CN112506360A - 一种常规纸质书写作业或试卷的智能识别及批改方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种常规纸质书写作业或试卷的智能识别及批改方法:该方法通过书写笔、信号采集器及信息处理中心来实现,所述书写笔发出红外信号和超声波信号,利用红外信号和超声波信号对书写笔进行定位,确定书写笔的位置信息,并通过所述位置信息计算出书写轨迹,然后将书写轨迹传输给信息处理中心,信息处理中心读取教辅的内容,并进行识别,确定书写轨迹在教辅中对应的书写位置,依据书写轨迹所识别的内容进行对比判断,从而实现自动批阅。本发明能够实现学习过程中的作业与试卷书写数据的采集,在数据基础上对教师的教与学生的学实施个性化教学支撑与服务,同时本发明能够实现智能批改作业,有效降低了教师的工作量,提高教师的工作效率。
Description
技术领域
本发明属于教育辅导用具领域,特别涉及书写工具及识别和作业自动批改方法。
背景技术
在青少年的成长过程中,教育是不可缺少的一环。目前,我国对青少年普遍实施9年义务教育,并配备有相应的教材及辅导材料,包括作业、练习册等。
然而,对于作业及练习册等材料的批改,仍然是需要教师手工进行,重复的作业批改工作占用了教师大量的精力与时间,使得教师在有效提升教学质量,有效开展因材施教等方面缺乏精力去思考、缺乏时间去实施。因此,市场上出现了若干补习班,对学生的各自课程进行辅导和培训,许多培训班使用的教材体系与学校不一致,使得学生在学习学校内教材体系的同时还要学习课外的教材体系,承担课外的作业量,学习负担加重,学习时间加长。因此,借助于科技,针对同一套教材体系有效发挥学习的作用,显得更加重要。
同时,由于学生学习过程的作业数据没有实现有效的采集,导致无法形成基于学生学习全过程的学习大数据(包含作业、测试等),也就无法在学习大数据的基础上开展针对性教学,无法实现有效的教学质量监测与教学评价,更无法通过学习过程数据指导学生修正并形成良好的学习习惯。
为实现学生作业数据的采集,许多系统开展了在线作业尝试,通过系统中的作业题库布置作业,学生在电子终端设备上(如PAD、智能手机等)完成作业,教师在系统中批改作业。这种方式无法有效与目前基础教育的作业布置与完成作业的习惯相吻合,也导致了教育系统已组织编制的、学校已购买并下发的教辅材料无法发挥作用,同时伤害学生视力,无法保持常规纸质书写习惯。同时,这种方式也因为电子终端设备给学生提供了一个玩游戏、看视频的机会,一旦上瘾,对学习将会带来严重的影响。
为此,在学习的过程中,为了对学生进行更有效地教学,人们研发出了各自辅导用具。例如,专利申请201611265588.9公开了一种书写状态监控系统和监控方法,该书写状态监控系统包括:书写工具以及用以设置书写状态下的标准图像信息的标准模式单元,设置在所述书写工具上用以采集用户在书写状态下的图像信息的图像采集单元;用以获取所述图像信息并将所述图像信息与所述标准图像信息进行比对的图像比对单元;和用以输出所述图像比对单元的图像信息比对结果的结果输出单元。该专利申请是利用获取图像来判断书写姿态,方便书写者在书写过程中及时矫正不良书写状态。然而,这仅仅是一种坐姿的判断方法,无法对所书写的内容进行识别和判断。
又如专利申请201822120322.6公开了一种基于红外技术的电子书写板,包括书写板本体、移动支架、OPS主机、双接口单元和按钮单元,通过在书写板本体包括红外触控边框、液晶显示屏、OPS主机、双接口单元和按钮单元,与OPS主机及OPS主机内置的处理器配合,使用脱机识别,将书写的内容识别成对应的文本信息如汉字、字母、数字。书写的原稿和识别的文本会同时保存到本地存储,也可以通过USB3.0传输到外置存储器。该申请是通过书写板对书写内容进行识别和记录,红外边框用来进行识别书写和擦写姿态线。该方式虽然能够实现对书写内容的识别和判断,但是这种实现是建立在书写板硬件的基础上,受到书写板的局限,无法与教辅材料对应。
专利申请201910716356.8公开了一种文字识别方法及电子设备,该方法包括:采集包括书写页面的第一图像;从第一图像中识别书写笔迹,并利用OCR方式对书写笔迹进行文字联想识别,以识别出目标文字;对目标文字按照偏旁结构进行拆分,以得到第一拆分结果;对第一拆分结果进行识别,以得到第一文字识别结果;将书写笔迹按照偏旁结构进行拆分,以得到第二拆分结果;对第二拆分结果进行识别,以得到第二文字识别结果;根据第一文字识别结果和第二文字识别结果,输出书写笔迹对应的书写文字。但是该申请是采用图像的模式对采集的书写内容进行识别,识别准确率不高,且后续的判断是依据书写的笔画结构来进行判断,遇到连笔、字母串等容易识别错误,且对比的过程长,识别速度慢,效率低,难以得到有效地应用。
发明内容
为解决上述问题,本发明提供一种常规纸质书写作业或试卷的智能识别及批改方法,该方法通过对在常规纸质作业本或试卷上书写轨迹的采集与识别,以及对教辅(教材及辅导材料)内容的识别,自动获取书写内容和教辅内容,并将二者进行对比,依据对比结果进行审批,从而完成对教辅的自动审批,智能化地完成教师及家长的作业审批过程。
本发明的另一个目的在于提供一种常规纸质书写作业或试卷的智能识别及批改方法,该方法通过红外结合超声波对书写轨迹进行识别,能够低成本、有效地提高识别效率;同时,结合对教辅内容的分解进行对比判断,从而实现准确地对学生的书写内容进行批改,大大提高作业等批改的准确性和可靠性。
为实现上述目的,本发明的技术方案如下:
一种常规纸质书写作业或试卷的智能识别及批改方法,其特征在于:该方法通过书写笔、信号采集器及信息处理中心来实现,所述书写笔发出红外信号和超声波信号,信号采集器接收红外信号和超声波信号,利用红外信号和超声波信号对书写笔进行定位,确定书写笔的位置信息,并通过所述位置信息计算出书写轨迹,然后将书写轨迹传输给信息处理中心,信息处理中心读取教辅的内容,并进行识别,确定书写轨迹在教辅中对应的书写位置,依据书写轨迹所识别的内容进行对比判断,从而实现自动批阅。
本发明,采用上述的方式,同时通过红外结合超声波的方式,能够对书写的轨迹进行准确可靠地记录与识别,然后结合信息处理中心,将书写轨迹所识别的内容与教辅进行对比判断,实现智能批改作业,能够大大降低了教师的工作量。
而且本发明的实现,采用目前常规的、现有的教辅材料即可完成作业与学习,并不需要额外或专门印制的教材及作业,同时,本发明也结合现有学生的学习方式,仍然采用书写的方式来完成作业或者习题,符合现有的学习模式,易于接受。同时,该发明有利于保持传统书写习惯,也有利于学生通过书写对于手部小肌肉及手眼协调一致的训练。
所述书写笔具有压力传感器、红外发射器及超声波发射器,所述压力传感器连接于书写笔的笔尖,书写时,笔尖对压力传感器施加压力,压力传感器获得压力信号,接通电路,激发红外发射器及超声波发射器发出红外信号和超声波信号,上述红外信号和超声波信号被信号采集器所接收。
进一步,所述信号采集器具有两个超声波接收器,两个超声波接收器设置于信号采集器的两侧(两个超声波接收器之间具有适当的距离即可,就可以获得对目标的不同探测结果,两个超声波接收器并不局限于左右的关系,还可以进行上下、前后设置,只要两个超声波接收器在不同的时间段接收到超声波信号即可完成对书写位置坐标的计算),从两侧分别接收书写笔的位置,通过超声波信号的时间差和两个超声波接收器的距离计算出书写的具体位置坐标。
同时,信号采集器中还设置有红外接收器,通过红外接收器获得的红外信号对超声波信号进行纠正,以得到准确的位置坐标。
红外接收器还可以用来获得时间信息,并将时间信息和位置坐标结合在一起,形成轨迹的基本构成单元;若干个基本构成单元组合中一起,构成书写轨迹。
进一步,所述书写轨迹中,包含有若干个基本构成单元,每个基本构成单元都包括有位置信息和时间信息,一系列的位置信息和时间信息构成了书写的运动轨迹;所述书写轨迹中,除了位置信息和时间信息外,还包括书写的页面信息,所述写的页面信息包括但不限于位置与书写页面的边界距离、教辅材料名称、页码、二维码、条形码。
进一步,所述信号采集器的中部设置有摄像头,所述摄像头用于探测书写页面的边界、页码、拍摄页面内容,以明确书写的准确位置及与边界的距离、及书写的页面内容。
所述摄像头或红外采集设置还可以对坐姿进行拍摄或采集,将拍摄的图形传输给信息处理中心,信息处理中心将拍摄结果与实现存储的正确坐姿进行对比,对错误坐姿发出警告或提示信号。
所述的识别,包括手写轨迹识别、教辅材料中题号智能识别、题目答案智能识别、题目知识点的智能识别等。
所述信息处理中心,存储有教辅材料的内容;教辅材料的内容可以事先存储,也可以临时摄取;存储教辅材料通过特定的识别码依内容编码后存储于特定的数据库中,以便于获取;
识别时,通过识别码来确定教辅材料内容,以快速从数据库进行读取,并进行对比判断;所述的识别码包括但不限于教辅材料名称、页码、行数、二维码、条形码。
数据库中存储的教辅材料,可以是图片、文字或者代码。
信息处理中心从书写轨迹中读取位置信息,并依据时间信息生成轨迹图,根据轨迹图计算其所代表的含义,识别出相应的文字或字符;根据轨迹位置定位,实现从数据库中读取的教辅材料的定点定位显示。
从数据库中读取所存储的教辅材料,依据教辅中题号作为索引自动识别与题目对应的区域,并将不同的题号及对应的题目区域进行切分。
若数据库中存储的教辅材料为文字或者代码,信息处理中心则依据存储的文字或代码与识别出的文字或字符进行对比,对答案进行对比判断,从而完成自动批改过程;若教辅材料为图片,则对图片进行识别和分解,将图片依据不同的题目进行切分,依据切分的结果确定区域,对应判断书写轨迹所存在的区域,再将书写轨迹所识别的内容与答案进行对比判断。
数据库中存储的教辅材料为图片时,通常情况下题号即代表题目,依照题号(所述题号是指每个段落的开头为文字、字母、数字、字符时的第一个文字或字符;其中,文字是指以汉字标注的数字或文字,例如壹、二、三;字母,包括但不限于英文字母、德文字母、法语字母、阿拉伯语字母、西班牙语字母、葡萄牙语字母;数字,包括但不限于阿拉伯数字、英文数字、带括号及圆圈的数字;字符,包括但不限于日语标注的文字、韩语标注的文字及通用的或特殊字符)可以对图片进行切分,将图片依据题号切分成多个小图片,每个小图片代表一个题目,这样,每个题目作为一个独立的小图片,便于进行对比判断,能够有效地提高识别的准确性和可靠性,避免误判和批改错误。
所述信息处理中心与移动终端进行通讯,将书写轨迹及对比结果及时传输给移动终端,通过移动终端进行显示,以使教师、学生、家长及时了解学习情况。
所述移动终端上具有用于显示书写轨迹及校验作业正确性的APP,以满足家长监督学生学习的需要。
所述自动批阅后,进一步包括有知识点推荐步骤;所述教辅中设置有知识点目录,自动批阅后,针对题目的错误答案,中心获取该题目的知识点,并利用该知识点搜索相关的其它题目,然后将知识点及相应的题目推荐给用户,以使学习者掌握相应的知识点。
具有错误答案的题目称为错题,错题可以进行积累记录,中心对其进行统计和分析,针对知识点进行统计,对错误的知识点进行重点教学、重点推送同类知识点和相关辅导题目。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
本发明采用上述的方式,通过红外结合超声波的方式,对书写轨迹的识别及对教辅(教材及辅导材料)内容的识别,不受纸质影响的手写笔迹数字化采集,通过手写轨迹的定位显示与智能识别能够对书写轨迹进行准确可靠地记录,然后结合信息处理中心,自动获取书写内容和教辅内容,并将书写轨迹与教辅进行对比判断,实现智能批改作业,能够大大降低了教师的工作量,提高教师的工作效率。
而且该方法通过红外结合超声波的方法实现,能够低成本、有效地提高识别效率;同时,结合对教辅内容的分解进行对比判断,从而实现准确地对学生的书写内容进行批改,不仅能够结合现有的教辅材料进行学习,还能大大提高作业等批改的准确性和可靠性。
本发明的实现,采用现有的教辅材料即可完成后续的学习,并不需要专门的教材及作业,同时,本发明也结合现有的学生学习方式,仍然采用书写的方式来完成作业或者习题,符合现有的学习模式,易于接受。
本发明还可以进行作业坐姿、作业时间、作业专注度等作业习惯数据采集,进行基于轨迹的书法练习与笔顺纠正,能够保持传统纸质书写习惯,包含传统纸质作业或试卷的布置、基于传统书写方式的学生纸质作业或试卷的数字化采集(含轨迹、时间、坐姿与内容)、作业与试卷数据的智能批改、错题数据统计分析与同类错题智能推送、作业学习习惯分析、学情分析报告,为各级各类教育机构、教师与学生提供个性化教学与学习服务。
附图说明
图1为本发明所实现书写轨迹的获取示意图。
图2为本发明所实现的控制流程图。
图3为本发明所实现知识点推送的流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以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。
本发明所实现的常规纸质书写作业或试卷的智能识别及批改方法,其核心思路是:通过书写笔、信号采集器及信息处理中心来实现,所述书写笔发出红外信号和超声波信号,信号采集器接收红外信号和超声波信号,利用红外信号和超声波信号对书写笔进行定位,确定书写笔的位置信息,并通过所述位置信息计算出书写轨迹,然后将书写轨迹传输给信息处理中心,信息处理中心读取教辅的内容,并进行识别,确定书写轨迹在教辅中对应的书写位置,依据书写轨迹所识别的内容进行对比判断,从而实现自动批阅。所述的识别,包括手写轨迹识别、教辅材料中题号智能识别、题目答案智能识别、题目知识点的智能识别等。
识别和对比判断的具体方式包括下面几种:
A、中心扫码识别教辅内容,识别教辅内容后,读取相应的答案;针对书写轨迹进行识别,获得识别结果后,与答案进行对比,得出批改结果。
B、中心拍照获得教辅内容,针对教辅内容进行识别,并读取相应的答案;书写轨迹中心进行识别,判断出相应的内容,与教辅答案进行对比,得到批改结果。
C、中心拍照,提取关键数据,对应读取教辅答案;针对书写轨迹进行识别判断出相应的内容,与教辅答案进行对比,得到批改结果。
D、中心获取教辅内容的识别码,直接读取教辅答案;书写轨迹提取关键数据形成识别码,识别码与教辅答案对应的识别码进行对比,进行批改。
E、录入教辅材料具体内容,例如输入教辅材料内容、识别码、页码,中心获取书写轨迹的位置坐标,对应找到教辅答案,进行对比判断。
采用上述的方式,通过红外结合超声波的方式,能够对书写的轨迹进行准确可靠地记录,然后结合信息处理中心,将书写轨迹与教辅进行对比判断,实现智能批改作业,能够大大降低了教师的工作量。
结合图1所示,采集书写数据时,是通过书写笔2、信号采集器1来实现的。其中,书写笔2用于在纸张3上书写答案,纸张可以是独立的纸张,也可以是教辅材料,通常是教辅材料,以便于进行答题及答案的识别和判断。
为了触发红外信号,书写笔2内具有压力传感器、红外发射器及超声波发射器,所述压力传感器连接于笔尖(这是现有技术,在此不再赘述)。书写时,笔尖对压力传感器施加压力,压力传感器获得压力信号,接通电路,从而激发红外发射器及超声波发射器发出红外信号和超声波信号,发出的红外信号和超声波信号被信号采集器1所接收。信号采集器1具有两个红外接收器13、14,两个超声波接收器11和摄像头12。
信号采集器1内设置有红外接收器14,通过红外接收器来获得书写笔2发来的红外信号,红外接收器主要是用于对获得的超声波信号计算的位置坐标进行纠正,以获得准确的书写坐标。同时,红外接收器14记录收到红外信号后,可以读取该红外信号中的时钟数据,并将该时钟数据作为时间信息与位置信息一起打包,形成轨迹的基本构成单元;若干个基本构成单元组合中一起,构成书写轨迹。
信号采集器1内还有红外接收器13,通过红外接收器13感应书写者的姿势,判断姿势的正确与否,以使书写者具有良好的书写习惯和姿势。由此实现对学生的作业坐姿等作业习惯数据采集。在此基础上,还可以通过超声波接收器11和红外接收器14进行基于书写轨迹的书法练习与笔顺纠正,在保持传统纸质书写基础上,给学生带来一种良好的学习习惯。
信号采集器1具有两个超声波接收器11,两个超声波接收器11设置于信号采集器1的两侧(两个超声波接收器之间具有适当的距离即可,就可以获得对目标的不同探测结果),从两侧分别接收书写笔的位置,通过超声波信号的时间差和两个超声波接收器11的距离计算出书写的具体位置坐标;发出超声波信号,用来探测书写笔2的位置,每个超声波接收器11都各自探测到一个书写笔的位置坐标,通过反馈回的超声波信号及时间差来计算出书写的位置,二者综合在一起计算出书写笔的准确的具体的位置坐标。如图1中所示,左侧的超声波接收器11探测到其与书写笔2的距离l1,右侧的超声波接收器11探测到其与书写笔2的距离l2,通过二者的结合,可以准确地计算出书写笔2的位置坐标。
超声波接收器11接收到从书写笔2反馈回的超声波后,先进行包含增强信号处理,然后再进行滤波纠错,最后计算书写笔坐标。这些都是可以通过现有的技术来实现,例如增强信号处理通过信号增益电路,滤波纠错通过低通滤波或高通滤波电路来实现。由于超声波覆盖面广,具有数据采集无死角的特点,结合到后续的处理,能够使手写轨迹完全还原。
在信号采集器1的中部设置摄像头12,所述摄像头12用于探测书写页面的边界、页码、拍摄页面的内容,并将所拍摄的内容传输给信息处理中心4。本发明的实现方式中,是通过摄像头12对书写页面进行拍摄,将拍摄的图形传输给信息处理中心4,信息处理中心4根据拍摄结果读取教辅材料。
信号采集器1所采集的书写轨迹中,必须包含有位置信息和时间信息,一系列的位置信息和时间信息构成了书写的运动轨迹。位置信息如上所述是通过超声波接收器11获取的,时间信息则有两种产生方式,一种是通过计时器产生一个时钟信号,时钟信号就是时间信息,将时钟信号添加到超声波接收器11产生的位置信息中,形成书写轨迹;另一种是通过红外信号来获得。
所述书写轨迹中,包含有位置信息和时间信息,一系列的位置信息和时间信息构成了书写的运动轨迹;所述书写轨迹中,除了位置信息和时间信息外,还包括书写的页面信息,所述写的页面信息包括但不限于位置与书写页面的边界距离、教辅材料名称、页码、二维码、条形码。这些信息是为了便于对教辅材料进行识别和对比。信息处理中心从书写轨迹中读取位置信息,并依据时间信息生成轨迹图,根据轨迹图计算其所代表的含义,识别出相应的文字、数字或字符;根据轨迹位置定位,实现书写轨迹在从数据库中读取教辅材料的定点定位显示;根据轨迹位置定位,实现书写轨迹与在数据库读取教辅材料的题号与题目的对应,从而与该题目答案比对实现自动批改。
书写轨迹的数据采集完成后,信号采集器1将所采集的书写轨迹传输给信息处理中心4。所述信息处理中心4,可以通过现有的计算机或者服务器来实现,也可以通过智能的移动终端来实现,只要具备存储及运算功能,即可完成对书写轨迹、教辅材料的识别和对比判断。图中所示信息处理中心4采用计算机来实现,当然,也可以采用云服务器。信息处理中心将批改结果可以发给用户的移动终端5进行显示,以便于用户对书写情况进行监督和管理。
所述信息处理中心1,存储有教辅材料的内容;教辅材料的内容可以事先存储,也可以临时摄取;存储教辅材料通过特定的识别码依内容编码后存储于特定的数据库中,以便于获取,对学生的书写内容进行对比判断。数据库中存储的教辅材料,可以是图片、文字或者代码,以便于不同移动终端的获取和显示。教辅材料的内容,包括但不限于作业、试卷、习题集、练习册、辅导教材、题库。
识别时,通过识别码来确定教辅材料内容,以快速从数据库进行读取,并进行对比判断;所述的识别码包括但不限于教辅材料名称、页码、行数、二维码、条形码。例如,存储于数据库中的教辅材料中可实现题目编号的自动识别与获取、题目答案的自动识别与入库、题目知识点的自动识别与编目。
信息处理中心从书写轨迹中读取位置信息,并依据时间信息生成轨迹图,根据轨迹图计算其所代表的含义,识别出相应的文字或字符;然后从数据库中读取所存储的教辅材料。
若数据库中存储的教辅材料为文字或者代码,信息处理中心则依据存储的文字或代码与识别出的文字或字符进行对比,对答案进行对比判断,从而完成自动批改过程;若教辅材料为图片,则对图片进行识别和分解,将图片依据不同的题目进行切分,依据切分的结果确定区域,对应判断书写轨迹所存在的区域,再将书写轨迹与答案进行对比判断。
若数据库中存储的教辅材料为图片时,通常情况下题号即代表题目,依照题号(所述题号是指每个段落的开头为文字、字母、数字、字符时的第一个文字或字符;其中,文字是指以汉字标注的数字或文字,例如壹、二、三;字母,包括但不限于英文字母、德文字母、法语字母、阿拉伯语字母、西班牙语字母、葡萄牙语字母;数字,包括但不限于阿拉伯数字、英文数字、带括号及圆圈的数字;字符,包括但不限于日语标注的文字、韩语标注的文字及通用的或特殊字符)可以对题目进行切分,将图片依据题号切分成多个小图片,每个小图片代表一个题目,这样,每个题目作为一个独立的小图片,便于进行对比判断,能够有效地提高识别的准确性和可靠性,避免误判和批改错误。
所述信息处理中心与终端(含移动终端)进行通讯,将书写轨迹及对比结果及时传输给终端(含移动终端),通过终端(含移动终端)进行显示,以使家长及时了解学生的学习情况。在终端(含移动终端)上具有用于显示书写轨迹及校验作业正确性的应用系统,以满足家长监督学生学习的需要。
具体地说,结合图2所示,其实现的控制流程如下:
101、启动书写笔,使其发射红外信号和超声波信号;
102、信号采集器接收到书写笔的红外信号和超声波信号;
103、计算书写笔的位置坐标,
超声波接收器从两侧分别接收书写笔的位置,通过超声波信号的时间差和两个超声波接收器11的距离计算出书写的具体位置坐标;两个超声波接收器的计算结果综合在一起能够计算出书写笔的准确的位置坐标。
同时,红外接收器接收到红外信号后,也对红外信号进行计算,对超声波信号计算的结果进行纠正,以得到准确的位置坐标,位置坐标构成书写笔的位置信息;
104、将位置信息和时间信息关联在一起,形成书写轨迹,并将书写轨迹打包发送给信息处理中心;
时间信息可以通过信号采集器中自带的计时器来产生,也可以采集超声波信号或者红外信号中的时间数据作为时间信息。
105、信息处理中心获取到书写轨迹后,读取相应的教辅材料;
一种方式是通过摄像头获得书写页面的页码信息,根据页面信息读取数据库中的教辅材料;还有一种方式是通过关键词搜索到数据库中的教辅材料,关键词可以以录入或查询方式获得。
也可以通过读取书写页面的二维码的形式直接读取数据库中的教辅材料。
106、判断读取的教辅材料是否为文字或字符,否则进行下一步,是则信息处理中心则依据存储的文字或代码与识别出的文字或字符进行对比,对答案进行对比判断,然后输出结果,结束;
107、判断读取的教辅材料是否为图片,是则进行下一步,否则结束;
108、依照题号对图片进行切分,将图片依据题号切分成多个小图片,每个小图片代表一个题目,这样,每个题目作为一个独立的小图片,便于进行对比判断,能够有效地提高识别的准确性和可靠性,避免误判和批改错误;
109、对比判断,将书写轨迹与每个题目进行对比,并输出对比结果。
上述的手写轨迹的智能识别,可以用于学生书写作业的答案识别,由此实现智能批改。特别是可以应用于基于图形与文本的多种题型编号的智能识别(题号智能识别,教辅材料为图本、文本或代码,格式多种多样时,以机器学习的方式实现自动识别题号)、基于图形与文本的多种题型题号的答案识别(答案在图片或文本的教辅材料中,需依据题号智能识别答案并实现自动录入数据库)、基于题型题号的智能切分(答题位置的智能识别,明确手写轨迹即作业内容的所属题号、题号做代表题目区域的切分)。
根据手写轨迹位置与基于题号的题目智能切分,确定答题题号,进行书写轨迹和答案的对比,由此实现教辅的智能批改。
在自动批阅后,还可以包括有知识点推荐步骤;所述教辅中设置有知识点目录,自动批阅后,针对题目的错误答案,中心获取该题目的知识点,并利用该知识点搜索相关的其它题目,然后将知识点及相应的题目推荐给用户,以使学习者掌握相应的知识点。
具有错误答案的题目称为错题,错题可以进行积累记录,中心对其进行统计和分析,针对知识点进行统计,对错误的知识点进行重点教学、重点推送同类知识点和相关辅导题目。
具体的实现步骤如图3所示:
201、信息处理中心将批改的书写轨迹的对比结果进行统计;
202、将对比失败的标记(即书写轨迹所识别内容与答案不符的)为错题,并提取汇总错题;
203、读取错题的知识点;所述的知识点是与每一个题目进行关联的,通过错题的题号即可读取相应的知识点,也可通过题目内容智能识别相关知识点。
204、推送给用户知识点,以便于学生能够针对性地进行学习,掌握知识点。
205、推送与知识点相关的复习题。
对于用户来说,其接收信息处理中心的推送,是在终端(含移动终端)上进行,如平板电脑、智能手机等,也可在笔记本电脑或台式电脑上进行,这样便于用户及时对错题进行归纳和总结,准确地了解并掌握知识点。
同时,还可以利用终端(含移动终端),输入教辅材料的内容,在数据库不完备的情况下,辅助地对教辅材料进行录入。
更进一步,通过终端(含移动终端),还可以直接获取教师的布置作业,根据教师的布置作业,快速读取教辅内容,便于快速对教辅材料及书写内容进行比对。
本发明采用上述的方式,通过超声波的方式获取书写轨迹,能够对书写的轨迹进行准确可靠地记录,结合对教辅(教材及辅导材料)内容的识别,信息处理中心自动获取书写内容和教辅内容,并将书写轨迹所识别的内容与教辅进行对比判断,实现智能批改作业,能够大大降低了教师的工作量,提高教师的工作效率。
而且该方法能够低成本、有效地提高识别效率;同时实现准确地对学生的书写内容进行批改,不仅能够结合现有的教辅材料进行学习,还能大大提高作业等批改的准确性和可靠性。
本发明的特点是:
1、保持学习者的传统纸质书写习惯;
2、保持教师现有的作业布置与试卷发放习惯;
3、形成教师作业布置、学习作业或试卷书写完成、系统智能批改、错题总结分析、错题巩固的应用闭环;
4、学习者的书写练字及错误笔顺纠正;
5、智能批改降低教师工作量;
6、错题数据与分析统计;
7、基于同类错题智能推送的错题知识巩固;
8、学习者作业习惯数据采集与分析服务;
9、能够生成各类学情分析报告。
总之,本发明采用现有的教辅材料即可完成后续的学习,并不需要专门的教材及作业,同时,本发明也结合现有的学生学习方式,仍然采用书写的方式来完成作业或者习题,符合现有的学习模式,易于接受。
该方法保持了现有的各级各类教育机构原有常规纸质作业的应用与书写习惯,通过电子笔与信号采集器进行作业者的字迹、解题过程及作业数据采集,通过手写轨迹识别与题目智能分割算法,实现对常规纸质作业的智能批改。一是可以不改变作业者的书写习惯与各级各类教育机构的现有作业布置方法,二是可以通过智能批改有效降低教师的重复工作量,三是积累学习者的作业数据,实现学习全过程伴随式数据采集,四是通过错题积累与同类错题智能推送,有效提高学习者学习效率。
本发明的应用领域是:各级各类教育机构、培训机构或教育教学领域,为各级各类教育机构、教师与学生提供个性化教学与学习服务。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明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发明披露的技术范围内,根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种常规纸质书写作业或试卷的智能识别及批改方法,其特征在于:该方法通过书写笔、信号采集器及信息处理中心来实现,所述书写笔发出红外信号和超声波信号,信号采集器接收红外信号和超声波信号,利用红外信号和超声波信号对书写笔进行定位,确定书写笔的位置信息,并通过所述位置信息计算出书写轨迹,然后将书写轨迹传输给信息处理中心,信息处理中心读取教辅的内容,并进行识别,确定书写轨迹在教辅中对应的书写位置,依据书写轨迹进行对比判断,从而实现自动批阅。
2.如权利要求1所述的常规纸质书写作业或试卷的智能识别及批改方法,其特征在于所述书写笔具有压力传感器,所述压力传感器连接于笔尖,书写时,笔尖对压力传感器施加压力,压力传感器获得压力信号,接通电路,激发红外信号和超声波信号,从而发出红外信号和超声波信号给信号采集器。
3.如权利要求2所述的常规纸质书写作业或试卷的智能识别及批改方法,其特征在于所述信号采集器具有两个超声波接收器,两个超声波接收器设置于信号采集器的两侧,从两侧分别接收书写笔的位置,通过超声波信号的时间差计算出笔迹与两个超声波接收器距离从而计算出书写的具体位置坐标;同时,信号采集器中还设置有红外接收器,红外接收器获得的红外信号对超声波信号进行纠正,以得到准确的位置坐标。
4.如权利要求3所述的常规纸质书写作业或试卷的智能识别及批改方法,其特征在于所述信号采集器的中部设置有摄像头,所述摄像头用于探测书写页面的边界、页码、拍摄页面的内容,以及拍摄写者的坐姿,用以判断正确与否。
5.如权利要求1所述的常规纸质书写作业或试卷的智能识别及批改方法,其特征在于所述的识别,包括手写轨迹识别、教辅材料中题号智能识别、题目答案智能识别、题目知识点的智能识别。
6.如权利要求1所述的常规纸质书写作业或试卷的智能识别及批改方法,其特征在于信息处理中心包括有数据库,所述数据库中存储有教辅材料,所述教辅材料是图片、文字或者代码;存储的教辅材料依内容进行编码,存储于特定的数据库中,以便于获取;识别时,可以通过特定的识别码来确定教辅材料内容,以快速从数据库进行读取;所述的识别码包括但不限于教辅材料名称、页码、行数、二维码、条形码。
7.如权利要求1所述的常规纸质书写作业或试卷的智能识别及批改方法,其特征在于所述书写轨迹中,包含有位置信息和时间信息,一系列的位置信息和时间信息构成了书写的运动轨迹;信息处理中心从书写轨迹中读取位置信息,并依据时间信息生成轨迹图,根据轨迹图计算其所代表的含义,识别出相应的文字、数字或字符;根据轨迹位置定位,实现书写轨迹在从数据库中读取教辅材料的定点定位显示。
8.如权利要求7所述的常规纸质书写作业或试卷的智能识别及批改方法,其特征在于若数据库中存储的教辅材料为文字或者代码,信息处理中心则依据存储的文字或代码与识别出的文字或字符进行对比,对答案进行对比判断,从而完成自动批改过程。
9.如权利要求8所述的常规纸质书写作业或试卷的智能识别及批改方法,其特征在于若教辅材料为图片,则对图片进行识别和分解,将图片依据不同的题目进行切分,依据切分的结果确定区域,对应判断书写轨迹所存在的区域,将书写轨迹与题目进行对应,再将书写轨迹所识别的内容与题目答案进行对比判断,从而实现自动批改;数据库中存储的教辅材料为图片时,题号即代表题目,依照题号对图片进行切分,将图片依据题号切分成多个小图片,每个小图片代表一个题目,这样,每个题目作为一个独立的小图片,便于进行对比判断,能够有效地提高识别的准确性和可靠性,避免误判和批改错误。
10.如权利要求1所述的常规纸质书写作业或试卷的智能识别及批改方法,其特征在于所述自动批阅后,进一步包括知识点及相关题目的推荐步骤;所述教辅中设置有知识点目录,信息处理中心完成自动批阅后,可利用该知识点搜索相关的题目,然后将该知识点及与该知识点相应的题目推荐给用户,以使学习者掌握相应的知识点;
具有错误答案的题目称为错题,信息处理中心可依据学习个体对错题可以进行积累记录,并对其进行统计和分析,对错误的知识点进行重点教学、重点推送同类知识点和相关辅导题目。
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Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113011412A (zh) * | 2021-04-15 | 2021-06-22 | 深圳市鹰硕云科技有限公司 | 基于笔顺及ocr文字识别方法、装置、设备及存储介质 |
CN113673950A (zh) * | 2021-08-17 | 2021-11-19 | 常州云纳光电科技有限责任公司 | 一种智能多用途的学习办公互动装置及互动方法 |
CN113723323A (zh) * | 2021-09-02 | 2021-11-30 | 北京云蝶智学科技有限公司 | 试卷信息获取方法及装置 |
CN113902891A (zh) * | 2021-08-31 | 2022-01-07 | 珠海读书郎软件科技有限公司 | 一种基于模板采集的教辅识别方法及装置 |
CN114863742A (zh) * | 2022-04-06 | 2022-08-05 | 北京奕斯伟计算技术有限公司 | 答题终端、方法及作业系统 |
CN115426443A (zh) * | 2022-08-22 | 2022-12-02 | 南京大巧智能技术有限公司 | 一种智慧课堂教学平台及教学方法 |
CN116107441A (zh) * | 2023-04-13 | 2023-05-12 | 南京听说科技有限公司 | 教学及考试用智能笔及其控制系统 |
WO2023123590A1 (zh) * | 2021-04-27 | 2023-07-06 | 深圳市众鑫创展科技有限公司 | 基于手写轨迹识别的答题处理方法、手写笔、系统及终端 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6044165A (en) * | 1995-06-15 | 2000-03-28 | California Institute Of Technology | Apparatus and method for tracking handwriting from visual input |
US20090078473A1 (en) * | 2007-09-26 | 2009-03-26 | Digital Pen Systems | Handwriting Capture For Determining Absolute Position Within A Form Layout Using Pen Position Triangulation |
JP2009223631A (ja) * | 2008-03-17 | 2009-10-01 | Fuji Xerox Co Ltd | 電子筆記具及びプログラム |
CN102324063A (zh) * | 2011-08-22 | 2012-01-18 | 张京伦 | 物联网架构的考试用数字处理系统及其识别笔迹的方法 |
CN102411458A (zh) * | 2011-08-15 | 2012-04-11 | 留越 | 一种纸面笔迹信息化处理的方法及系统 |
CN103705003A (zh) * | 2012-09-29 | 2014-04-09 | 袁航 | 一种多功能学生用阅读架 |
CN107618296A (zh) * | 2017-09-14 | 2018-01-23 | 周翔 | 一种坐姿纠正数学作业垫板 |
CN108764201A (zh) * | 2018-06-06 | 2018-11-06 | 宁波宁大教育设备有限公司 | 一种智能批改方法 |
-
2020
- 2020-11-21 CN CN202011315629.7A patent/CN112506360A/zh active Pending
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6044165A (en) * | 1995-06-15 | 2000-03-28 | California Institute Of Technology | Apparatus and method for tracking handwriting from visual input |
US20090078473A1 (en) * | 2007-09-26 | 2009-03-26 | Digital Pen Systems | Handwriting Capture For Determining Absolute Position Within A Form Layout Using Pen Position Triangulation |
JP2009223631A (ja) * | 2008-03-17 | 2009-10-01 | Fuji Xerox Co Ltd | 電子筆記具及びプログラム |
CN102411458A (zh) * | 2011-08-15 | 2012-04-11 | 留越 | 一种纸面笔迹信息化处理的方法及系统 |
CN102324063A (zh) * | 2011-08-22 | 2012-01-18 | 张京伦 | 物联网架构的考试用数字处理系统及其识别笔迹的方法 |
CN103705003A (zh) * | 2012-09-29 | 2014-04-09 | 袁航 | 一种多功能学生用阅读架 |
CN107618296A (zh) * | 2017-09-14 | 2018-01-23 | 周翔 | 一种坐姿纠正数学作业垫板 |
CN108764201A (zh) * | 2018-06-06 | 2018-11-06 | 宁波宁大教育设备有限公司 | 一种智能批改方法 |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113011412A (zh) * | 2021-04-15 | 2021-06-22 | 深圳市鹰硕云科技有限公司 | 基于笔顺及ocr文字识别方法、装置、设备及存储介质 |
WO2023123590A1 (zh) * | 2021-04-27 | 2023-07-06 | 深圳市众鑫创展科技有限公司 | 基于手写轨迹识别的答题处理方法、手写笔、系统及终端 |
CN113673950A (zh) * | 2021-08-17 | 2021-11-19 | 常州云纳光电科技有限责任公司 | 一种智能多用途的学习办公互动装置及互动方法 |
CN113902891A (zh) * | 2021-08-31 | 2022-01-07 | 珠海读书郎软件科技有限公司 | 一种基于模板采集的教辅识别方法及装置 |
CN113723323A (zh) * | 2021-09-02 | 2021-11-30 | 北京云蝶智学科技有限公司 | 试卷信息获取方法及装置 |
CN114863742A (zh) * | 2022-04-06 | 2022-08-05 | 北京奕斯伟计算技术有限公司 | 答题终端、方法及作业系统 |
CN115426443A (zh) * | 2022-08-22 | 2022-12-02 | 南京大巧智能技术有限公司 | 一种智慧课堂教学平台及教学方法 |
CN115426443B (zh) * | 2022-08-22 | 2024-02-09 | 南京大巧智能技术有限公司 | 一种智慧课堂教学平台及教学方法 |
CN116107441A (zh) * | 2023-04-13 | 2023-05-12 | 南京听说科技有限公司 | 教学及考试用智能笔及其控制系统 |
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