一种基于视频理解模型的考生回头异常行为检测方法

摘要

本发明公开了一种基于视频理解模型的考生回头异常行为检测方法，包括：训练出检测考生的目标检测模型，检测出考场录像中的考生包围盒；获取包围盒时序上连续k个采样帧并预处理；计算出连续采样帧之间的k‑1帧光流；将光流进行预处理；基于数据集训练出视频理解分类模型，将光流输入到该视频理解模型中；经过模型分类得到可能的回头作弊考生；通过光流阈值过滤误检；通过基于IOU的算法过滤出对监考老师的误检，得到最终结果。本发明利用机器学习，深度学习计算机视觉算法实现计算机自动检测考场中出现回头行为异常的考生，实现自动化、高效化的高考考场录像审核，且可以在一台主机上同时运行多路程序。