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龙图腾网获悉中南迅智科技有限公司申请的专利智能作业试卷批阅与错题归纳方法、系统及电子设备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：CN120931256B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511456211.0，技术领域涉及：G06Q10/10；该发明授权智能作业试卷批阅与错题归纳方法、系统及电子设备是由谭双武;张鹏;朱雪庆设计研发完成，并于2025-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能作业试卷批阅与错题归纳方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本发明涉及数据识别领域，具体公开了一种智能作业试卷批阅与错题归纳方法、系统及电子设备。其方法包括步骤：采集作业或试卷的图像数据，对采集的图像数据进行预处理，将预处理后的图像通过PANet检测图像中文字的外接多边形坐标，通过CRNN对文本行图片进行识别，输出文本字符串；对于理科类别通过符号计算引擎对解题步骤分解评分，通过图像特征识别引擎验证矢量关系，对于文科类别通过NLP深度分析引擎进行语义评分；根据各科的批阅结果，分别生成对应学科的错题集。本发明通过任务切割，结合图像处理与深度学习，在保障批阅精度的前提下，减少大模型全流程依赖，提升系统响应速度并降低硬件资源消耗。

本发明授权智能作业试卷批阅与错题归纳方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.智能作业试卷批阅与错题归纳方法，其特征在于，包括步骤： 采集作业或试卷的图像数据，对采集的图像数据进行预处理，预处理包括畸变矫正和图像增强； 将预处理后的图像数据传送至PANet，通过PANet检测图像中文字的外接多边形坐标，然后传送至CRNN，通过CRNN对文本行图片进行识别，输出文本字符串； 将识别后的文本分为文科类别和理科类别，通过学科路由分发至对应的处理模块，对于理科类别通过符号计算引擎对解题步骤分解评分，通过图像特征识别引擎验证矢量关系，对于文科类别通过NLP深度分析引擎进行语义评分； 根据各科的批阅结果，分别分析错误原因，根据错因分析结果，分别生成对应学科的错题集； 对于理科类别通过符号计算引擎对解题步骤分解评分，具体包括： 符号计算引擎接收经学科路由分发的理科文本数据时，同步调用题目关联的结构化参考答案数据包，符号计算引擎对参考答案进行结构化解析，提取形成基准校验框架；将学生作答单元与参考答案的核心步骤框架进行匹配，若学生采用与参考答案一致的解法路径，直接对照参考答案进行逐点校验；若学生采用其他解法，则基于参考答案提炼的“逻辑完整性”核心标准进行校验；将参考答案预设的评分节点权重嵌入动态权重机制对学生解答步骤进行评分；将学生计算结果与参考答案的标准结果进行等价性比对，若偏差超出参考答案预设的容错阈值，则结合参考答案中的中间步骤标注，定位偏差源头；生成包括学生步骤与参考答案的差异标注的结构化报告； 通过图像特征识别引擎验证矢量关系，具体包括： 图像特征识别引擎接收经学科路由分发的理科图形类数据时，同步调取题目关联的参考答案矢量特征数据包，图像特征识别引擎首先对学生作答的图形区域图像进行归一化和特征提取，构建结构化矢量数据集；然后依据参考答案的矢量规范库展开多维度比对，同时，将图形中的数值标注与符号计算引擎输出的步骤数据交叉验证，验证完成后，生成包括偏差类型、偏差位置及参考答案对照说明的矢量验证报告。

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