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龙图腾网恭喜北京爱学思技术有限公司申请的专利一种基于神经网络的作业试卷检测切分方法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：CN119478980B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202411588730.8，技术领域涉及：G06V30/19；该发明授权一种基于神经网络的作业试卷检测切分方法是由吴永鹏;陈诚设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的作业试卷检测切分方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的作业试卷检测切分方法，涉及教学技术领域，本发明，将YOLOv7与MobileNetV3结合，修改YOLOv7输出结构，使其可以检测任意四边形区域，消除对精确扫描仪的依赖，显著提高处理非标准化图像的能力，同时采用两阶段检测方法，提高整体的检测精度，处理小目标时减少了漏检情况，此外引入MobileNetV3作为主干网络，减少模型参数量，降低对图像分辨率的要求，能够在中低分辨率图像下获得较好的检测效果，本发明基于YOLOv7和MobileNetV3的组合进行文本区域检测，利用OpenCV进行图像校正和旋转，采用两阶段检测方法进行细化内容信息提取，最后通过后处理优化检测结果，不仅在复杂的拍照场景下表现出色，还显著提高了检测的速度和精度。

本发明授权一种基于神经网络的作业试卷检测切分方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的作业试卷检测切分方法，其特征在于：包括，步骤S1，文本区域检测，将原始输入图像经文本区域检测网络，获取目标区域的四边形边界；步骤S1中，采用文本区域检测网络识别输入图像中的文本区域，文本区域检测网络基于YOLOv7，网络的主干部分替换为MobileNetV3，将网络的输出修改为检测四边形区域，并且采用损失函数支持四边形输出，损失函数修改：L＝Lclass+λ1Lquad，其中，Lclass是分类损失，Lquad是四边形检测框的坐标损失，四边形检测框用四个顶点x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4表示，由这四个点的坐标进行误差计算损失，λ1为权重参数，用于平衡分类损失Lclass和四边形检测框损失Lquad间影响；步骤S2，图像矫正，进行透视变换，将检测到的目标区域四边形边界进行矫正，获得校正后的待检测图像，步骤S3，方向检测，经方向检测网络，判断当前图像的方向是否需要进行旋转，步骤S4，方向矫正，对于需要旋转的图像，进行旋转变换操作，经过旋转变换操作得到统一正向图像，步骤S5，内容检测分类，将最终的正向图像经过内容检测分类网络，获取图像里面的题目、图形、表格、用户答案信息的坐标以及类别信息，步骤S6，后处理，将步骤S5的检测的结果经过后处理进行矫正，修正错误的边界，补充缺失的检测信息；步骤S6中的后处理修正规则具体为：设检测框A的左上角坐标为x1A,y1A，右下角坐标为x2A,y2A，检测框B的左上角坐标为x1B,y1B，右下角坐标为x2B,y2B，当前题目C的左上角坐标为x1C,y1C，右下角坐标为x2C,y2C，假设检测框A和B分别属于文本行类别，则如果：x1A≥x1B,y1A≥y1B,x2A≤x2B,y2A≤y2B，则删除检测框A，对于公式与文本行之间的关系，若公式框A未被文本行框B完全包含，则调整B的坐标，使其能够包含A，调整规则为：x1B＝minx1A,x1B,y1B＝miny1A,y1B,x2B＝maxx2A,x2B,y2B＝maxy2A,y2B，其中min表示取最小函数，max表示取最大函数，如果A属于公式类别，但是不存在与A相关的文本行，则认为文本行检测丢失，按照题目的坐标补充文本行检测框D，坐标定义为x1D＝x1C，y1D＝y1A，x2D＝x2A，x2C，y2D＝y2A。

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