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龙图腾网获悉北京硕晖时代科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的智能阅卷内容检测与识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120126146B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510211218.X，技术领域涉及：G06V30/14；该发明授权一种基于深度学习的智能阅卷内容检测与识别方法及系统是由代立辉设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的智能阅卷内容检测与识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的智能阅卷内容检测与识别方法及系统，该方法包括：通过定位符确定待检测区域；基于像素值识别待检测区域，并筛选出有效检测区域；识别上传文字并与预设文字数据库进行匹配，区分清晰文字和模糊文字；确定模糊文字对应的备选预设文字，并通过上下文语义进行筛选，得到第一预设文字，确定是否存在相同的模糊文字，并为相同模糊文字确定第二预设文字，根据第一预设文字或第二预设文字确定目标文字，或，基于深度学习算法和若干清晰文字确定书写模型，基于书写模型和模糊文字确定第三预设文字，基于第一预设文字和第三预设文字确定目标文字。本发明提高了智能阅卷结果的准确性。

本发明授权一种基于深度学习的智能阅卷内容检测与识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的智能阅卷内容检测与识别方法，其特征在于，包括： 基于定位符确定试卷待检测区域； 基于像素值识别所述待检测区域，根据识别结果确定有效检测区域； 识别所述有效检测区域中若干上传文字，将若干上传文字与预设文字数据库进行匹配，以根据匹配结果确定若干清晰文字和若干模糊文字； 确定任一模糊文字对应的若干备选预设文字，基于上下文语义对若干备选预设文字进行筛选，以确定若干第一预设文字； 基于深度学习算法和若干清晰文字确定书写模型，基于书写模型和模糊文字确定若干第三预设文字，基于若干第一预设文字和若干第三预设文字确定目标文字； 根据所述目标文字对所述模糊文字进行标注，以辅助智能阅卷； 基于上下文语义对若干备选预设文字进行筛选的步骤包括： 定位任一模糊文字，基于标点符号确定其对应的上下文内容并基于词向量模型转换为向量形式，获得上单词向量和下单词向量； 分别计算若干所述备选预设文字与上单词向量和下单词向量的平均语义相似度，获得第一语义相似度； 将若干第一语义相似度与第一预设语义相似度进行比较，基于比较结果确定若干第一预设文字； 基于深度学习算法和若干清晰文字确定书写模型的步骤包括： 将若干所述清晰文字输入至预设深度学习模型中，以训练获得所述书写模型； 通过所述书写模型对待识别模糊文字进行特征提取，获得模糊文字特征向量； 将所述模糊文字特征向量与预设文字数据库中预设文字特征向量进行匹配，以根据匹配结果确定若干第三预设文字； 基于若干第一预设文字和若干第三预设文字确定目标文字的步骤包括： 分别计算若干第三预设文字与上单词向量和下单词向量的平均语义相似度，获得第三语义相似度； 基于若干所述第一语义相似度和若干所述第三语义相似度的比较结果确定所述目标文字； 所述预设深度学习模型为卷积神经网络模型、循环神经网络模型或长短时记忆网络模型，用于识别并学习清晰文字的书写特征； 预设文字特征向量为通过对预设文字数据库中的文字进行特征提取所得到的向量表示，包括文字的结构、笔画、语义多方面信息，其中一个特征向量提取实例为对于每个预设文字，将其表示为图像形式，利用CNN中的卷积层对图像进行卷积操作，卷积核在图像上滑动，提取笔画的边缘、拐角；经过多个卷积层和池化层进行处理；通过全连接层将经过池化后的特征图转换为固定长度的向量。

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