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摘要：本发明公开了一种基于人工智能的考场监测系统，属于考场监测技术领域。本系统包括考场监测模块、实时视频录入模块、考试内容分析模块、人工智能评估模块、预警模块，所述考场监测模块的输出端与所述实时视频录入模块的输入端相连接；所述实时视频录入模块的输出端与所述考试内容分析模块的输入端相连接；所述考试内容分析模块的输出端与所述人工智能评估模块的输入端相连接；所述人工智能评估模块的输出端与所述预警模块的输入端相连接；并且还提供一种基于人工智能的考场监测方法，进一步保障考试的公平公正，严厉打击考生使用外带设备进行作弊的行为。

主权项：1.一种基于人工智能的考场监测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1、利用考场内部全覆盖的摄像装置，获取当前考场内部考试监控视频资料，并对每个考生建立单人档案；S2、根据考试内容进行分类，包括内容专业分类、内容题型分类，并监测每个考生做题时的各项动作时间；S3、获取预设考试内容模拟场景，对每一个考生进行对比分析，计算得出违规考试评估分数；S4、获取步骤S3的违规考试评估分数，结合考试人数，建立预警阈值，对超出阈值的违规考试考生进行标记，并提醒监考人员进行重点关注；在步骤S2中，具体步骤如下：S6-1、对考试内容专业进行分类，以是否需要草稿纸作为分类依据，对需要草稿纸进行计算的考试科目记为第一考试科目；对不需要草稿纸进行计算的考试科目记为第二考试科目；S6-2、对考试内容题型进行分类，以选择题与非选择题作为分类依据，获取到试卷版面格式，对选择题位置与非选择题位置分别进行标注；S6-3、获取考生做题过程中的各项动作时间，对试卷上第i道题目的作答时间记为ti，则有公式：ti=ai-ai-1；其中，ai代表考生在试卷上完成第i道题目的作答时间；ai-1代表考生在试卷上完成第i-1道题目的作答时间；S6-4、对第一考试科目，获取第i道题目的草稿纸计算时间，记为tij；对第一考试科目及第二考试科目，获取选择题的填写间隔时长，记为集合B={b1，b2，b3，……，bn-1}，其中，b1，b2，b3，……，bn-1分别对应着从第一题开始的每两道选择题的填写间隔时长；在步骤S3中，具体步骤如下：S7-1、获取预设考试内容模拟场景，所述预设考试内容模拟场景中包括考生的每道题目作答时间区间、对应的草稿纸计算时间区间、每两道选择题之间的填写时间区间；S7-2、获取考生样本，所述考生样本包括区域内考生的历史考试数据和考场数据；S7-3、根据历史考试数据中的历史考试成绩排名，分类出优、良、差三类考生，即排名靠前的m1位记为优；排名在m1与m2之间的记为良；排名在m2以后的记为差；S7-4、对优、良、差三类考生中随机各取出L组进行智能学习，获取挑选出的考生考场数据，所述考场数据中包括每道题目的作答时间、对应的草稿纸计算时间；S7-5、获取当前考试题目内容，对当前考试题目内容与步骤S7-2中的考生样本中的历史考试数据进行题型难度相似度对比，根据公式： ；其中，表示两组题目i1与i2之间的相似度；u代表任一特征；k代表特征总数；代表题目i1的特征u；代表题目i2的特征u；R代表调节值，根据出题人的评估进行设置；S7-6、根据步骤S7-5的计算，获得与本次考试题目相似度高于阈值N的历史题目，其中N代表相似度阈值，并获取这些历史题目的考场数据；S7-7、获取实时考试录入的视频数据，计算每位考生的违规考试评估分数如下：计算每道题目的标准区间：对优类考生选取每道题目的作答时间、对应的草稿纸计算时间的最小值，记为c1、d1；对差类考生选取每道题目的作答时间、对应的草稿纸计算时间的平均值，记为c2、d2；则标准区间分别为[c1,c2]或[c2,c1]；[d1,d2]或[d2,d1]，标准区间取有效值，无解时舍弃区间；计算每位考生的违规考试评估分数，公式如下： ；其中，P代表考生的违规考试评估分数；i代表题目；V代表题目总数；w1代表每道题目的作答时间的系数值；w2代表对应的草稿纸计算时间的系数值；w3代表选择题的填写间隔时长的系数值；代表题目i的作答时间与标准区间的差值，即其低于标准区间的时间部分，取正值；若满足或高于标准区间，即为0；代表题目i的草稿纸计算时间与标准区间的差值，即其低于标准区间的时间部分，取正值；若满足或高于标准区间或不存在草稿纸，即为0；代表低于标准选择时间阈值的时间部分，取正值，若满足或高于标准区间，即为0；所述标准选择时间阈值为每两道选择题填写间隔时长的标准值，根据历史数据中优、良、差三类考生的填写平均值进行得出。

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