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龙图腾网获悉读书郎教育科技有限公司申请的专利一种基于目标检测的框题识别方法、存储介质及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：CN115546791B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202211274824.9，技术领域涉及：G06V30/146；该发明授权一种基于目标检测的框题识别方法、存储介质及设备是由陈家峰;季英会设计研发完成，并于2022-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于目标检测的框题识别方法、存储介质及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于目标检测的框题识别方法、存储介质及设备，通过对支持的资源进行分类，并且对每种类型资源其中的一部分进行取样，训练得到对应的识别模型，后续进行框题时可以自动化实现，不但大大减少了前期模板录入的工作量，还可以减少后续框题的工作量，提高智能批改的自动化程度。

本发明授权一种基于目标检测的框题识别方法、存储介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于目标检测的框题识别方法，其特征在于，具体过程为： S1、获取目标资源的题目层级结构，获取目标资源的样本并进行标注，利用标注后的样本训练得到目标资源的识别模型： S1.1、确定目标资源的题目层级结构，题目层级结构是指题目包含的层级； S1.2、对支持识别的资源进行分类； S1.3、对于每一类型的资源，分别从中选取设定数量的资源，采集所选取的资源的每一页的页面图像作为样本，各种题目层级结构都需要有对应的样本； S1.4、对每一类型资源的每个样本进行标注，按照步骤S1.1中确定的题目层级结构，用矩形框出样本中每道题目的每一层级对应的序号以及序号后的标点符号，并标注其所属的层级； S1.5、对于每一类型资源，用对应样本的进行神经网络学习训练，训练得到每个类型的资源对应的识别模型，并将每个识别模型与支持的资源的信息进行关联；所述资源的信息包括资源ID、资源名称、资源编号、资源出版社、资源主编、资源适用年级、适用科目； S2、进行框题识别前，先获取待识别的资源ID；然后根据获取的资源ID匹配对应的识别模型； S3、采集待识别的目标图像，对所述目标图像进行预处理； S4、利用步骤S2匹配到的识别模型，对待识别的目标图像进行识别，识别出其中每道题目中各层级的序号，然后获取识别得到的各层级的序号的坐标数据； S5、将每个层级的题目框选出来；每道题目对应的矩形框的高度由该题目的序号的左上角纵坐标到下一道同层级的题目的序号的左上角纵坐标之间的高度确定，矩形框的宽度由目标图像的长度确定。

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