基于单目摄像头的标准化考场监管的深度学习方法
基本信息

| 申请号 | CN202111613191.5 | 申请日 | - |
| 公开(公告)号 | CN114419539A | 公开(公告)日 | 2022-04-29 |
| 申请公布号 | CN114419539A | 申请公布日 | 2022-04-29 |
| 分类号 | G06V20/52(2022.01)I;G06V20/40(2022.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I | 分类 | 计算;推算;计数; |
| 发明人 | 王晨阳;周关龙;张苏杭;丁辉;齐晓强;方良民;赵志伟;郭延文 | 申请(专利权)人 | 苏州金瑞阳信息科技有限责任公司 |
| 代理机构 | 苏州创元专利商标事务所有限公司 | 代理人 | 范晴 |
| 地址 | 215000江苏省苏州市工业园区新平街388号腾飞科技园21幢12层09室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要

| 摘要 | 本发明公开了基于单目摄像头的标准化考场监管的深度学习方法,包括步骤:获取图像;图像预处理;利用yolo v5算法对图像中的人物进行目标检测;确认人物为考生;对考生的位置进行定位;对考生的位置进行排序。在对标准化考场监控过程中,本发明利用通过单目摄像头获取的关于考场内不同时间段考生的图像信息,采用图像增强技术和深度学习技术,检测识别出考生位置。根据多帧图像中考生的坐标信息对目标检测结果中的人物信息进行补充和校正,通过投票方式得到精确的考生的坐标信息,同时利用考生的坐标信息,对考生的位置进行排序,提高了考生识别的准确度和定位的精确性,为后续考生行为识别分析打下基础。 |





