages 138 - 1359 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111784717B (zh) | 2024-01-16 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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