[發(fā)明專利]一種基于YOLOv3的考試作弊小抄識(shí)別方法

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202010992055.0
• 申請日: 2020-09-21
• 公開（公告）號(hào): CN112115870A
• 公開（公告）日: 2020-12-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳潤彬;樊奕良;陳斗;許方園
• 申請（專利權(quán)）人: 南京潤北智能環(huán)境研究院有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/20;G06N3/08;G06Q50/20
• 代理公司: 南京源古知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 32300
• 代理人: 鄭宜梅

1.一種基于YOLOv3的考試作弊小抄識(shí)別方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟一：學(xué)生端設(shè)置眼鏡攝像頭以及正常考試紙張分析判斷單元；所述眼鏡攝像頭將采集的視頻數(shù)據(jù)傳輸至非正常考試紙張分析判斷單元；所述正常考試紙張分析判斷單元將采集考試紙張圖像數(shù)據(jù)、標(biāo)識(shí)符的圖像數(shù)據(jù)，基于YOLOv3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練出目標(biāo)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)；

步驟二：通過學(xué)生的眼鏡攝像頭進(jìn)行采集學(xué)生端視頻數(shù)據(jù)，并將學(xué)生端視頻數(shù)據(jù)傳輸人目標(biāo)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)；

步驟三：目標(biāo)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)通過判斷學(xué)學(xué)生端視頻數(shù)據(jù)中的標(biāo)識(shí)符是否在紙張中實(shí)現(xiàn)判斷采集的學(xué)生端視頻數(shù)據(jù)中的紙張是否為考試紙張；如果不是則判斷出為非正常考試紙張事件，并將該非正常考試紙張事件的數(shù)據(jù)通過通信模塊傳輸至監(jiān)考管理端。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于YOLOv3的考試作弊小抄識(shí)別方法，其特征在于：為了能夠提高標(biāo)識(shí)符的識(shí)別精度，步驟一中的YOLOv3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用Darknet-53作為骨干網(wǎng)絡(luò)，識(shí)別輸入的學(xué)生端視頻幀數(shù)據(jù)，通過多尺度的預(yù)測將高層的特征語義信息能傳輸?shù)降蛯拥奶卣髡Z義信息，使得對屬于小物體的標(biāo)識(shí)符的識(shí)別更為精準(zhǔn)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于YOLOv3的考試作弊小抄識(shí)別方法，其特征在于：步驟三中，正常考試紙張分析判斷單元通過目標(biāo)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)識(shí)別是否為考試紙張具體包括以下步驟：

S31:將學(xué)生端視頻數(shù)據(jù)帶入模型中，設(shè)識(shí)別圖片中的紙張數(shù)目為J，標(biāo)識(shí)符的數(shù)目為K，并把標(biāo)識(shí)符的四個(gè)坐標(biāo)組成四個(gè)標(biāo)識(shí)符坐標(biāo)集合，如公式(1)所示：

(1)式中分別表示識(shí)別圖片中第k個(gè)標(biāo)識(shí)符的x軸坐標(biāo)最小值，y軸坐標(biāo)最小值，x軸坐標(biāo)最大值，y軸坐標(biāo)最大值；X_fmin、Y_fmin、X_fmax、Y_fmax分別表示圖片中所有標(biāo)識(shí)符x軸坐標(biāo)最小值的集合，y軸坐標(biāo)最小值的集合，x軸坐標(biāo)最大值的集合，y軸坐標(biāo)最大值的集合；

S32:根據(jù)紙張四點(diǎn)坐標(biāo)與標(biāo)識(shí)符集合的坐標(biāo)位置，判斷圖中識(shí)別的每張紙是否為答題紙，若是則輸出0，若否則輸出1，如公式(2)所示：

(2)式中P^(j)表示圖片中的第j張紙的識(shí)別結(jié)果，分別表示圖片中第j張紙的x軸坐標(biāo)最小值，y軸坐標(biāo)最小值，x軸坐標(biāo)最大值，y軸坐標(biāo)最大值；公式(2)表示當(dāng)標(biāo)識(shí)符的所有坐標(biāo)被目標(biāo)紙張包圍時(shí)，目標(biāo)紙張為印有特殊標(biāo)識(shí)符的答題紙，并輸出為1；否則目標(biāo)紙張為非考試紙張，并輸出為0；

S33：學(xué)生端視頻數(shù)據(jù)中的每一幀的輸出結(jié)果如公式(3)所示：

(3)式中，若result結(jié)果等于0時(shí)，表示視頻幀中沒有出現(xiàn)紙張，或出現(xiàn)的紙張為考試答題紙；若result結(jié)果大于等于1，則表示視頻幀中出現(xiàn)非正常考試紙張，有夾帶小抄作弊的嫌疑；當(dāng)判斷單元輸出目標(biāo)是為非正常考試紙張時(shí)，則記錄學(xué)生ID、非正常事件時(shí)間段、紙張識(shí)別結(jié)果視頻證據(jù)信息組成非正常考試紙張事件數(shù)據(jù)包。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于YOLOv3的考試作弊小抄識(shí)別方法，其特征在于：非正常考試紙張事件的數(shù)據(jù)包括學(xué)生ID號(hào)，非正常事件時(shí)間段、紙張識(shí)別結(jié)果視頻證據(jù)。