本发明专利技术公开了一种无人监考方法、装置、设备及计算机可读存储介质，属于数据分析领域，用于利用音视频数据分析进行监考。考虑到处理器基于各种图像处理技术可以进行作弊行为识别，又结合考虑到在考试现场，考生可能通过语音消息的方式进行作弊，因此本申请中的处理器首先可以实时获取考试过程中考试现场的视频数据以及音频数据，对于音频数据，可以通过检测语音关键字的方式对考试过程中的作弊行为进行检测，而对于视频数据，可以通过图像识别技术对考试过程中的作弊行为进行检测，由于应用于处理器，且可以对实时数据进行处理，因此在降低人力成本的同时还提升了工作效率。在降低人力成本的同时还提升了工作效率。在降低人力成本的同时还提升了工作效率。
【技术实现步骤摘要】
一种无人监考方法、装置、设备及计算机可读存储介质
[0001]本专利技术涉及数据分析领域，特别是涉及一种无人监考方法，本专利技术还涉及一种无人监考装置、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]由于各种客观状况的存在，通过无人监考的方式开展考试的需求越来越多，这种考试的开展通常为单人考试的场景，在这种考试形式下，如何进行可靠的监考是一个难题，现有技术中通常会对考试全程进行录像，然后考试结束后由工作人员通过录像来判定考生是否存在作弊行为，然而这种作弊检测方式的人力成本较高，且效率较低。
[0003]因此，如何提供一种解决上述技术问题的方案是本领域技术人员目前需要解决的问题。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的是提供一种无人监考方法，由于应用于处理器，且可以对实时的音视频数据进行处理从而实现自动化监考，因此在降低人力成本的同时还提升了工作效率；本专利技术的另一目的是提供一种无人监考装置、设备及计算机可读存储介质，由于应用于处理器，且可以对实时的音视频数据进行处理从而实现自动化监考，因此在降低人力成本的同时还提升了工作效率。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种无人监考方法，应用于处理器，包括：
[0006]实时获取考试过程中考试现场的视频数据以及音频数据；
[0007]基于所述音频数据，通过检测语音关键字的方式对考试过程中的作弊行为进行检测；
[0008]基于所述视频数据，通过图像识别技术对考试过程中的作弊行为进行检测；
[0009]其中，基于所述音频数据进行的作弊检测与基于所述视频数据进行的作弊检测，任一次的检测结果独立生效。
[0010]优选地，所述基于所述视频数据，通过图像识别技术对考试过程中的作弊行为进行检测具体为：
[0011]对所述视频数据中的图像进行特征提取前的预处理；
[0012]对经过预处理的图像进行图像特征的提取；
[0013]通过所述图像特征识别图像中的预设目标并得到预测目标；
[0014]判断所述预测目标中是否存在指定作弊物品；
[0015]若存在，则判定存在作弊可能；
[0016]判断所述预测目标中是否包含预设考生人脸图像；
[0017]若不包含，则判定存在作弊可能；
[0018]其中，所述预设目标包括所述指定作弊物品以及所述预设考生人脸图像。
[0019]优选地，所述预设目标中还包括人体部位；
[0020]所述判断所述预测目标中是否存在指定作弊物品之前，该无人监考方法还包括：
[0021]判断所述预测目标中的人体部位是否归属于多个主人；
[0022]若归属于多个主人，判定存在作弊可能；
[0023]若不归属于多个主人，则执行所述判断所述预测目标中是否存在指定作弊物品的步骤。
[0024]优选地，所述预设目标中还包括双手；
[0025]所述通过所述图像特征识别图像中的预设目标并得到预测目标之后，该无人监考方法还包括：
[0026]判断所述预测目标中的双手是否位于考试限定区域之内；
[0027]若不位于，则判定存在作弊可能。
[0028]优选地，所述判断所述预测目标中是否包含预设考生人脸图像之后，该无人监考方法还包括：
[0029]通过尺度感知的热力图方式确定出所述预测目标中的考生人脸图像的五关键点的坐标；
[0030]通过所述五关键点的坐标确定出人脸偏转角度；
[0031]判断所述人脸偏转角度是否大于预设阈值；
[0032]若大于，判定存在作弊可能。
[0033]优选地，所述基于所述音频数据，通过检测语音关键字的方式对考试过程中的作弊行为进行检测具体为：
[0034]对所述音频数据进行预处理，以便加强语音特征并去除冗余数据；
[0035]通过梅尔倒谱系数提取经过预处理的所述音频数据中的语音帧的语音特征；
[0036]将所述音频数据中连续预设数量个所述语音帧对应的所述语音特征进行特征融合得到待识别语音特征；
[0037]判断所述待识别语音特征中是否存在预设关键字；
[0038]若存在，则判定存在作弊可能。
[0039]优选地，所述实时获取考试过程中考试现场的视频数据以及音频数据之前，该无人监考方法还包括：
[0040]获取考生手持身份证的目标图像；
[0041]获取所述目标图像中的人脸信息并将其作为考生签到人脸，并获取所述目标图像中的身份证上的身份证人像以及文字信息；
[0042]判断所述文字信息与预录考生信息是否一致；
[0043]若不一致，则终止考试；
[0044]若一致，则判断所述身份证人像、预录考生人脸以及所述考生签到人脸是否对应于同一人；
[0045]若对应于同一人，执行所述实时获取考试过程中考试现场的视频数据以及音频数据的步骤；
[0046]若不对应于同一人，则终止考试。
[0047]为解决上述技术问题，本专利技术还提供了一种无人监考装置，该无人监考装置应用于处理器，包括：
[0048]获取模块，用于实时获取考试过程中考试现场的视频数据以及音频数据；
[0049]语音检测模块，用于基于所述音频数据，通过检测语音关键字的方式对考试过程中的作弊行为进行检测；
[0050]视频检测模块，用于基于所述视频数据，通过图像识别技术对考试过程中的作弊行为进行检测；
[0051]其中，基于所述音频数据进行的作弊检测与基于所述视频数据进行的作弊检测，任一次的检测结果独立生效。
[0052]为解决上述技术问题，本专利技术还提供了一种无人监考设备，包括：
[0053]存储器，用于存储计算机程序；
[0054]处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上所述无人监考方法的步骤。
[0055]为解决上述技术问题，本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述无人监考方法的步骤。
[0056]本专利技术提供了一种无人监考方法，考虑到处理器基于各种图像处理技术可以进行作弊行为识别，又结合考虑到在考试现场，考生可能通过语音消息的方式进行作弊，因此本申请中的处理器首先可以实时获取考试过程中考试现场的视频数据以及音频数据，对于音频数据，可以通过检测语音关键字的方式对考试过程中的作弊行为进行检测，而对于视频数据，可以通过图像识别技术对考试过程中的作弊行为进行检测，由于应用于处理器，且可以对实时数据进行处理，因此在降低人力成本的同时还提升了工作效率。
[0057]本专利技术还提供了一种无人监考装置、设备及计算机可读存储介质，具有如上无人监考方法相同的有益效果。
附图说明
[0058]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对现有技术和实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种无人监考方法，其特征在于，应用于处理器，包括：实时获取考试过程中考试现场的视频数据以及音频数据；基于所述音频数据，通过检测语音关键字的方式对考试过程中的作弊行为进行检测；基于所述视频数据，通过图像识别技术对考试过程中的作弊行为进行检测；其中，基于所述音频数据进行的作弊检测与基于所述视频数据进行的作弊检测，任一次的检测结果独立生效。2.根据权利要求1所述的无人监考方法，其特征在于，所述基于所述视频数据，通过图像识别技术对考试过程中的作弊行为进行检测具体为：对所述视频数据中的图像进行特征提取前的预处理；对经过预处理的图像进行图像特征的提取；通过所述图像特征识别图像中的预设目标并得到预测目标；判断所述预测目标中是否存在指定作弊物品；若存在，则判定存在作弊可能；判断所述预测目标中是否包含预设考生人脸图像；若不包含，则判定存在作弊可能；其中，所述预设目标包括所述指定作弊物品以及所述预设考生人脸图像。3.根据权利要求2所述的无人监考方法，其特征在于，所述预设目标中还包括人体部位；所述判断所述预测目标中是否存在指定作弊物品之前，该无人监考方法还包括：判断所述预测目标中的人体部位是否归属于多个主人；若归属于多个主人，判定存在作弊可能；若不归属于多个主人，则执行所述判断所述预测目标中是否存在指定作弊物品的步骤。4.根据权利要求3所述的无人监考方法，其特征在于，所述预设目标中还包括双手；所述通过所述图像特征识别图像中的预设目标并得到预测目标之后，该无人监考方法还包括：判断所述预测目标中的双手是否位于考试限定区域之内；若不位于，则判定存在作弊可能。5.根据权利要求2所述的无人监考方法，其特征在于，所述判断所述预测目标中是否包含预设考生人脸图像之后，该无人监考方法还包括：通过尺度感知的热力图方式确定出所述预测目标中的考生人脸图像的五关键点的坐标；通过所述五关键点的坐标确定出人脸偏转角度；判断所述人脸偏转角度是否大于预设阈值；若大于，判定存在作弊可能。6.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭小璇，朱赵虎，李鹏飞，
申请(专利权)人：青岛通产智能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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