基于图像识别、语音识别的智能考场行为分析与检测系统技术方案

基于图像识别、语音识别的智能考场行为分析与检测系统，属于分析系统。包括硬件模块与软件模块；分为学生端与教师端。学生端用于收集、处理考生的考场行为信息；包括主控CPU1、摄像头1、摄像头2、麦克风、存储模块1、数据处理模块、双机位调整模块、考生行为分析模块、通讯模块1和显示模块1。通过摄像头及麦克风采集数据，存储在存储模块中，数据处理模块通过人脸识别与人体行为识别对考生身份以及行为进行识别，通过音频识别判断考生所处环境中是否有人讲话，双机位调整模块提醒考生调整摄像头位置至规定位置，使采集的数据更加准确。考生行为分析模块对考生的行为进行分析，判断是否存在违规行为。最终在教师端显示处理后的数据。

【技术实现步骤摘要】

技术介绍

1、随着互联网的普及和教育信息化的发展，线上教育和远程学习逐渐成为教育领域的重要趋势。在这种新的学习模式下，线上考试也变得越来越普遍，因为它可以克服地理限制、提高学习灵活性，并且降低了考试组织的成本。

2、然而，线上考试也面临着一些严峻的挑战，其中最重要的问题之一是考试诚信性。传统的线下考试通常由监考人员实时监控考生，以确保考试的公平性和诚信性。但在线上考试中，由于考试场地不受限制，考生之间的互动不受控制，容易产生作弊行为，比如代替考试、查阅资料、互相讨论答案等。这些问题严重影响了线上考试的可信度和学术公正性。

3、为了应对这些挑战，开发线上监考系统成为必然选择。线上监考系统是一种基于技术手段的考试监控解决方案，通过结合人工智能、图像识别、网络监控等技术，实现对考生在线上考试过程的实时监控与数据分析。该系统能够监测考生的行为举止，检测异常行为并提供实时报警，以确保考试的安全性和诚信性。同时，线上监考系统也为考生提供了一个安全、公平、诚信的学习和考试环境，有效地维护了考试的学术品质。

4、线上监考系统的应用已经本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于图像识别、语音识别的智能考场行为分析与检测系统，其特征在于，分为学生端与教师端；

2.按照权利要求1所述的基于图像识别、语音识别的智能考场行为分析与检测系统，其特征在于，人脸身份识别处理的具体识别步骤如下：

3.按照权利要求1所述的基于图像识别、语音识别的智能考场行为分析与检测系统，其特征在于，人体动作识别的处理实现步骤如下：

4.按照权利要求1所述的基于图像识别、语音识别的智能考场行为分析与检测系统，其特征在于，音频识别算法采用声音活动检测(Voice Activity Detection，VAD)算法；该算法根据音频信号的特征，判断在某...

【技术特征摘要】

1.一种基于图像识别、语音识别的智能考场行为分析与检测系统，其特征在于，分为学生端与教师端；

2.按照权利要求1所述的基于图像识别、语音识别的智能考场行为分析与检测系统，其特征在于，人脸身份识别处理的具体识别步骤如下：

3.按照权利要求1所述的基于图像识别、语音识别的智能考场行为分析与检测系统，其特征在于，人体动作识别的处理实现步骤如下：

4.按照权利要求1所述的基于图像识别、语音识别的智能考场行为分析与检测系统，其特征在于，音频识别算法采用声音活动检测(voice activity detection，vad)算法；该算法根据音频信号的特征，判断在某个时间段内是否存在人说话的声音，具体步骤如下：

5.按照权利要求1所述的基于图像识别、语音识别的智能考场行为分析与检测系统，其特征在于，双机位检测调整，该过程借助了数据处理模块人脸识别过程中的人脸对齐与归一，具体步骤如下：

6.按照权利要求5所述的基于图像识别、语音识别的智能考场行为分析与检测系统，其特征在于，规定摄像头1应放置在正对考生人脸正面，摄像头2应放置在考生侧后方；双机位调整模块将对开始时摄像头1和摄像头2获取的图像进行处理：通过对摄像头1拍摄的图像进行人脸对齐与归一操作，判断摄像头1是否正对人脸，由于在数据处理模块人脸身份识别过程中，已经进行了人脸对齐与归一操作，为简化操作，双机位调整模块在判断摄像头1的位置时，可直接读取存储模块1中数据处理模块输出的摄像头1处理后图像数据，判断摄像头1是否正对考生人脸...

【专利技术属性】
技术研发人员：张永哲，李宗原，陈小青，陈炳诺，陈志杰，李天宇，朱强溪，肖端阳，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：