[发明专利]基于神经网络和目标追踪的考官异常行为监控方法及系统

权利要求书

1.一种基于神经网络和目标追踪的考官异常行为监控方法，其特征在于，包括以下步骤：

采集人体训练样本，利用人体训练样本训练神经网络，得到人体检测模型；

获取考场的实时视频流，逐帧解析实时视频流，得到实时图片；

利用人体检测模型对每一帧实时图片进行人体检测，记录每个人体的坐标信息；所述坐标信息包括覆盖整个人体的矩形框、矩形框的坐标信息、矩形框的长以及矩形框的宽；

对每帧实时图像中的人体进行追踪，记录每个人体的追踪信息；

根据追踪信息识别出考官；

对考官的追踪信息进行分析，当追踪信息满足预设的报警条件时，进行报警；

所述的追踪信息包括：

目标ID、目标的瞬时速度、目标的初始区域；

所述根据追踪信息识别出考官具体包括：

若检测到目标的瞬时速度大于预设的考官速度，或者是目标离开了其初始区域时，判定该目标为考官。

2.根据权利要求1所述的基于神经网络和目标追踪的考官异常行为监控方法，其特征在于，所述采集人体训练样本具体包括：

获取多张人体图片，对人体图片进行标注，记录人体图片中人体的坐标信息，得到所述人体训练样本。

3.根据权利要求1所述的基于神经网络和目标追踪的考官异常行为监控方法，其特征在于，所述当追踪信息满足预设的报警条件时，进行报警具体包括：

当检测到考官的人数超过预设的考官数目，或者是根据考官的目标ID、瞬时速度、所在区域检测考官存在异常行为时，进行报警。

4.根据权利要求3所述的基于神经网络和目标追踪的考官异常行为监控方法，其特征在于，所述异常行为包括：

考官离场、在一考台长时间停留或频繁出现在一考台。

5.一种基于神经网络和目标追踪的考官异常行为监控系统，其特征在于，包括：

训练单元：用于采集人体训练样本，利用人体训练样本训练神经网络，得到人体检测模型；

采集单元：用于获取考场的实时视频流，逐帧解析实时视频流，得到实时图片；

检测单元：用于利用人体检测模型对每一帧实时图片进行人体检测，记录每个人体的坐标信息；所述坐标信息包括覆盖整个人体的矩形框、矩形框的坐标信息、矩形框的长以及矩形框的宽；

追踪单元：用于对每帧实时图像中的人体进行追踪，记录每个人体的追踪信息；

报警单元：用于根据追踪信息识别出考官；对考官的追踪信息进行分析，当追踪信息满足预设的报警条件时，进行报警；

所述的追踪信息包括：目标ID、目标的瞬时速度、目标的初始区域；

所述报警单元具体用于：若检测到目标的瞬时速度大于预设的考官速度，或者是目标离开了其初始区域时，判定该目标为考官。

6.根据权利要求5所述的基于神经网络和目标追踪的考官异常行为监控系统，其特征在于，所述报警单元具体用于：

当检测到考官的人数超过预设的考官数目，或者是根据考官的目标ID、瞬时速度、所在区域检测考官存在异常行为时，进行报警。

7.根据权利要求6所述的基于神经网络和目标追踪的考官异常行为监控系统，其特征在于，所述异常行为包括：

考官离场、在一考台长时间停留或频繁出现在一考台。