基于OpenPose的作弊动作辅助识别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了基于OpenPose的作弊动作辅助识别方法及系统，包括：利用视频监控获取考场内考生的实时监控视频；将实时监控视频输入到OpenPose系统中，得到考生实时动作骨架序列；所述考生实时动作骨架序列，包括考生人体关节点以及对应关节点的坐标；每个关节点设有唯一的编号；根据考生实时动作骨架序列，计算考生实时肢体角度集合序列；根据考生实时肢体角度集合序列，计算考生存在作弊行为的概率；如果概率大于设定阈值，则输出存在作弊行为的结果。

Auxiliary Recognition Method and System of Cheating Action Based on OpenPost

The invention discloses a method and system for assistant recognition of cheating actions based on OpenPost, including: acquiring real-time monitoring video of candidates in examination room by video surveillance; inputting real-time monitoring video into OpenPost system to obtain real-time action skeleton sequence of candidates; the real-time action skeleton sequence of candidates, including coordinates of candidates'human joints and corresponding joints; According to the real-time action skeleton sequence of candidates, the real-time limb angle set sequence of candidates is calculated; according to the real-time limb angle set sequence of candidates, the probability of cheating is calculated; if the probability is greater than the set threshold, the result of cheating is output.

【技术实现步骤摘要】
基于OpenPose的作弊动作辅助识别方法及系统
本公开涉及行为识别
，尤其涉及基于OpenPose的作弊动作辅助识别方法及系统。
技术介绍
本部分的陈述仅仅是提到了与本公开相关的
技术介绍
，并不必然构成现有技术。现代考场对反作弊的方法一般都是对身份信息识别，通讯信号和金属的探测等等，手段非常多，但是一旦进入考场开始考试后就仅仅是靠人来分辨作弊行为。网络监控系统还仅限于局域网监控，随着安防技术的不断发展，网络化推进了考场的监控技术，从本地监控到远程监控，从局域网监控到网络监控。说到底还是靠人来分辨。人工监控有优势也有缺点，比如视线范围有限，视觉死角大，突发事件需要监考人员去处理而使监考力度减小。视频监控也需要人工监考，有些细微的动作不能及时发现，造成监考失误，使考试失去了相对公平性。
技术实现思路
为了解决现有技术的不足，本公开提供了基于OpenPose的作弊动作辅助识别方法及系统，其能够自动对现实监控场景下人进行检测，行为识别与跟踪，并可较为准确地对其行为进行判定；第一方面，本公开提供了基于OpenPose的作弊动作辅助识别方法；基于OpenPose的作弊动作辅助识别方法，包括：将本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于OpenPose的作弊动作辅助识别方法，其特征是，包括：将考生实时监控视频输入到OpenPose系统中，得到考生实时动作骨架序列；根据考生实时动作骨架序列，计算考生实时肢体角度集合序列；根据考生实时肢体角度集合序列，计算考生存在作弊行为的概率；如果概率大于设定阈值，则输出存在作弊行为的结果。

【技术特征摘要】
1.基于OpenPose的作弊动作辅助识别方法，其特征是，包括：将考生实时监控视频输入到OpenPose系统中，得到考生实时动作骨架序列；根据考生实时动作骨架序列，计算考生实时肢体角度集合序列；根据考生实时肢体角度集合序列，计算考生存在作弊行为的概率；如果概率大于设定阈值，则输出存在作弊行为的结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征是，所述考生实时动作骨架序列，包括考生人体关节点以及对应关节点的坐标；每个关节点设有唯一的编号。3.如权利要求1所述的方法，其特征是，考生实时肢体角度集合序列，包括：左转头夹角、右转头夹角、左肩部夹角、右肩部夹角、左肘部夹角和右肘部夹角。4.如权利要求3所述的方法，其特征是，左转头夹角计算方式为：计算头部节点和颈部节点的连线与颈部节点和左肩节点的连线之间的第一夹角，第一夹角即左转头夹角θ1；右转头夹角计算方式为：计算头部节点和颈部节点的连线与颈部节点和右肩节点的连线之间的第二夹角，第二夹角即右转头夹角θ2；左肩部夹角计算方式为：计算颈部节点和左肩节点的连线与左肩节点和左肘节点的连线之间的第三夹角，第三夹角即左肩部夹角θ3。5.如权利要求3所述的方法，其特征是，右肩部夹角计算方式为：计算颈部节点和右肩节点的连线与右肩节点和右肘节点的连线之间的第四夹角，第四夹角即右肩部夹角θ4；左肘部夹角计算方式为：计算左肩节点和左肘节点的连线与左肘节点与左腕节点的连线之间的第五夹角，第五夹角即左肘部夹角θ5；右肘部夹角计算方式为：计算右肩节点和右肘节点的连线与右肘节点与右腕节点的连线之间的第六夹角，第六夹角即右肘部夹角θ6。6.如权利要求1所述的方法，其特征是，所述OpenPose系统部署在上...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯超，王庆瑞，李庆华，王红红，李研强，孙皓东，张文清，刘俊玮，赵忠泰，
申请(专利权)人：齐鲁工业大学，
类型：发明
国别省市：山东,37