一、项目简介
随着教育的不断普及，教师面临的作业批改任务愈发繁重，传统批改方式不仅效率低下，还容易出现主观评分的问题。基于计算机视觉和深度学习技术的作业自动批改计分系统，该系统结合了OpenCV和YOLO算法，能够高效、准确地完成作业批改任务，同时为个性化教学提供有力支持。
 

二、研究背景与意义
提高教学效率：大幅减轻教师的工作负担，释放更多时间用于教学活动。
提高评分准确性：基于预设标准进行客观评分，有效避免人为误差。
 

三、核心功能
自动批改：支持实时检测，精准识别作业答案。
多任务处理：可同时处理多种类型的作业，如选择题、填空题等。
个性化反馈：根据学生表现提供个性化学习建议。
数据可视化：实时展示批改结果和分析报告。
 

四、项目优势
高效率：自动批改，秒出结果。
高准确性：基于深度学习模型，评分客观一致。

五、商品包含内容
完整源代码：前端、后端、YOLO模型代码。
数据集与训练文件：完整的训练数据集和训练脚本。
训练好的模型：直接可用的YOLO模型，无需重新训练。
详细部署教程：从环境搭建到系统运行的详细步骤。
训练结果展示：系统运行效果截图和视频演示。
 

六、使用说明
环境要求：Python 3.8+，PyTorch 1.9+，OpenCV 4.5+。
安装步骤：按照提供的教程安装依赖库，配置YOLO模型。
运行方式：启动系统后，上传作业图片，即可实时批改。
注意事项：请确保系统运行环境稳定，避免因硬件不足导致性能下降。
 

注意事项
规格1：不提供技术支持：本项目代码和模型已通过测试，可正常运行。由于技术复杂性，不提供额外技术支持。购买前请确认具备相关技术能力。100元一份，固定价格不讲价
 

规格2：提供技术支持：本项目代码和模型已通过测试，可正常运行。含答疑。200元一份，固定价格不讲价

使用建议：适合计算机相关专业的学生、教师和企业员工学习和使用。也可作为课程设计或项目初期演示。

源码有偿获取，源码已经过本人亲自测试，可完美运行