一种基于视频理解模型的考生回头异常行为检测方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于视频理解模型的考生回头异常行为检测方法，包括：训练出检测考生的目标检测模型，检测出考场录像中的考生包围盒；获取包围盒时序上连续k个采样帧并预处理；计算出连续采样帧之间的k‑1帧光流；将光流进行预处理；基于数据集训练出视频理解分类模型，将光流输入到该视频理解模型中；经过模型分类得到可能的回头作弊考生；通过光流阈值过滤误检；通过基于IOU的算法过滤出对监考老师的误检，得到最终结果。本发明利用机器学习，深度学习计算机视觉算法实现计算机自动检测考场中出现回头行为异常的考生，实现自动化、高效化的高考考场录像审核，且可以在一台主机上同时运行多路程序。
基本信息
专利标题 ：
一种基于视频理解模型的考生回头异常行为检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114494958A
申请号 ：
CN202210078824.5
公开（公告）日 ：
2022-05-13
申请日 ：
2022-01-24
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刘舜郭延文
申请人 ：
苏州金瑞阳信息科技有限责任公司;长春金阳高科技有限责任公司
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 ：
CN202210078824.5
主分类号 ：
G06V20/40
IPC分类号 ：
G06V20/40 G06V20/52 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-31 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 20/40
申请日 : 20220124
申请日 : 20220124
2022-05-13 ：
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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