技术特征：
技术总结
本发明公开一种基于深度学习的智能阅卷定位方法，以口算题定位为例，方法包括，用手机拍摄若干张口算题图片，并将其分为训练集和测试集；利用labelImg标注工具，用Bounding Box标记出训练集中每张图片上口算题的位置；然后生成xml文件，将xml文件转换成txt文件；对YOLOv3算法进行修改，在分类中加入小学生口算题的类别，并且对数据集进行训练；训练完成后保存权重，对测试集中的图片进行测试，回归出每张图片中每个口算题的Bounding Box，实现小学生口算题的定位。本发明能够实现对图片中若干口算题的定位功能，而且测试结果的准确性较高，从而可以降低了人工阅卷的工作量。
技术研发人员：桂冠;邵蕾;李懋阳;刘超;熊健;杨洁;孙颖异;孟洋
受保护的技术使用者：南京邮电大学
技术研发日：2019.03.06
技术公布日：2019.06.28