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摘要：基于人工智能的自动监考方法和机器人，包括：典型特征检测步骤；待检测帧标记步骤；待检测视频片段截取步骤；作弊动作检测步骤；监控视频标记步骤。上述方法、系统和机器人，通过先检测典型特征，再在具备典型特征的那些视频段进行作弊动作的检测，就减少了很多不含有典型特征的视频段的检测，从而可以极大地提高检测的速度和效率。这种方式，对于实时视频监控同样适用，在没有典型特征出现时则无需进行作弊动作的检测，从而可以极大地节省计算成本，提高检测速度，能够达到实时检测的效果。

主权项：1.一种自动监考方法，其特征在于，所述方法包括：典型特征检测步骤:获取考试的监控视频中每一帧图像，将所述每一帧图像作为输入，通过典型特征检测深度学习模型的计算，得到的输出作为所述每一帧图像的典型特征的标签；若所述每一帧图像的典型特征的标签不为空，则根据所述每一帧图像的典型特征的标签中的标记范围从所述每一帧图像中截取标记范围内的图像；将所述标记范围内的图像作为输入，通过考生识别图像深度学习模型的计算，得到的输出作为所述每一帧图像的典型特征的标签中考生的信息；待检测帧标记步骤：获取所述考试的监控视频中每一帧图像及所述每一帧图像的典型特征的标签；若所述每一帧图像的典型特征的标签不为空，则将根据所述典型特征的标签中典型特征的名称确定对应的作弊动作的预设最大时长，作为待检测预设时长；若所述典型特征的标签有多个不为空，则根据所述典型特征的多个标签中多个典型特征的名称确定对应的多个作弊动作的多个预设最大时长，取多个预设最大时长中最大的预设最大时长，作为待检测预设时长；若所述每一帧图像的典型特征的标签不为空，则将所述每一帧图像标记为待检测帧，将所述每一帧图像前所述待检测预设时长2的时长的所有帧标记为待检测帧，将所述每一帧图像后所述待检测预设时长2的时长的所有帧标记为待检测帧；有些帧会被重复地标记为待检测帧，有些帧则不会被标记为待检测帧；待检测视频片段截取步骤：将所述考试的监控视频中标记为待检测帧且未标记为已抽取的连续帧抽取出来作为一个待检测视频片段，将已抽取的待检测帧标记为已抽取；作弊动作检测步骤：将所述待检测视频片段作为输入，经过作弊动作检测深度学习模型计算得到的输出作为所述待检测视频片段中作弊动作的标签；将所述标记范围内的视频片段作为输入，通过考生视频识别深度学习模型的计算，得到的输出作为所述视频片段的作弊动作的标签中考生的信息；将所有所述待检测视频片段中作弊动作的标签作为所述考试的监控视频中作弊动作的标签；监控视频标记步骤：将所述待检测视频片段及其中作弊动作的标签替换所述考试的监控视频中对应的所述待检测视频片段，得到标记了作弊动作后的监控视频。

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