小學生學習數學，四則運算是比較重要的內容，需要做大量的練習，一次要做幾十甚至上百道題，經常每天都要做，俗稱刷題。對老師和家長來說，判卷也是乙個比較費事的工作。如果我們可以通過攝像頭直接拍攝學生刷題的卷子，識別卷子上的題目和學生答案，並判斷答案是否正確，語音播報答題結果，並給予學生鼓勵、建議。這種自動判卷神器，可以大大減輕老師和家長判卷的壓力，也可以幫學生自己檢查錯誤。
本次專案以加減乘除的四則運算為例，後續可以將這個功能擴充套件到小數、分數的運算，乘方的運算以及帶括號的運算等。對於學生手寫數字的識別率，也可以作為書寫是否規範的乙個評價，對學生提出建議，督促學生書寫盡量規範。
本專案採用如下硬體平台：
在lattepanda上，通過攝像頭採集數學刷題影象或者採用儲存好的數學刷題影象，輸入到部署在ncs2上的訓練好的優化後的網路系統，識別數學題目，自動計算數學題目結果，識別學生答案，並判斷學生答案是否正確，給出判斷結果。可以將錯題高亮顯示標出，存成新的判卷，並將結果在顯示器上輸出，或者通過聲音給出結果（答對多少道題或者多少分）。
刷題試卷如下圖所示：
這張卷子有100道題目，涵蓋百以內的加減法運算，有列印的數字、計算符號、等於號和學生手寫的結果，還有班級姓名等。
軟體流程圖如下：
輸入刷題試卷的影象後，我們要對影象按照每個題目分塊，然後再對每個分塊內的數字、計算符號、「=」，以及手寫答案進行識別，然後組合成算式，計算結果，與手寫答案做對比，然後進行下一題目分塊，直到試卷結尾。
以第一道題為例，我們要識別並分解題目：「53+17=」，其中，「53」 和 「17」 是參與運算的數字，「+」 是運算子，「=」 是等號；我們需要識別單個的數字 「5」 和 「3」，然後根據運算子的間隔，將單個數字組合成相應的運算數字「53」，識別出運算子和參與運算的數字後，我們自動計算此題目的結果「70」，同時識別學生的手寫結果」70」，並判斷學生計算結果是否正確。
以此類推，對所有題目進行類似操作，就可以知道該學生一共作對了多少題目，得到多少分，通過顯示器或者音箱將結果輸出。
實現過程：
採集並標影象資料，借用mnist資料集作為手寫體的資料集，該資料集有手寫的單個數字的資料；我們還需要通過lattepanda的攝像頭採集一定數量的運算子和 「=」 的影象，並做標註；
建立深度學習網路，可以採用已有深度學習網路，做遷移學習；比較幾種深度學習網路，考慮速度和準確率，選取一種比較合適的結構，保證其識別準確率在96%以上。
用標註好的資料訓練網路，達到一定的精度要求；儲存模型為onnx格式；
將訓練好的網路模型，引入到openvino 環境，採用mo.py
對其效能進行評估；
部署到lattepanda和intel計算棒ncs2上，對實時採集影象或者儲存影象，進行推理，識別數學題目，自動計算數學題目結果，識別學生答案，並判斷學生答案是否正確，給出判斷結果，通過語音合成技術，將學生的答題情況，得分播報出來；根據得分情況，對學生進行鼓勵。
結果顯示：
老徐 2020.7
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