[发明专利]一种教育考试监控视频的人体行为分析方法及系统在审

专利信息
申请号: 201810995056.3 申请日: 2018-08-29
公开(公告)号: CN109271886A 公开(公告)日: 2019-01-25
发明(设计)人: 涂志刚;张德军;张钊 申请(专利权)人: 武汉大学
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00
代理公司: 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 代理人: 罗飞
地址: 430072 湖*** 国省代码: 湖北;42
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摘要: 发明提供了一种教育考试监控视频的人体行为分析方法及系统,其中的方法包括:获取当前的预设视频帧并送入到目标检测器,得到考场内的所有目标对象,然后将目标对象的特征表示送入到分类器中,执行考生和监考老师的分类。如果是考生,则进一步执行异常检测的步骤,将考生的特征表示送入到异常检测器中,执行动作分析,判断是否存在异常,如果判断为发生异常动作,则将考生的相关信息加入到预设序列中,待违规序列堆栈满时,调用整合器,执行整合操作,从而得到分析结果。解决了目前的视频分析技术在应对复杂的动态环境时检测效果差,限制了视频分析技术的应用范围的技术问题。
搜索关键词: 考生 分析方法及系统 送入 监控视频 教育考试 目标对象 人体行为 视频分析 特征表示 预设 目标检测器 异常检测器 动态环境 动作分析 监考老师 相关信息 异常动作 异常检测 分类器 视频帧 整合器 堆栈 违规 整合 调用 考场 分类 检测 应用
【主权项】:
1.一种教育考试监控视频的人体行为分析方法,其特征在于,包括:步骤S1:对预设教育考试监控视频逐帧进行检测,检测出考场内的所有目标对象,其中,所述目标对象包括考生和监考老师;步骤S2:获取目标对象的特征表示,并根据所述特征表示对所述目标对象进行分类,如果分类结果为考生,则执行步骤S3,否则继续执行步骤S2,直到所有目标对象分类完成;步骤S3:将预先训练好的VGG网络的卷积层作为特征提取器,提取分类结果为考生的卷积特征,并根据所述卷积特征判断该考生的当前动作是否存在异常,如果是,则将该考生的相关信息加入至预设序列中;步骤S4:对所述预设序列进行整合,采用预设时序平滑法平滑考生的异常动作,合并同一考生在相关帧的检测结果,获得分析结果。
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