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龙图腾网获悉珠海读书郎软件科技有限公司申请的专利一种基于阅卷系统的学科交叉扫描识别提取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：CN117058698B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202310888669.8，技术领域涉及：G06V30/416；该发明授权一种基于阅卷系统的学科交叉扫描识别提取方法是由陈炳洁;王余;杨康;蔡伟谦设计研发完成，并于2023-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于阅卷系统的学科交叉扫描识别提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于阅卷系统的学科交叉扫描识别提取方法，首先通过卷面图像检测识别出异常科目图像及其科目归属，并进一步根据科目归属和科目的扫描方式，对不同的异常科目图像进行不同的处理，在精确识别提取出各个科目的异常科目图像的同时，可以实现各个科目漏扫卷面图像的补充，从而可以及时弥补阅卷扫描中出现的操作失误，减轻人工核对的工作量，提升智能阅卷的效率和质量。

本发明授权一种基于阅卷系统的学科交叉扫描识别提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于阅卷系统的学科交叉扫描识别提取方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、预先设置各个科目的识别数据模板以及扫描方式，所述识别数据模板包括该科目的标识内容及其在卷面图像上的坐标位置和或该科目的标准文本，扫描方式包括单面扫描和双面扫描； S2、分别对各个科目的待批阅试卷或答题卡进行扫描，获得各个科目的卷面图像，各个科目的卷面图像分别独立存储在各自的扫描文件夹中，各个科目的卷面图像均按扫描顺序进行命名； S3、对各个科目的全部卷面图像分别进行图像检测，判断每个卷面图像是否属于当前科目，如果判定某个卷面图像不属于当前科目，则标记该卷面图像为异常科目图像；具体地，通过检测卷面图像中预设坐标位置是否具有当前科目的标识内容，和或对比从卷面图像提取的文本与当前科目对应的标准文本的文本相似度是否超过预设的相似度阈值，判断每个卷面图像是否属于当前科目； S4、根据其它科目对应的识别数据模板，确认不属于当前科目的各异常科目图像所属的科目，记为异常科目；在当前科目下为每个异常科目分别设置一个独立的异常科目图像文件夹，将属于同一异常科目的异常科目图像从当前科目的扫描文件夹中提取出来并存入对应的异常科目图像文件夹中； S5、根据当前科目以及异常科目的扫描方式采用对应的异常处理方式： 对于与当前科目的扫描方式相同的异常科目，其对应的异常科目图像文件夹中的异常科目图像可以直接作为该异常科目的补扫图像补充到对应科目的扫描文件夹中； 对于与当前科目的扫描方式不同的异常科目，如果当前科目的扫描方式为双面扫描，则对于扫描方式为单面扫描的异常科目，先对异常科目图像文件夹中的异常科目图像进行空白页检测并剔除空白页，剔除空白页的异常科目图像作为对应异常科目的补扫图像补充到对应科目的扫描文件夹中；如果当前科目的扫描方式为单面扫描，则对于扫描方式为双面扫描的异常科目，提示工作人员根据对应的异常科目图像的文件名，找到对应的待批阅试卷或答题卡，重新进行双面扫描得到补扫图像补充到对应科目的扫描文件夹中。

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