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申请/专利权人：广东顺德工业设计研究院(广东顺德创新设计研究院);华南理工大学

摘要：本申请涉及一种基于边缘计算的电学考试评分方法，包括获取测试人员选取的元器件信息，将该信息输入NPU边缘计算平台，得到各元器件的位置及种类信息及第一评分信息；通过基于轮廓的连通域提取算法提取各元器件的连接方式，并根据各元器件的连接方式得到第二评分信息；通过CANNY边缘提取算法得到第一目标元器件的亮度及第三评分信息；通过边缘集合算法得到第二目标元器件的电阻值及第四评分信息；根据第三目标元器件的读数、第一评分信息、第二评分信息、第三评分信息及第四评分信息，得到该测试人员的综合评分信息。相比现有技术，本发明能够通过人工智能建立统一标定标准，实现无人值守监考，并进行智能分数评定及分析。

主权项：1.一种基于边缘计算的电学考试评分方法，应用与一电路考试系统，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取测试人员选取的元器件信息，将所述元器件信息输入NPU边缘计算平台，得到各元器件的位置及种类信息，并根据各元器件的位置及种类信息得到第一评分信息；通过基于轮廓的连通域提取算法提取各元器件的连接方式，并根据各元器件的连接方式得到第二评分信息；通过CANNY边缘提取算法得到第一目标元器件的亮度，并根据所述第一目标元器件的亮度得到第三评分信息；通过边缘集合算法得到第二目标元器件的电阻值，并根据所述第二目标元器件的电阻值得到第四评分信息；根据第三目标元器件的读数、第一评分信息、第二评分信息、第三评分信息及第四评分信息，得到该测试人员的综合评分信息；其中，所述获取测试人员选取的元器件信息，将所述元器件信息输入NPU边缘计算平台，得到各元器件的位置及种类信息，获取根据各元器件的位置及种类信息得到第一评分信息，包括：获取实验器材数据集内各元器件的样本信息，根据所述样本信息对所述实验器材数据集进行多尺度扩充，得到实验器材训练集；将所述实验器材训练集输入基于层级特征融合的SSD网络架构进行模型训练，得到SSD网络模型；通过混合量化的压缩方法对所述SSD网络模型进行压缩及裁剪，得到混合量化网络模型；将所述混合量化模型进行格式转换后，部署至NPU边缘计算平台；其中，所述通过基于轮廓的连通域提取算法提取各元器件的连接方式，包括：基于各元器件的位置及大小进行整体图像的掩膜处理；将掩膜处理后的RGB图像转化为HSV图像，采用基于HSV色彩空间的颜色筛选方法对实验台进行电线过滤，得到各连接线的灰度图像信息；采用基于轮廓的连通域提取算法从所述灰度图像信息中提取线材图像信息；基于各元器件的图像信息及线材图像信息，建立各元器件连接的拓扑连接图，并采用深度优先搜索的拓扑排序算法建立相关的图拓扑连接关系数据集；其中，所述通过CANNY边缘提取算法得到第一目标元器件的亮度，并根据所述第一目标元器件的亮度得到第三评分信息，包括：根据所述第一目标元器件的位置及大小信息，截取当前区域的第一区域图像信息；基于CANNY的边缘提取及基于HOUGH圆变换获得所述第一区域图像中的第一目标元器件的准确位置及圆环像素点集；统计所述圆环像素点集的明度信息，进而判断所述第一目标元器件的亮度变化，并得到第三评分信息；其中，所述通过边缘集合算法得到第二目标元器件的电阻值，并根据所述第二目标元器件的电阻值得到第四评分信息，包括：根据所述第二目标元器件的位置及大小信息，截取该区域的第二区域图像信息；基于图像模板匹配算法将所述第二目标元器件的滑块形状信息在所述第二区域图像内进行匹配，得到滑块的位置信息，获取模板中与所述滑块匹配的滑块目标；根据边缘拟合算法得到所述滑块目标的中心点，通过所述中心点的位置坐标信息，以及所述第二目标元器件的宽度信息和最大值进行比例计算，得到所述第二目标元器件的实时变阻值；其中，所述第三目标元器件的读数的获取方法包括：在所述第三目标元器件内内置AD转换器，通过嵌入式芯片读取该AD转换器的实时值，并通过内置的蓝牙模块及BLE5.0协议传输至所述NPU边缘计算平台。

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