申请/专利权人：深圳市企鹅网络科技有限公司

申请日：2023-08-29

公开（公告）日：2023-12-08

公开（公告）号：CN116824460B

主分类号：G06V20/40

分类号：G06V20/40;G08B13/196;G08B31/00;G06V20/52;G06V40/16;G06V40/20;G06V10/62;G06V10/74;G06T7/292;G06T17/05;G06Q50/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.12.08#授权;2023.10.24#实质审查的生效;2023.09.29#公开

摘要：本发明公开了一种基于人脸识别的考生轨迹跟踪方法、系统及介质，在本发明中，通过采用人脸识别技术和轨迹记录技术，通过实时获取目标考场中不同考场区域的视频数据，将所述视频数据进行关键帧提取，得到关键帧图像集，将所述关键帧图像集进行人脸识别与人员确认，基于识别结果进行考生标记与轨迹跟踪并生成考生轨迹，实现考生的轨迹判断与预警，并通过构建三维地图模型进行可视化展示。通过本发明，既提高了考试管理的效率和准确性，又为教育部门提供了更加全面、科学的考试数据。能够为考试管理和教育事业的发展带来积极的影响。

主权项：1.一种基于人脸识别的考生轨迹跟踪方法，其特征在于，包括：基于目标考场构建三维地图模型，根据考场布局信息，划分出多个考场区域；实时获取目标考场中不同考场区域的视频数据，将所述视频数据进行关键帧提取，得到关键帧图像集；将所述关键帧图像集进行人脸识别与人员确认，基于识别结果进行考生标记与轨迹跟踪并生成考生轨迹；获取考试基础信息与考场限制信息，基于考试基础信息、考场限制信息，结合地图模型生成时空约束程序；基于考生轨迹与时空约束程序判断考生是否进入预警区域，若是，则生成预警信息，并将所述预警信息发送至预设终端设备；其中，还包括：获取一次当前考试中所有考生的考生轨迹数据；将所述考生轨迹数据导入地图模型进行展示与分析；基于考生轨迹数据进行多个考场区域的考生运动频率分析，并得到每个考场区域的考生运动频率，所述考生运动频率分析为基于考生进入考场区域的时间、次数、路程的综合性分析；基于考生运动频率与预设标准，对每个考场区域进行分类，得到高频考场区域与低频考场区域；获取考试基础信息与考场限制信息；基于高频考场区域、低频考场区域、考生运动频率、考试基础信息，对考场限制信息进行调整分析，并生成考场调整方案；将所述考场调整方案发送至系统终端设备；其中，还包括：从关键帧图像集中获取初始人物区域图形；从初始人物区域图形中进行面部区域与肢体区域识别与提取，得到面部区域图像与躯体区域图像；基于所述面部区域图像进行轮廓特征提取，得到面部轮廓特征，基于所述躯体区域图像进行服饰色彩特征提取，得到人物服饰色彩特征；将面部轮廓特征与人物服饰色彩特征作为初始对比特征，在下一个分析周期中，从关键帧图像集中获取第二人物区域图形，并基于第二人物区域图形进行人脸识别得到人员识别结果；基于第二人物区域图形进行面部、躯体的特征提取，并将提取特征数据与初始对比特征进行对比，形成第二人员识别结果；基于人员识别结果与第二人员识别结果进行人员二次确认与轨迹分析。

全文数据：

权利要求：

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