(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210997005.0 (22)申请日 2022.08.19 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115063892 A (43)申请公布日 2022.09.16 (73)专利权人 北京竞业达数字系统科技有限公 司 地址 100089 北京市海淀区地锦路7号院9 号楼3层3 01 (72)发明人 张爱军　苗荣凡　 (74)专利代理 机构 北京艾格律诗专利代理有限 公司 11924 专利代理师 谢毅 (51)Int.Cl. G06V 40/20(2022.01)G06N 20/00(2019.01) G06V 10/62(2022.01) G06V 10/75(2022.01) G06V 40/16(2022.01) (56)对比文件 CN 113452959 A,2021.09.28 CN 10946 0727 A,2019.0 3.12 CN 110688970 A,2020.01.14 CN 112084994 A,2020.12.15 CN 109271886 A,2019.01.25 CN 113393347 A,2021.09.14 CN 111274956 A,2020.0 6.12 CN 113627335 A,2021.1 1.09 JP 2008046678 A,20 08.02.28 审查员 卢健强 (54)发明名称 一种考场异常行为检测方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种考场异常行为检测方法 及系统， 涉及图像数据处理领域， 其中， 所述方法 包括： 获取考场人员信息； 根据考场异常行为场 景， 构建考场异常行为特征库； 基于目标检测法 对考场人员信息进行姿态跟踪， 获得姿态信息数 据集； 并将其与考场异常行为特征库进行特征匹 配， 获得异常行为特征匹配度集合； 对异常行为 特征匹配度集合中超过预设异常特征值的人员 和行为进行统计判定， 获得异常行为人员信息； 根据监考员行为特征对监考员位置进行更新； 利 用跟踪法和监考员位置对异常行为人员信息进 行排除修正， 获得考场异常行为检测结果。 达到 了提高考场异常行为检测的准确性及全面性， 进 而提高考场异常行为检测的质量 等技术效果。 权利要求书2页 说明书10页 附图2页 CN 115063892 B 2022.11.11 CN 115063892 B 1.一种考场异常行为检测方法， 其特征在于， 所述考场异常行为检测方法应用于一考 场异常行为检测系统， 所述考场异常行为检测系统包括一图像采集装置， 所述考场异常行 为检测方法包括： 通过所述图像采集装置获取考场人员信息； 获取考场异常行为场景， 根据所述 考场异常行为场景， 构建考场异常行为特 征库； 基于目标检测法对所述考场人员信 息中的各考场人员进行姿态跟踪， 获得姿态信 息数 据集； 将所述姿态信 息数据集和所述考场异常行为特征库进行特征匹配， 获得异常行为特征 匹配度集 合； 对所述异常行为特征匹配度集合中超过预设异常特征值的人员和行为进行统计判定， 获得异常行为人员信息； 获得监考员行为特 征， 根据所述 监考员行为特 征对监考员位置进行 更新； 利用跟踪法和所述监考员位置， 对所述异常行为人员信息进行排除修正， 获得考场异 常行为检测结果。 2.如权利要求1所述的考场异常行为检测方法， 其特征在于， 通过所述图像采集装置获 取考场人员信息， 包括： 通过所述图像采集装置获取考场人员图像信息； 对所述考场人员图像信息进行 人脸识别， 获得考场人员人脸信息； 构建考场人员数据库， 将所述考场人员人脸信息和所述考场人员数据库进行匹配， 获 得考场人员匹配信息； 基于所述 考场人员匹配信息进行 人员编号， 获得考场人员编号信息； 基于所述 考场人员编号信息， 确定所述 考场人员信息 。 3.如权利要求2所述的考场异常行为检测方法， 其特征在于， 所述基于所述考场人员匹 配信息进行 人员编号， 获得考场人员编号信息， 包括： 所述考场人员匹配信息包括 考生信息和监 考员信息； 根据所述 考生信息和监 考员信息， 确定考场人员划分层级； 基于所述 考场人员数据库， 获得考 生考号信息和监 考员等级信息； 根据所述考场人员划分层级、 所述考生考号信息和监考员等级信息， 确定考场人员编 号规则； 基于所述 考场人员编号 规则进行 人员编号， 获得 所述考场人员编号信息 。 4.如权利要求2所述的考场异常行为检测方法， 其特征在于， 所述将所述考场人员人脸 信息和所述 考场人员数据库进行匹配， 获得考场人员匹配信息， 包括： 对所述考场人员人脸信息进行面部特 征点提取， 获得考场人员面部特 征属性； 基于面部构成信息对所述 考场人员面部特 征属性进行区域分割， 获得面部区域特 征； 将所述面部区域特 征和所述 考场人员数据库进行匹配， 获得考场人员匹配信息； 如果所述 考场人员匹配信息存在异常， 发出 人员异常预警指令 。 5.如权利要求1所述的考场异常行为检测方法， 其特征在于， 所述获得异常行为特征匹 配度集合， 包括： 对所述姿态信息数据集进行 无监督学习分类， 生成连续姿态信息集 合；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115063892 B 2将所述连续姿态信 息集合和所述考场异常行为特征库进行特征匹配， 获得异常行为特 征信息； 构建异常行为程度评估模型， 所述异常行为程度评估模型包括头部异常行为评估半模 型和身体异常行为评估半模型； 将所述异常行为特征信 息输入所述异常行为程度评估模型中， 输出所述异常行为特征 匹配度集 合。 6.如权利要求5所述的考场异常行为检测方法， 其特征在于， 所述构建异常行为程度评 估模型， 包括： 获得历史异常行为特 征信息， 并将所述异常行为特 征信息作为模型训练集； 基于所述模型训练集进行深度网络模型监督训练， 获得所述头部异常行为评估半模 型； 根据所述模型训练集进行深度网络模型监督训练， 获得所述身体异常行为评估半模 型； 将所述头部异常行为评估半模型和所述身体异常行为评估半模型进行合并， 生成所述 异常行为 程度评估 模型。 7.如权利要求1所述的考场异常行为检测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 对所述考场异常行为检测结果进行影响评价， 获得异常行为影响系数； 基于所述 考场异常行为检测结果进行分类， 获得异常行为类型； 将所述异常行为影响系数和所述异常行为类型输入异常行为措施分析模型， 获得异常 行为解决措施方案； 基于所述异常行为 解决措施方案， 对所述 考场异常行为检测结果进行 联动处理。 8.一种考场异常行为检测系统， 其特征在于， 所述考场异常行为检测系统包括一图像 采集装置， 所述 考场异常行为检测系统包括： 信息采集模块， 所述信息采集模块用于通过 所述图像采集装置获取考场人员信息； 构建模块， 所述构建模块用于获取考场异常行为场景， 根据 所述考场异常行为场景， 构 建考场异常行为特 征库； 姿态跟踪模块， 所述姿态跟踪模块用于基于目标检测法对所述考场人员 信息中的各考 场人员进行姿态 跟踪， 获得姿态信息数据集； 特征匹配模块， 所述特征匹配模块用于将所述姿态信 息数据集和所述考场异常行为特 征库进行 特征匹配， 获得异常行为特 征匹配度集 合； 统计判定模块， 所述统计判定模块用于对所述异常行为特征匹配度集合中超过预设异 常特征值的人员和行为进行统计判定， 获得异常行为人员信息； 更新模块， 所述更新模块用于获得监考员行为特征， 根据所述监考员行为特征对监考 员位置进行 更新； 排除修正模块， 所述排除修正模块用于利用跟踪法和所述监考员位置， 对所述异常行 为人员信息进行排除修 正， 获得考场异常行为检测结果。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115063892 B 3