一种基于网络视频监控的在线考试监测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于网络视频监控的在线考试监测方法及系统，涉及考试监测领域，其中，所述方法包括：根据考试设备信息和身高信息布设第一图像采集装置和第二图像采集装置；通过第一图像采集装置获得认证图像采集结果，确定认证监测结果；通过定位识别装置得到头部位置识别信息，得到异常评价结果；并根据其生成检测区域，得到全角度监测图像集合；根据异常评价结果构建滑窗判定区间，基于全角度监测图像集合和头部位置识别信息进行滑窗判定区间的异常判定，生成滑窗判定结果，结合认证监测结果进行在线考试监测。达到了提高在线考试监测的精确度和准确性，进而有效提升在线考试监测的质量等技术效果。监测的质量等技术效果。监测的质量等技术效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于网络视频监控的在线考试监测方法及系统


[0001]本专利技术涉及考试监测领域，具体地，涉及一种基于网络视频监控的在线考试监测方法及系统。

技术介绍

[0002]伴随科学技术的不断发展，作为教育测试手段的考试模式也在朝着多样化的方向不断发展，传统的卷面考试已无法满足现代化教育测试的需要，在线考试应运而生。在线考试是对传统的卷面考试的延伸与变革,在线考试可以充分利用网络无限广阔的空间,随时随地对学生进行考试,不受时间与空间的限制,简化了考试的流程。然而，随着在线考试的不断发展，在线考试中出现了层出不穷的作弊现象，极大地损害了在线考试的公平公正。如何对在线考试进行有效地监测，已成为人们关注的热点话题。
[0003]现有技术中，存在针对在线考试监测的精确度不足，进而造成在线考试监测效果不佳的技术问题。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种基于网络视频监控的在线考试监测方法及系统。解决了现有技术中针对在线考试监测的精确度不足，进而造成在线考试监测效果不佳的技术问题。
[0005]鉴于上述问题，本申请提供了一种基于网络视频监控的在线考试监测方法及系统。
[0006]第一方面，本申请提供了一种基于网络视频监控的在线考试监测方法，其中，所述方法应用于一种基于网络视频监控的在线考试监测系统，所述方法包括：采集目标用户的基础信息，其中，所述基础信息包括身高信息和认证信息；采集考试设备信息，根据所述考试设备信息和所述身高信息布设所述第一图像采集装置和所述第二图像采集装置；通过所述第一图像采集装置进行所述目标用户的认证图像采集，将认证图像采集结果和所述认证信息比对，获得认证监测结果；通过所述定位识别装置进行所述目标用户的头部位置识别，得到头部位置识别信息，对所述头部位置识别信息进行实时异常评价，得到异常评价结果；根据所述异常评价结果生成检测区域，通过所述第一图像采集装置和所述第二图像采集装置进行所述目标用户和所述检测区域的监测图像采集，得到全角度监测图像集合；根据所述异常评价结果构建滑窗判定区间，基于所述全角度监测图像集合和所述头部位置识别信息进行所述滑窗判定区间的异常判定，生成滑窗判定结果；通过所述认证监测结果和所述滑窗判定结果进行在线考试监测。
[0007]第二方面，本申请还提供了一种基于网络视频监控的在线考试监测系统，其中，所述系统包括：信息采集模块，所述信息采集模块用于采集目标用户的基础信息，其中，所述基础信息包括身高信息和认证信息；布设模块，所述布设模块用于采集考试设备信息，根据所述考试设备信息和所述身高信息布设所述第一图像采集装置和所述第二图像采集装置；比对模块，所述比对模块用于通过所述第一图像采集装置进行所述目标用户的认证图像采
集，将认证图像采集结果和所述认证信息比对，获得认证监测结果；评价模块，所述评价模块用于通过所述定位识别装置进行所述目标用户的头部位置识别，得到头部位置识别信息，对所述头部位置识别信息进行实时异常评价，得到异常评价结果；图像采集模块，所述图像采集模块用于根据所述异常评价结果生成检测区域，通过所述第一图像采集装置和所述第二图像采集装置进行所述目标用户和所述检测区域的监测图像采集，得到全角度监测图像集合；判定模块，所述判定模块用于根据所述异常评价结果构建滑窗判定区间，基于所述全角度监测图像集合和所述头部位置识别信息进行所述滑窗判定区间的异常判定，生成滑窗判定结果；监测模块，所述监测模块用于通过所述认证监测结果和所述滑窗判定结果进行在线考试监测。
[0008]本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
[0009]通过数据采集获得目标用户的基础信息和考试设备信息，其中，所述基础信息包括身高信息和认证信息；根据考试设备信息和身高信息布设第一图像采集装置和第二图像采集装置；通过第一图像采集装置进行目标用户的认证图像采集，并将认证图像采集结果和认证信息进行比对，获得认证监测结果；通过定位识别装置进行目标用户的头部位置识别，得到头部位置识别信息，并对其进行实时异常评价，得到异常评价结果；根据异常评价结果生成检测区域，通过第一图像采集装置和第二图像采集装置进行目标用户和检测区域的监测图像采集，确定全角度监测图像集合；根据异常评价结果构建滑窗判定区间，并通过全角度监测图像集合和头部位置识别信息对其进行异常判定，获得滑窗判定结果，结合认证监测结果进行在线考试监测。达到了提高在线考试监测的精确度和准确性，进而有效提升在线考试监测的质量；同时，提高在线考试监测的智能性，保障在线考试公正、公正地进行的技术效果。
附图说明
[0010]图1为本申请一种基于网络视频监控的在线考试监测方法的流程示意图；
[0011]图2为本申请一种基于网络视频监控的在线考试监测方法中根据头部偏离异常计算结果获得异常评价结果的流程示意图；
[0012]图3为本申请一种基于网络视频监控的在线考试监测方法中获得检测区域的流程示意图；
[0013]图4为本申请一种基于网络视频监控的在线考试监测系统的结构示意图。
[0014]附图标记说明：信息采集模块11，布设模块12，比对模块13，评价模块14，图像采集模块15，判定模块16，监测模块17。
具体实施方式
[0015]本申请通过提供一种基于网络视频监控的在线考试监测方法及系统，解决了现有技术中针对在线考试监测的精确度不足，进而造成在线考试监测效果不佳的技术问题。达到了提高在线考试监测的精确度和准确性，进而有效提升在线考试监测的质量；同时，提高在线考试监测的智能性，保障在线考试公正、公正地进行的技术效果。
[0016]实施例一
[0017]请参阅附图1，本申请提供一种基于网络视频监控的在线考试监测方法，其中，所
述方法应用于一种基于网络视频监控的在线考试监测系统，所述系统与第一图像采集装置、第二图像采集装置、定位识别装置通信连接，所述方法具体包括如下步骤：
[0018]步骤S100：采集目标用户的基础信息，其中，所述基础信息包括身高信息和认证信息；
[0019]步骤S200：采集考试设备信息，根据所述考试设备信息和所述身高信息布设所述第一图像采集装置和所述第二图像采集装置；
[0020]具体而言，由所述一种基于网络视频监控的在线考试监测系统分别对目标用户、考试设备进行数据采集，获得目标用户的基础信息、考试设备信息。进而，基于考试设备信息、身高信息进行第一图像采集装置和第二图像采集装置的布设。其中，所述目标用户的基础信息包括目标用户的身高信息和认证信息。所述目标用户的身高信息包括目标用户的身高、全头高、肩宽等身高参数信息。所述目标用户的认证信息包括目标用户的用户名、密码、在线考试报名时的目标用户的图像数据信息。所述目标用户可以为使用所述一种基于网络视频监控的在线考试监测系统进行智能化在线考试监测的任意用户。例如，所述目标用户可以为小学生、中学生、大学生等。所述考试设备信息包括目标用户使用所述一种基于网络视频监控的在线考试监测系统进行本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于网络视频监控的在线考试监测方法，其特征在于，所述方法应用于智能监测系统，所述智能监测系统与第一图像采集装置、第二图像采集装置、定位识别装置通信连接，所述方法包括：采集目标用户的基础信息，其中，所述基础信息包括身高信息和认证信息；采集考试设备信息，根据所述考试设备信息和所述身高信息布设所述第一图像采集装置和所述第二图像采集装置；通过所述第一图像采集装置进行所述目标用户的认证图像采集，将认证图像采集结果和所述认证信息比对，获得认证监测结果；通过所述定位识别装置进行所述目标用户的头部位置识别，得到头部位置识别信息，对所述头部位置识别信息进行实时异常评价，得到异常评价结果；根据所述异常评价结果生成检测区域，通过所述第一图像采集装置和所述第二图像采集装置进行所述目标用户和所述检测区域的监测图像采集，得到全角度监测图像集合；根据所述异常评价结果构建滑窗判定区间，基于所述全角度监测图像集合和所述头部位置识别信息进行所述滑窗判定区间的异常判定，生成滑窗判定结果；通过所述认证监测结果和所述滑窗判定结果进行在线考试监测。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：构建头部偏离角度评价值集合；通过所述头部位置识别信息进行头部偏离角度分析，得到带有时间标识的头部偏离角度集合；通过所述头部偏离角度集合进行所述头部偏离角度评价值集合的评价值匹配，得到评价值匹配结果；依据所述评价值匹配结果和所述时间标识进行头部偏离异常计算，根据头部偏离异常计算结果获得所述异常评价结果。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：设定异常评价时间区间；根据所述评价值匹配结果和所述时间标识计算获得所述异常评价时间区间内的头部偏离异常计算结果；基于所述异常评价时间区间设定评价阈值；判断所述头部偏离异常计算结果是否满足所述评价阈值；当所述头部偏离异常计算结果不满足所述评价阈值时，则输出所述异常评价结果。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述异常评价结果进行所述目标用户的头部偏离方向分析，得到偏离方向集合；对所述偏离方向集合进行干扰偏离方向剔除，基于剔除结果进行偏离方向平均值计算，得到目标偏离方向；设定方向检测约束距离，基于所述目标偏离方向和所述方向检测约束距离获得所述检测区域。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：李晨，孙秀丽，梅傲雪，张大凤，姚志奋，杨柳，杨德磊，
申请(专利权)人：黄淮学院，
类型：发明
国别省市：