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一种基于深度学习的考场异常行为分析方法、系统及终端机【异议或纠错】

档案编号: CQ-072-6633-6472
档案文号:
专利权人: 申请人 
发布时间: 发布时间 
档案分类: 专利权 
分 类 号: 第G06V40/20;G06V20/52;G06V10/74;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06N5/04类
授权状态: 已授权
档案内容: 本发明提供一种基于深度学习的考场异常行为分析方法、系统及终端机,涉及视频行为分析领域,获取考场监控视频信息,并对考场监控视频信息进行预处理;构建卷积神经网络,对监控图像中的监考员和考生进行位置检测;对监控图像中的监考员和考生进行实时跟踪;利用构建的卷积神经网络,取解耦头后的其中一路分支进行行为分类识别,对坐立和站立两种行为进行识别;通过识别的行为类别以及个体在连续帧下站立的时长及位移情况,判断是否为学生;如果为学生站立则会触发系统预警,提示有考生异常行为。本发明对考场出现的异常情况进行预警,辅助审查人员进行判断和决策,提高异常分析的效率和准确度。
附件下载:  (原始资料备查)

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