(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111532934.6 (22)申请日 2021.12.15 (71)申请人 黑盒科技 （广州） 有限公司 地址 511458 广东省广州市南沙区进港大 道10号613房(仅限办公) (72)发明人 张秀屏　麦永钦　林超纯　黎旭民　 罗彦卓　董祖兰　陈栩杰　蓝文辉　 张博　 (74)专利代理 机构 深圳市创富知识产权代理有 限公司 4 4367 代理人 侯腾腾 (51)Int.Cl. G06Q 10/10(2012.01) G06Q 50/20(2012.01) G06V 30/40(2022.01)G06V 10/22(2022.01) G09B 7/02(2006.01) (54)发明名称 一种智能批阅试 卷的体系方法 (57)摘要 本发明公开了一种智能批阅试卷的体系方 法。 包括从布置任务、 生成试卷、 上传答案到智能 批改的全流程体系， 能够智能识别学生试卷图片 内容、 老师标准答案试卷图片内容， 且提供批改 功能， 老师可选择在机器批改基础上进行二次批 改。 减少了教师的操作负担与压力， 同时亦能避 免批改错误。 本发明提供文本识别， 无需特定的 扫描设备或特制的答题卡， 降低了原有的使用成 本。 简便易用的流程， 提供从布置任务、 生成试 卷、 上传答卷到智 能批改的全流程系统， 老师和 学生可以轻松的进行各环节的操作。 开放性的批 改点及批改结果。 教师可根据实际需要对批改点 或批改结果作出修改， 符合实际应用场景。 极大 释放教师批改压力。 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 CN 114266541 A 2022.04.01 CN 114266541 A 1.一种智能批阅试 卷的体系方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤1、 阅卷开始； 步骤2、 老师根据实际需求， 选择 是否需要由系统生成试 卷； 步骤3、 老师选择不生成试卷， 则向系统上传自定义的试卷模板图片以及标准答案的模 板图片； 步骤4、 老师在系统中布置任务， 并选择 此次任务的性质； 步骤5、 老师若选择由系统生成此次试卷， 则教师填写生成参数， 由系统算法生成试卷 并提供试卷打印功能； 步骤6、 系统通过老师上传的标准答案试卷图片识别获取试卷内容， 分解出标准答案， 作为后续批改的基准， 老师根据实际需求， 可对题目划分、 答案等进行修改； 步骤7、 正式发布此次任务， 学生端会接收到具体任务 性质及要求； 步骤8、 若为考试任务， 则学生需当堂完成此次试卷并上交答题卷给老师， 由老师负责 拍照上传答题卷图片 至系统批改； 若为练习任务， 则由学生线 下完成试卷后， 自行将答题卷 拍照上传至系统批改， 系统通过文本识别获得 试卷具体内容及填写详情， 并且生成批改点； 步骤9、 系统对学生试卷的批改点与老师标准答案试卷的批改点进行识别对比， 对已存 在绝对答案的客观 题目进行批改， 调用AI模块对主观内容进行批改； 步骤10、 生成展示批改结果； 步骤11、 老师可以保留人工智能智批改结果， 也可以在原有批改点上作出修改或新增 批改点； 步骤12、 批改完成， 根据批改结果、 学生得分情况及试题情况分析此次试卷评价， 给出 此次试卷质量及班级 整体评分； 步骤13、 学生 通过任务系统查看批改结果。 2.如权利要求1所述的一种智能批阅试卷的体系方法， 其特征在于， 所述步骤5由系统 算法生成试 卷， 具体步骤为： 步骤5‑1、 平台接受对应参数后， 按照对应筛选条件到数据库中的题目表执行查询， 将 星级字段高于4的题目优先返回； 步骤5‑2、 若符合星级条件的题目数量不足， 则再次执行查询， 返回低于4星 的题目， 补 足需符合的题型题目数量； 步骤5‑3、 然后根据分数分配规则， 获取各题型数量， 然后以100作为分数总分， 按照题 型题目数量与总题目之比乘与100并去除浮点数作为该题型分数并平均分配至各题， 最后 以总分减去实际分配分数， 剩余分数平均分配至主观题或填空题中， 若剩余分数无法平均 分配至所有题目， 则优先分配给难度系数较高的主观 题或填空题中； 步骤5‑4、 生成成功， 返回对应试 卷信息。 3.如权利要求1所述的一种智能批阅试卷的体系方法， 其特征在于， 所述步骤3若老师 选择自己上传自定义试卷， 则向系统上传时间模板图片及答案卷模板图片后， 系统通过文 本识别， 获取 试卷具体信息， 具体步骤如下： 步骤3‑1、 系统获取空试 卷图片及答案模板图片； 步骤3‑2、 对图片进行预处理， 预处理包括调整图片大小、 去噪点、 文本矫正、 透视变换， 将上传图片规范化；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114266541 A 2步骤3‑3、 对图片调用切题接口操作， 得到每一道 题目区域图片； 步骤3‑4、 对步骤3 ‑3得到每一道题 目区域进行手写字体检测， 使用手写文本检测模型 包括但不限于DBNet、 Yolox、 PSENet， 得到手写文本区域即答案的区域； 教师根据实际， 修改 题目划分； 步骤3‑5、 对步骤3 ‑4文本区域调用OCR识别接口， 识别得到答案， 教师在此步骤中根据 实际， 修改对应答案； 步骤3‑6、 将此次答案保存至数据库持久层， 以便后续对批改做比对。 4.如权利要求1所述的一种智能批阅试卷的体系方法， 其特征在于， 所述步骤8 ‑12中批 改的具体步骤为： 步骤8‑1、 对图片进行预处理， 预处理包括调整图片大小、 去噪点、 文本矫正、 透视变换， 将上传图片规范化； 步骤8‑2、 对步骤8 ‑1图片调用切题接口操作， 得到每一道 题目区域图片； 步骤8‑3、 对步骤8 ‑2得到每一道题 目区域进行手写字体检测， 使用手写文本检测模型 包括但不限于DBNet、 Yo lox、 PSENet， 得到手写 文本区域即答案的区域； 步骤8‑4、 对步骤8 ‑3文本区域调用OCR识别接口， 识别得到答案； 步骤8‑5、 获取学生填入答案后， 开始与标准答案做比对， 若为生成试卷， 则直接从数据 库题目表中查询对应题目的答案字段信息进行答案比对， 若为老师上传的试卷模板， 则通 过答案模板的识别的答案做比对； 步骤8‑6、 开始比对， 存在绝对答案的题目直接通过答案对比输出批改结果； 未存在绝 对答案的题目部分调用批改模块,基于语义相似度匹配输入答案与标准答案， 返回相似度 且基于此输出对应批改结果。 5.如权利要求1所述的一种智能批阅试卷的体系方法， 其特征在于， 所述步骤5教师的 填写生成参数包括但不限于： 年级、 教材、 科目、 知识点、 题型 数量。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114266541 A 3