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一种基于人体姿态评估的考生异常行为识别方法 

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申请/专利权人:山东千人考试服务有限公司

摘要:本发明提供了一种基于人体姿态评估的考生异常行为识别方法,属于基于计算机视觉算法的考试监测技术领域;该方法包含基于定义的抽帧规则,从监控系统实时视频流获取考生图像;对抽取的考试图像进行图像拼接、图像对比度调整、目标提取、归一化完成数据预处理;将预处理后的考生图像输入到自定义姿态检测模型提出考生姿态9个关键点;将获取的9个关键点输入自定义QRABPNet分类模型识别出异常行为名称及置信度;基于异常行为判定规则进行确认,并预警推送。本发明创造性地结合先进的计算机视觉技术和深度学习算法,构建了一套九点关键部位识别系统,并设计了与之协同工作的多分类模型,旨在实现考试过程中考生行为的实时监控与智能分析。

主权项:1.一种基于人体姿态评估的考生异常行为识别方法,其特征在于,包括以下过程:步骤1,基于定义的抽帧规则,从监控系统实时视频流获取考生图像;步骤2,对抽取的考生图像进行预处理,获取标准考生图像;步骤3,获取标准考生图像,通过自定义姿态检测模型获取考生姿态的关键点,包括鼻子nose、左眼left_eye、右眼right_eye、左肩left_shoulder、右肩right_shoulder、左肘left_elbow、右肘right_elbow、左腕left_wrist、右腕right_wrist共9个关键点;步骤4,获取9个关键点数据,通过自定义分类模型QRABPNet模型,识别出异常行为名称及置信度;所述异常行为名称包括趴伏桌面、站起向前窥视、侧倾左右窥视、双手置于桌面之下和举手共5类;步骤5,基于异常行为判定规则进行确认,是否应该存在异常行为,若存在,则进行异常行为预警推送。

全文数据:

权利要求:

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