[发明专利]一种智能考场监控系统以及监控方法

权利要求书

1.一种智能考场监控方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤100，设置标准姿态信息以及违禁品标准种类信息；

步骤200，对考场进行实时视频采集，从得到的实时视频中获取实时视频图像；

步骤300，从所述实时视频图像中获取各考生的个人位置信息，对所述实时视频图像进行图像分割，得到多个实时图像，所述实时图像包括实时个人图像以及实时物品图像；

步骤400，对所述实时个人图像以及所述实时物品图像进行识别，得到考生的个人图像信息以及物品种类信息；

步骤500，将所述物品种类信息与所述违禁品标准种类信息比对，若匹配则认定有考生存在作弊行为，对所述实时物品图像进行截图输出，获取考生的个人位置信息并输出警告信号；

步骤600，分别对所述个人图像信息进行人体姿态估测以及头部姿态估测，获取人体姿态信息以及头部姿态信息；

步骤700，将所述人体姿态信息和所述头部姿态信息与所述标准姿态信息进行匹配比较，当所述人体姿态信息和所述头部姿态信息与所述标准姿态信息相匹配时，认定所述实时个人图像中的考生没有作弊行为，否则对所述实时个人图像进行记录输出，获取考生的个人位置信息并输出警告信号。

2.根据权利要求1所述的一种智能考场监控方法，其特征在于：所述步骤700中包括初始化并训练第一识别模型，所述第一识别模型是多层神经网络模型，将所述人体姿态信息、所述头部姿态信息以及所述标准姿态信息输入至所述第一识别模型中，所述第一识别模型对所述人体姿态信息和所述头部姿态信息与所述标准姿态信息进行匹配比较。

3.根据权利要求1或2所述的一种智能考场监控方法，其特征在于：所述步骤400中包括以下步骤：

步骤410，分别初始化并训练第二识别模型以及第三识别模型；

步骤420，将所述实时视频图像输入至所述第二识别模型中，所述第二识别模型输出各考生的个人位置信息；

步骤430，将所述个人位置信息输入至所述第三识别模型中，所述第三识别模型输出各考生的个人位置信息进行坐标重定位得到二维下的已对齐的平面坐标并计算位置信息，以坐标重定位后的位置信息更新所述个人位置信息。

4.一种智能考场监控系统，其特征在于：包括：

设置模块，用于设置标准姿态信息以及违禁品标准种类信息；

图像采集模块，对考场进行实时视频采集，从得到的实时视频中获取实时视频图像；

位置信息计算模块，用于从所述实时视频图像中获取各考生的个人位置信息；

图像分割模块，用于对所述实时视频图像进行图像分割，得到多个实时图像，所述实时图像包括实时个人图像以及实时物品图像；

姿态估测模块，用于对所述实时个人图像进行人体姿态估测以及头部姿态估测，获取人体姿态信息以及头部姿态信息；

物品估测模块，用于对所述实时物品图像进行识别，获取物品种类信息；

物品匹配模块，用于将所述物品种类信息与所述违禁品标准种类信息比对；

姿态匹配模块，用于将所述人体姿态信息和所述头部姿态信息与所述标准姿态信息进行匹配比较；

警告模块，用于当所述物品种类信息与所述违禁品标准种类信息匹配时，或者当所述人体姿态信息和所述头部姿态信息与所述标准姿态信息匹配时，获取考生的个人位置信息并输出警告信号。