【摘 要】
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问卷调查在各行业挖掘事实现状、制定有效策略上具有重要作用,在问卷调查中,收集到的问卷是获取相关信息的重要途径。虽然随着互联网的发展,电子问卷被广泛应用,但是在某些研究项目中,纸质问卷仍难以被电子问卷所替代。而在回收纸质调查问卷后,答案的录入主要是依靠人工的方式,如果回收的调查问卷数量巨大,显然会耗费大量的人力,且录入的准确率也难以保证,因此亟需实现纸质调查问卷的自动化识别。目前,目标检测算法已经实
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问卷调查在各行业挖掘事实现状、制定有效策略上具有重要作用,在问卷调查中,收集到的问卷是获取相关信息的重要途径。虽然随着互联网的发展,电子问卷被广泛应用,但是在某些研究项目中,纸质问卷仍难以被电子问卷所替代。而在回收纸质调查问卷后,答案的录入主要是依靠人工的方式,如果回收的调查问卷数量巨大,显然会耗费大量的人力,且录入的准确率也难以保证,因此亟需实现纸质调查问卷的自动化识别。目前,目标检测算法已经实现了端到端的识别,即可以直接检测出目标的区域和类别,其中YOLOv3算法兼顾了检测目标的速度和准确率,因此本文将YOLOv3算法应用到调查问卷的目标检测上,实现问卷答案的自动化识别。本文的主要工作为:(1)发放并回收相同模板和不同模板的调查问卷,设计的调查问卷是针对填写答案部分以括号形式给出,答案类别包含A、B、C、D四个类别,对回收的问卷进行拍照保存,完成问卷图像中手写答案的标注工作。(2)使用模板相同的问卷对YOLOv3网络进行训练,但对模板不同的问卷检测时查全率较低,向训练集中增加不同模板问卷后,查准率、查全率和m AP(mean Average Precision)均达到90%以上。(3)查看检测效果不好的问卷,发现以倾斜、横置、倒置问卷为主,因此对训练集进行数据增强,提高了YOLOv3模型对倾斜问卷、横置问卷和倒置问卷的检测效果,m AP达到99.89%。
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