[發(fā)明專利]一種智能考場監(jiān)控系統(tǒng)以及監(jiān)控方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110244132.9
• 申請日: 2021-03-05
• 公開（公告）號: CN113033331A
• 公開（公告）日: 2021-06-25
• 發(fā)明（設計）人: 羅建龍;陳創(chuàng)濤;曾靜霞;謝文浩;李海銘;蔡永康;徐鑫鑫;何志敏
• 申請（專利權(quán)）人: 佛山科學技術學院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/34;G06Q50/20;H04N7/18
• 代理公司: 廣州嘉權(quán)專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 葉潔勇

1.一種智能考場監(jiān)控方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟100，設置標準姿態(tài)信息以及違禁品標準種類信息；

步驟200，對考場進行實時視頻采集，從得到的實時視頻中獲取實時視頻圖像；

步驟300，從所述實時視頻圖像中獲取各考生的個人位置信息，對所述實時視頻圖像進行圖像分割，得到多個實時圖像，所述實時圖像包括實時個人圖像以及實時物品圖像；

步驟400，對所述實時個人圖像以及所述實時物品圖像進行識別，得到考生的個人圖像信息以及物品種類信息；

步驟500，將所述物品種類信息與所述違禁品標準種類信息比對，若匹配則認定有考生存在作弊行為，對所述實時物品圖像進行截圖輸出，獲取考生的個人位置信息并輸出警告信號；

步驟600，分別對所述個人圖像信息進行人體姿態(tài)估測以及頭部姿態(tài)估測，獲取人體姿態(tài)信息以及頭部姿態(tài)信息；

步驟700，將所述人體姿態(tài)信息和所述頭部姿態(tài)信息與所述標準姿態(tài)信息進行匹配比較，當所述人體姿態(tài)信息和所述頭部姿態(tài)信息與所述標準姿態(tài)信息相匹配時，認定所述實時個人圖像中的考生沒有作弊行為，否則對所述實時個人圖像進行記錄輸出，獲取考生的個人位置信息并輸出警告信號。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種智能考場監(jiān)控方法，其特征在于：所述步驟700中包括初始化并訓練第一識別模型，所述第一識別模型是多層神經(jīng)網(wǎng)絡模型，將所述人體姿態(tài)信息、所述頭部姿態(tài)信息以及所述標準姿態(tài)信息輸入至所述第一識別模型中，所述第一識別模型對所述人體姿態(tài)信息和所述頭部姿態(tài)信息與所述標準姿態(tài)信息進行匹配比較。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的一種智能考場監(jiān)控方法，其特征在于：所述步驟400中包括以下步驟：

步驟410，分別初始化并訓練第二識別模型以及第三識別模型；

步驟420，將所述實時視頻圖像輸入至所述第二識別模型中，所述第二識別模型輸出各考生的個人位置信息；

步驟430，將所述個人位置信息輸入至所述第三識別模型中，所述第三識別模型輸出各考生的個人位置信息進行坐標重定位得到二維下的已對齊的平面坐標并計算位置信息，以坐標重定位后的位置信息更新所述個人位置信息。

4.一種智能考場監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于：包括：

設置模塊，用于設置標準姿態(tài)信息以及違禁品標準種類信息；

圖像采集模塊，對考場進行實時視頻采集，從得到的實時視頻中獲取實時視頻圖像；

位置信息計算模塊，用于從所述實時視頻圖像中獲取各考生的個人位置信息；

圖像分割模塊，用于對所述實時視頻圖像進行圖像分割，得到多個實時圖像，所述實時圖像包括實時個人圖像以及實時物品圖像；

姿態(tài)估測模塊，用于對所述實時個人圖像進行人體姿態(tài)估測以及頭部姿態(tài)估測，獲取人體姿態(tài)信息以及頭部姿態(tài)信息；

物品估測模塊，用于對所述實時物品圖像進行識別，獲取物品種類信息；

物品匹配模塊，用于將所述物品種類信息與所述違禁品標準種類信息比對；

姿態(tài)匹配模塊，用于將所述人體姿態(tài)信息和所述頭部姿態(tài)信息與所述標準姿態(tài)信息進行匹配比較；

警告模塊，用于當所述物品種類信息與所述違禁品標準種類信息匹配時，或者當所述人體姿態(tài)信息和所述頭部姿態(tài)信息與所述標準姿態(tài)信息匹配時，獲取考生的個人位置信息并輸出警告信號。