基于单目摄像头的标准化考场监管的深度学习方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了基于单目摄像头的标准化考场监管的深度学习方法，包括步骤：获取图像；图像预处理；利用yolo v5算法对图像中的人物进行目标检测；确认人物为考生；对考生的位置进行定位；对考生的位置进行排序。在对标准化考场监控过程中，本发明利用通过单目摄像头获取的关于考场内不同时间段考生的图像信息，采用图像增强技术和深度学习技术，检测识别出考生位置。根据多帧图像中考生的坐标信息对目标检测结果中的人物信息进行补充和校正，通过投票方式得到精确的考生的坐标信息，同时利用考生的坐标信息，对考生的位置进行排序，提高了考生识别的准确度和定位的精确性，为后续考生行为识别分析打下基础。
基本信息
专利标题 ：
基于单目摄像头的标准化考场监管的深度学习方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114419539A
申请号 ：
CN202111613191.5
公开（公告）日 ：
2022-04-29
申请日 ：
2021-12-27
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王晨阳周关龙张苏杭丁辉齐晓强方良民赵志伟郭延文
申请人 ：
苏州金瑞阳信息科技有限责任公司
申请人地址 ：
江苏省苏州市工业园区新平街388号腾飞科技园21幢12层09室
代理机构 ：
苏州创元专利商标事务所有限公司
代理人 ：
范晴
优先权 ：
CN202111613191.5
主分类号 ：
G06V20/52
IPC分类号 ：
G06V20/52 G06V20/40 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-20 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 20/52
申请日 : 20211227
申请日 : 20211227
2022-04-29 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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