基于机器视觉的考场异常判断系统设计方法

摘要

本发明提出一种基于机器视觉的考场异常判断系统设计方法，首先，对视频流的分辨率和帧率进行分析，确定考场异常判断系统运行的环境，进而选取系统运行的频率；其次，为了得到学生的Anchor boxes坐标以及图像块，采用YOLO对考场人员进行目标检测，分类考场中的学生和老师；再次，为了判断学生当前帧行为是否异常，采用AJNet对得到的学生图像块进行异常检测；最后，标注考场异常判断所需的目标检测和姿态识别数据集，并训练系统模型，利用训练模型预测出的结果和真实视频考场异常情况对比，判断任务中目标的完成情况。本发明方法较采用其他考场异常判断方法相比在准确率性能上表现最好，并且处理速度达到针对不同运行环境的实时要求，优势明显。