申请/专利权人：武汉纺织大学

申请日：2024-01-29

公开（公告）日：2024-03-05

公开（公告）号：CN117649630A

主分类号：G06V20/40

分类号：G06V20/40;G06V20/52;G06V10/80;G06V10/774;G06V40/20;G06V10/82

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.22#实质审查的生效;2024.03.05#公开

摘要：本发明公开了一种基于监控视频流的考场作弊行为识别方法，所述方法包括：S1：采集考场监控的视频数据，并对数据进行人工筛选预处理，制作考场行为数据集；S2：设计基于监控视频流的考场作弊行为识别网络模型，包括空间信息提取通道、时间信息提取通道和时空注意力机制特征融合模块；S3：训练考场作弊行为识别网络，得到训练好的考场作弊行为识别网络模型；S4：将训练好的考场作弊行为识别网络模型进行保存，并部署到实际系统中，用于实时的监控视频流的考场作弊行为识别。本发明通过设计基于监控视频流的考场作弊行为识别网络模型，对考场中考生的行为进行实时检测，提高考场作弊行为的识别准确性。

主权项：1.一种基于监控视频流的考场作弊行为识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：采集考场监控的视频数据，并对视频数据进行人工筛选预处理，制作考场行为数据集，所述数据集包括训练集、验证集和测试集；S2：设计基于监控视频流的考场作弊行为识别网络模型，所述考场作弊行为识别网络模型包括空间信息提取通道、时间信息提取通道时空注意力机制特征融合模块和特征融合模块；所述空间信息提取通道用于提取视频数据中的空间信息，所述空间信息包括考场中的背景环境信息和考生的位置信息；所述时间信息提取通道用于提取视频数据中的时间信息，所述时间信息包括考生的行为变化和作弊动作特征信息；所述时空注意力机制特征融合模块用于将所述时间信息提取通道中的时间信息特征融合到所述空间信息提取通道中的空间信息特征中，得到时空特征；所述特征融合模块将来自空间信息提取通道提取的空间通道特征向量和来自时间信息提取通道提取的时间通道特征向量进行叠加和融合，形成了一个综合特征向量，将所述综合特征向量送入分类器并输出结果；所述空间信息提取通道和所述时间信息提取通道均由四个阶段构成，每个阶段由数据抽帧模块、线性转换模块、数据降维模块、特征增强模块和特征提取模块中的一个或多个组合而成，所述空间信息提取通道的卷积通道为所述时间信息提取通道的18；S3：使用制作好的考场行为数据集训练所述考场作弊行为识别网络模型，得到训练好的考场作弊行为识别网络模型；S4：将训练好的考场作弊行为识别网络模型进行保存，并部署到实际系统中，用于实时的监控视频流的考场作弊行为识别。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 武汉纺织大学 一种基于监控视频流的考场作弊行为识别方法

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