一种智能监考方法及装置与流程

本发明实施例涉及监考技术领域，具体涉及一种智能监考方法及装置。

背景技术：

现在的监考方法，通常是在考试过程中，针对坐在考位上的人员进行人脸检测，根据人脸检测结果确定是否为对应的考试人员，却没有针对考位周围的人员进行检测的技术，在考试过程中，通常会出现非参考人员或别的参考人员在考生附近，辅助考生作弊的行为，现有的监考系统无法对这一现象进行监控，因此无法做到对考场情况公平、公正的监督。

技术实现要素：

为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种智能监考方法。

有鉴于此，第一方面，本发明实施例提供一种智能监考方法，包括：

采集位于考位预设区域内的人员的图像信息；

根据所述图像信息确定与所述考位不对应的嫌疑人员；

确定所述嫌疑人员在所述预设区域内的停留时长；

若所述停留时长大于预设时长，则确定所述嫌疑人员作弊。

可选的，根据所述图像信息确定与所述考位不对应的嫌疑人员，包括：

对所述图像信息进行人脸检测得到人脸图像；

对所述人脸图像进行人脸对齐；

对对齐后的所述人脸图像进行特征提取，得到人脸特征；

将所述人脸特征与预设的与所述考位对应的正确人脸特征进行比对，找出与所述正确人脸特征不对应的错误人脸特征；

将与所述错误人脸特征对应的人员作为嫌疑人员。

可选的，根据所述图像信息确定与所述考位不对应的嫌疑人员，包括：

获取所述图像信息中人员的服装颜色；

将所述服装颜色与预先设定的与所述考位对应的正确服装颜色进行比对，找出与所述正确服装颜色不对应的错误服装颜色；

将与所述错误服装颜色对应的人员作为嫌疑人员。

可选的，确定所述嫌疑人员在所述预设区域内的停留时长，包括：

抓取所述嫌疑人员在所述预设区域内的图像信息；

确定采集所述嫌疑人员在所述预设区域内的图像信息的时刻；

根据所述时刻计算所述嫌疑人员在所述预设区域内停留的时长。

可选的，确定所述嫌疑人员在所述预设区域内的停留时长，还包括：

将抓取的所述嫌疑人员在所述预设区域内的图像信息上传至服务器进行存储。

可选的，所述方法还包括：

若所述嫌疑人员作弊，则生成预警信息并报警。

第二方面，本发明实施例还提供一种智能监考装置，包括：

图像采集模块，用于采集位于考位预设区域内的人员的图像信息；

嫌疑人员确定模块，用于根据所述图像信息确定与所述考位不对应的嫌疑人员；

时长确定模块，用于确定所述嫌疑人员在所述预设区域内的停留时长；

作弊确定模块，用于在所述停留时长大于预设时长时，确定所述嫌疑人员作弊。

可选的，所述时长确定模块包括：

抓取单元，用于抓取所述嫌疑人员在所述预设区域内的图像信息；

时间确定单元，用于确定采集所述嫌疑人员在所述预设区域内的图像信息的时刻；

时长计算单元，用于根据所述时刻计算所述嫌疑人员在所述预设区域内停留的时长。

可选的，所述时长确定模块还包括：

数据传输单元，用于将抓取的所述嫌疑人员在所述预设区域内的图像信息上传至服务器进行存储。

可选的，所述智能监考装置还包括：

报警模块，用于在确定所述嫌疑人员作弊时，生成预警信息并报警。

第三方面，本发明实施例还提出一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如第一方面所述方法的步骤。

相比现有技术，本发明实施例提出的一种智能监考方法，通过对各考位附近预设区域内的人员进行图像采集，根据采集的图像找出与考位不对应的可能存在作弊的嫌疑人员，并当嫌疑人员在考位附近停留的时长超过预设时长时，确定嫌疑人员作弊。本发明能够实时监控考场内的情况，及时发现考试过程中的作弊行为，以便维持考场秩序，使得考试更加公平、公正。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种智能监考方法流程图；

图2为本发明实施例提供的一种智能监考装置示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

参照图1，图1为本发明实施例提供一种智能监考方法流程图，包括：

s1.采集位于考位预设区域内的人员的图像信息；

具体的，在本申请实施例中，通过摄像头采集图像信息。

具体的，在本申请实施例中，所述预定区域根据实际情况自己设定，例如可以为考位周围0.1m范围内。

所述人员，包括考场内的任何人，例如监考人员和考生。

s2.根据所述图像信息确定与所述考位不对应的嫌疑人员；

具体的，在本申请实施例中，根据所述图像信息确定与所述考位不对应的嫌疑人员，包括：

对所述图像信息进行人脸检测得到人脸图像；

对所述人脸图像进行人脸对齐；

对对齐后的所述人脸图像进行特征提取，得到位于考位预设区域内的人员的人脸特征；

将所述人脸特征与预设的与所述考位对应的正确人脸特征进行比对；

从所述人脸特征中提取出与所述正确人脸特征不对应的错误人脸特征；

将与所述错误人脸特征对应的人员作为嫌疑人员。

预设的与所述考位对应的正确人脸特征为考试之前预先录入系统的与考位对应的考生的人脸特征。

具体的，在本申请实施例中，根据所述图像信息确定与所述考位不对应的嫌疑人员，可以包括：

获取所述图像信息中人员的服装颜色；

将所述服装颜色与预先设定的与所述考位对应的正确服装颜色进行比对；

从所述图像信息中提取出与所述正确服装颜色不对应的错误服装颜色；

将与所述错误服装颜色对应的人员作为嫌疑人员。

与所述考位对应的正确服装颜色为在考试之前，预先采集的与考位对应的考生的服装颜色。

s3.确定所述嫌疑人员在所述预设区域内的停留时长；

具体的，在本申请实施例中，确定所述嫌疑人员在所述预设区域内的停留时长，包括：

通过视频跟踪技术，获取所述嫌疑人员的图像信息并计时；

抓取所述嫌疑人员在预设区域内的图像信息，根据所述嫌疑人员在预设区域内的图像信息和计时结果确定所述嫌疑人员在所述预设区域内停留的时长。

视频跟踪的目的是定位目标在每帧视频图像中的位置，产生目标运动轨迹。能得到目标在每帧中的图像区域。目标跟踪可以依据目标类型分为点目标跟踪和对于目标占有一定区域有纹理、轮廓等特征的目标跟踪两种情况。

目标跟踪大家比较公认分为两大类：生成模型方法和判别模型方法。

具体的，在本申请实施例中，确定所述嫌疑人员在所述预设区域内的停留时长，还可以包括：

获取所述嫌疑人员的图像信息后，将所述图像信息上传至服务器进行存储，方便以后调取查看，也可作为作弊的凭证。

具体的，在本申请实施例中，预设时长根据实际情况自己设定，例如可以为2分钟。

s4.若所述停留时长大于预设时长，则确定所述嫌疑人员作弊。

具体的，将嫌疑人员在所述预设区域内的停留时长与预设的时长进行比较，所述预设时长有用户根据具体需求自行设置，若所述停留的时长超过了预设时长，则确定所述嫌疑人员作弊。

本发明提供的智能监考方法，还可以包括：

若所述嫌疑人员作弊，则生成预警信息并报警。

具体的，所述报警包括后台报警和摄像头报警。

所述报警方式包括语音报警和蜂鸣报警等等。

本发明实施例提出的一种智能监考方法，通过对各考位附近预设区域内的人员进行图像采集，根据采集的图像找出与考位不对应的可能存在作弊的嫌疑人员，并当嫌疑人员在考位附近停留的时长超过预设时长时，确定嫌疑人员作弊。本发明能够实时监控考场内的情况，及时发现考试过程中的作弊行为，以便维持考场秩序，使得考试更加公平、公正。

当发现嫌疑人员作弊时，进行预警，可以马上制止作弊行为，使得考试更加公平、公正。

参照图2，本发明实施例还提供一种智能监考装置，可以包括：

图像采集模块，用于采集位于考位预设区域内的人员的图像信息；

嫌疑人员确定模块，用于根据所述图像信息确定与所述考位不对应的嫌疑人员；

时长确定模块，用于确定所述嫌疑人员在所述预设区域内的停留时长；

作弊确定模块，用于在所述停留时长大于预设时长时，确定所述嫌疑人员作弊。

所述时长确定模块包括：

抓取单元，用于抓取所述嫌疑人员在所述预设区域内的图像信息；

时间确定单元，用于确定采集所述嫌疑人员在所述预设区域内的图像信息的时刻；

时长计算单元，用于根据所述时刻计算所述嫌疑人员在所述预设区域内停留的时长。

所述时长确定模块还包括：

数据传输单元，用于将抓取的所述嫌疑人员在所述预设区域内的图像信息上传至服务器进行存储。

所述智能监考装置还包括：

报警模块，用于在确定所述嫌疑人员作弊时，生成预警信息并报警。

所述嫌疑人员确定模块包括：

人脸检测单元，用于对所述图像信息进行人脸检测得到人脸图像；

人脸对齐单元，用于对所述人脸图像进行人脸对齐；

特征提取单元，用于对对齐后的所述人脸图像进行特征提取，得到人脸特征；

特征对比单元，用于将所述人脸特征与预设的与所述考位对应的正确人脸特征进行比对，找出与所述正确人脸特征不对应的错误人脸特征；

嫌疑确定单元，用于将与所述错误人脸特征对应的人员作为嫌疑人员。

所述嫌疑人员确定模块包括：

颜色获取单元，用于获取所述图像信息中人员的服装颜色；

颜色对比单元，用于将所述服装颜色与预先设定的与所述考位对应的正确服装颜色进行比对，找出与所述正确服装颜色不对应的错误服装颜色；

嫌疑确定单元，用于将与所述错误服装颜色对应的人员作为嫌疑人员。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明各个实施例所述的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法或者实施例的某些部分所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。