[发明专利]一种基于深度学习的考生异常行为检测方法在审
申请号: | 202210230352.0 | 申请日: | 2022-03-09 |
公开(公告)号: | CN114613007A | 公开(公告)日: | 2022-06-10 |
发明(设计)人: | 接标;胡瑞豹;冯春香;王正东;张剑龙;张启政;卞维新;丁新涛;陈付龙;罗永龙 | 申请(专利权)人: | 安徽师范大学 |
主分类号: | G06V40/20 | 分类号: | G06V40/20;G06V20/52;G06V20/40;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 南京钟山专利代理有限公司 32252 | 代理人: | 王磊 |
地址: | 241000*** | 国省代码: | 安徽;34 |
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摘要: | 本发明提供了一种基于深度学习的考生异常行为检测方法,主要包括步骤:首先读取检测区域监控视数据,采用YOLOv4目标检测方法进行人体检测,得到人体框位置坐标,在视频帧上面进行剪裁,得到考生的行为子图,进行人工标注,制作行为异常检测数据集,设计考生异常行为检测网络模型,进行网络训练,再采用训练好的行为异常检测模型对实时图像进行分析检测,以得到视频中人体的行为检测结果。本发明判断结果准确,可提高视频监控的效率,为电子监考系统增加了异常行为识别的功能,降低电子监考对于人力的依赖,让电子监考真正发挥作用,促进了考试的公平公正。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 深度 学习 考生 异常 行为 检测 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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