[发明专利]作弊区域检测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种作弊区域检测方法、装置、设备及存储介质，通过获取待识别视频的各帧画面中人员头部的像素坐标位置，根据所述像素坐标位置生成人头坐标数据；根据所述人头坐标数据获得各帧画面的热点区域框；将各热点区域框进行迭代聚类，获得各热点区域框的重叠密度，将重叠密度最大的热点区域框对应的区域作为作弊区域，防止人工监考存在内部人员舞弊情况，节省了人力成本，提升了作弊区域检测的准确率，提高了作弊区域的检测速度和效率，保证了考试的公平公正，不需要将各帧图像的检测对象进行标记和关联，通用性和灵活性强，提升了用户体验。

技术领域

本发明涉及视频监控领域，尤其涉及一种作弊区域检测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

目前检测作弊事件或行为的方式通常是通过人工监考，或者对目标人员的某一动作行为做静态的单帧采集，将采集到的帧画面进行统计学习出模型后进行分辨，但是因为分辨识别动作较多，造成模型愈加趋于复杂化，计算量比较庞大，需要依赖很大的数据量运算能力，往往运算速度偏慢，并且仅靠当前一帧画面确定作弊区域，检测准确率并不高，并且现有的通过提取目标人员的动作行为进行作弊分析的这种方式，往往还需要依赖很多的硬件传感器获取的图像信息和传感器信息，存在噪声大的问题，并且在比较复杂的监控环境中实时性也不高，会有延时。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种作弊区域检测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术中通过提取目标人员的动作行为进行作弊分析存在的检测准确率和效率较低，且实时性差的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种作弊区域检测方法，所述作弊区域检测方法包括以下步骤：

获取待识别视频的各帧画面中人员头部的像素坐标位置，根据所述像素坐标位置生成人头坐标数据；

根据所述人头坐标数据获得各帧画面的热点区域框；

将各热点区域框进行迭代聚类，获得各热点区域框的重叠密度；

将重叠密度最大的热点区域框对应的区域作为作弊区域。

优选地，所述将各热点区域框进行迭代聚类，获得各热点区域框的重叠密度，具体包括：

对各帧画面进行重叠，统计各热点区域框的累计重叠次数；

根据所述累计重叠次数确定各热点区域框的重叠密度。

优选地，所述对各帧画面进行重叠，统计各热点区域框的累计重叠次数，具体包括：

对连续的各帧画面依次进行重叠，以使各帧画面中的各热点区域框进行融合；

获得融合后的各热点区域框的区域集合，从所述区域集合中获取各热点区域框的累计重叠次数，所述区域集合通过如下公式获取：

其中，n为迭代阈值，即帧与帧之间的重叠次数，i为当前帧数，H_i为当前帧的热点区域框，W为区域集合。

优选地，所述获取待识别视频的各帧画面中人员头部的像素坐标位置，根据所述像素坐标位置生成人头坐标数据，具体包括：

对所述待识别视频进行识别，确定所述待识别视频的每一帧画面中的人员头部目标；

获得各帧画面中人员头部目标对应的像素坐标位置和人员头部数量，将各像素坐标位置和人员头部数量作为人头坐标数据。

优选地，所述根据所述人头坐标数据获得各帧画面的热点区域框，具体包括：

根据所述人头坐标数据确定各目标人员头部对应的目标人员头部框；

获得各帧画面中各目标人员头部框之间的间距；