本发明涉及智能阅卷，具体涉及一种基于阅卷系统的学科交叉扫描识别提取方法。
背景技术：
1、当前，智能阅卷得到了越来越广泛的应用。在智能阅卷过程中，由于学校人数较多，阅卷扫描工作时间紧张，从而有可能会导致操作失误，其中一种常见的失误是在进行某一科目的试卷扫描过程中混入其他科目的试卷，从而会导致该科目中会出现较多异常卷，而被混入到另一科目的试卷则会在所属科目中发生被漏扫描的情况，因此如何有效提取被混入的其他科目的试卷、避免漏扫及重复扫描是当前智能阅卷中亟待解决的问题。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本发明旨在提供一种基于阅卷系统的学科交叉扫描识别提取方法。
2、为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
3、一种基于阅卷系统的学科交叉扫描识别提取方法，包括如下步骤：
4、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；
5、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；
6、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；
7、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；
8、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：
9、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；
10、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。
11、进一步地，所述预设的标识内容为预设目标关键字、预设科目指代图标、预设二维码中的一种或多种。
12、进一步地，各个异常科目对应的异常科目图像文件夹采用科目名称进行命名。
13、本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法。
14、本发明还提供一种计算机设备，包括处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器用于执行所述计算机程序时，实现上述方法。
15、本发明的有益效果在于：本发明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。
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：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的标识内容为预设目标关键字、预设科目指代图标、预设二维码中的一种或多种。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，各个异常科目对应的异常科目图像文件夹采用科目名称进行命名。
4.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1－3任一所述的方法。
5.一种计算机设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器用于执行所述计算机程序时，实现权利要求1－3任一所述的方法。