一种考场异常行为检测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种考场异常行为检测方法及系统，涉及图像数据处理领域，其中，所述方法包括：获取考场人员信息；根据考场异常行为场景，构建考场异常行为特征库；基于目标检测法对考场人员信息进行姿态跟踪，获得姿态信息数据集；并将其与考场异常行为特征库进行特征匹配，获得异常行为特征匹配度集合；对异常行为特征匹配度集合中超过预设异常特征值的人员和行为进行统计判定，获得异常行为人员信息；根据监考员行为特征对监考员位置进行更新；利用跟踪法和监考员位置对异常行为人员信息进行排除修正，获得考场异常行为检测结果。达到了提高考场异常行为检测的准确性及全面性，进而提高考场异常行为检测的质量等技术效果。而提高考场异常行为检测的质量等技术效果。而提高考场异常行为检测的质量等技术效果。

【技术实现步骤摘要】
一种考场异常行为检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及图像数据处理领域，具体地，涉及一种考场异常行为检测方法及系统。

技术介绍

[0002]通过考场视频数据、现场监考老师等传统方式对考生进行异常行为检测时，工作强度大，且容易发生漏检、误检等情况。随着考生数量的急剧增加,现代考试竞争更加激烈，考试的公平性更加重要。研究设计一种优化考场异常行为检测的方法具有重要的实际意义。
[0003]现有技术中，存在针对考场异常行为检测的准确性不足、全面性不高，进而造成考场异常行为检测的效果不佳的技术问题。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种考场异常行为检测方法及系统。解决了现有技术中针对考场异常行为检测的准确性不足、全面性不高，进而造成考场异常行为检测的效果不佳的技术问题。
[0005]鉴于上述问题，本申请提供了一种考场异常行为检测方法及系统。
[0006]第一方面，本申请提供了一种考场异常行为检测方法，其中，所述考场异常行为检测方法应用于一种考场异常行为检测系统，所述系统包括一图像采集装置，所述考场异常行为检测方法包括：通过所述图像采集装置获取考场人员信息；获取考场异常行为场景，根据所述考场异常行为场景，构建考场异常行为特征库；基于目标检测法对所述考场人员信息中的各考场人员进行姿态跟踪，获得姿态信息数据集；将所述姿态信息数据集和所述考场异常行为特征库进行特征匹配，获得异常行为特征匹配度集合；对所述异常行为特征匹配度集合中超过预设异常特征值的人员和行为进行统计判定，获得异常行为人员信息；获得监考员行为特征，根据所述监考员行为特征对监考员位置进行更新；利用跟踪法和所述监考员位置，对所述异常行为人员信息进行排除修正，获得考场异常行为检测结果。
[0007]第二方面，本申请还提供了一种考场异常行为检测系统，其中，所述考场异常行为检测系统包括：信息采集模块，所述信息采集模块用于通过所述图像采集装置获取考场人员信息；构建模块，所述构建模块用于获取考场异常行为场景，根据所述考场异常行为场景，构建考场异常行为特征库；姿态跟踪模块，所述姿态跟踪模块用于基于目标检测法对所述考场人员信息中的各考场人员进行姿态跟踪，获得姿态信息数据集；特征匹配模块，所述特征匹配模块用于将所述姿态信息数据集和所述考场异常行为特征库进行特征匹配，获得异常行为特征匹配度集合；统计判定模块，所述统计判定模块用于对所述异常行为特征匹配度集合中超过预设异常特征值的人员和行为进行统计判定，获得异常行为人员信息；更新模块，所述更新模块用于获得监考员行为特征，根据所述监考员行为特征对监考员位置进行更新；排除修正模块，所述排除修正模块用于利用跟踪法和所述监考员位置，对所述异常行为人员信息进行排除修正，获得考场异常行为检测结果。
[0008]本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：通过图像采集装置获取考场人员信息；根据考场异常行为场景，构建考场异常行为特征库；基于目标检测法对所述考场人员信息中的各考场人员进行姿态跟踪，获得姿态信息数据集；结合考场异常行为特征库进行特征匹配，获得异常行为特征匹配度集合；对所述异常行为特征匹配度集合中超过预设异常特征值的人员和行为进行统计判定，获得异常行为人员信息；根据所述监考员行为特征对监考员位置进行更新；利用跟踪法和所述监考员位置，对所述异常行为人员信息进行排除修正，获得考场异常行为检测结果。达到了提高考场异常行为检测的准确性及全面性，进而提高考场异常行为检测的质量；同时，推动考场异常行为检测的科学化进程；增强考场异常行为检测的智能性；为考试的公平性提供有力保障的技术效果。
附图说明
[0009]图1为本申请一种考场异常行为检测方法的流程示意图；图2为本申请一种考场异常行为检测方法中获得考场人员匹配信息的流程示意图；图3为本申请一种考场异常行为检测方法中对考场异常行为检测结果进行联动处理的流程示意图；图4为本申请一种考场异常行为检测系统的结构示意图。
[0010]附图标记说明：信息采集模块11，构建模块12，姿态跟踪模块13，特征匹配模块14，统计判定模块15，更新模块16，排除修正模块17。
具体实施方式
[0011]本申请通过提供一种考场异常行为检测方法及系统。解决了现有技术中针对考场异常行为检测的准确性不足、全面性不高，进而造成考场异常行为检测的效果不佳的技术问题。达到了提高考场异常行为检测的准确性及全面性，进而提高考场异常行为检测的质量；同时，推动考场异常行为检测的科学化进程；增强考场异常行为检测的智能性；为考试的公平性提供有力保障的技术效果。
[0012]实施例一请参阅附图1，本申请提供一种考场异常行为检测方法，其中，所述方法应用于一种考场异常行为检测系统，所述系统包括一图像采集装置，所述方法具体包括如下步骤：步骤S100：通过所述图像采集装置获取考场人员信息；进一步的，本申请步骤S100还包括：步骤S110：通过所述图像采集装置获取考场人员图像信息；步骤S120：对所述考场人员图像信息进行人脸识别，获得考场人员人脸信息；具体而言，利用图像采集装置对考场人员进行图像采集，获得考场人员图像信息，并对其进行人脸识别，获得考场人员人脸信息。其中，所述图像采集装置包含于所述一种考场异常行为检测系统。所述图像采集装置可为现有技术中任意类型的能够采集获取图像信息的摄像装置或它们的结合。所述考场人员图像信息包括使用所述一种考场异常行为检测系统进行智能化异常行为检测的考场的多个考生及多个监考员的图像数据信息。所述考场
人员人脸信息包括考场人员图像信息中的人脸图像数据信息。
[0013]达到了通过图像采集装置获取考场人员图像信息，并对其进行人脸识别，确定可靠的考场人员人脸信息，进而提高后续获得的考场人员匹配信息的准确性的技术效果。
[0014]步骤S130：构建考场人员数据库，将所述考场人员人脸信息和所述考场人员数据库进行匹配，获得考场人员匹配信息；进一步的，如附图2所示，本申请步骤S130还包括：步骤S131：对所述考场人员人脸信息进行面部特征点提取，获得考场人员面部特征属性；步骤S132：基于面部构成信息对所述考场人员面部特征属性进行区域分割，获得面部区域特征；步骤S133：将所述面部区域特征和所述考场人员数据库进行匹配，获得考场人员匹配信息；步骤S134：如果所述考场人员匹配信息存在异常，发出人员异常预警指令。
[0015]具体而言，由所述一种考场异常行为检测系统对已获得的考场人员人脸信息进行面部特征点提取，获取考场人员面部特征属性，并根据面部构成信息对其进行区域分割，获得面部区域特征。进一步，由所述一种考场异常行为检测系统通过大数据采集获得考场人员数据库，并将其与面部区域特征进行匹配，获得考场人员匹配信息。当考场人员匹配信息存在异常时，即某个面部区域特征与考场人员数据库不存在对应关系，此时，可能存在替考现象，也可能有考生走错考场，获取人员异常预警指令。
[0016]其中，所述面部特征点包括眼睛、鼻子、眉毛、嘴巴，以及面本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种考场异常行为检测方法，其特征在于，所述考场异常行为检测方法应用于一考场异常行为检测系统，所述考场异常行为检测系统包括一图像采集装置，所述考场异常行为检测方法包括：通过所述图像采集装置获取考场人员信息；获取考场异常行为场景，根据所述考场异常行为场景，构建考场异常行为特征库；基于目标检测法对所述考场人员信息中的各考场人员进行姿态跟踪，获得姿态信息数据集；将所述姿态信息数据集和所述考场异常行为特征库进行特征匹配，获得异常行为特征匹配度集合；对所述异常行为特征匹配度集合中超过预设异常特征值的人员和行为进行统计判定，获得异常行为人员信息；获得监考员行为特征，根据所述监考员行为特征对监考员位置进行更新；利用跟踪法和所述监考员位置，对所述异常行为人员信息进行排除修正，获得考场异常行为检测结果。2.如权利要求1所述的考场异常行为检测方法，其特征在于，通过所述图像采集装置获取考场人员信息，包括：通过所述图像采集装置获取考场人员图像信息；对所述考场人员图像信息进行人脸识别，获得考场人员人脸信息；构建考场人员数据库，将所述考场人员人脸信息和所述考场人员数据库进行匹配，获得考场人员匹配信息；基于所述考场人员匹配信息进行人员编号，获得考场人员编号信息；基于所述考场人员编号信息，确定所述考场人员信息。3.如权利要求2所述的考场异常行为检测方法，其特征在于，所述基于所述考场人员匹配信息进行人员编号，获得考场人员编号信息，包括：所述考场人员匹配信息包括考生信息和监考员信息；根据所述考生信息和监考员信息，确定考场人员划分层级；基于所述考场人员数据库，获得考生考号信息和监考员等级信息；根据所述考场人员划分层级、所述考生考号信息和监考员等级信息，确定考场人员编号规则；基于所述考场人员编号规则进行人员编号，获得所述考场人员编号信息。4.如权利要求2所述的考场异常行为检测方法，其特征在于，所述将所述考场人员人脸信息和所述考场人员数据库进行匹配，获得考场人员匹配信息，包括：对所述考场人员人脸信息进行面部特征点提取，获得考场人员面部特征属性；基于面部构成信息对所述考场人员面部特征属性进行区域分割，获得面部区域特征；将所述面部区域特征和所述考场人员数据库进行匹配，获得考场人员匹配信息；如果所述考场人员匹配信息存在异常，发出人员异常预警指令。5.如权利要求1所述的考场异常行为检测方法，其特征在于，所述获得异常行...

【专利技术属性】
技术研发人员：张爱军，苗荣凡，
申请(专利权)人：北京竞业达数字系统科技有限公司，
类型：发明
国别省市：