考生行为的监控方法、装置、存储介质和电子装置与流程

技术特征：
1.一种考生行为的监控方法，其特征在于，包括：从考试场景的目标位置上的考生图像中识别出所述目标位置上的考生的考生信息；在所述考生信息与所述目标位置对应的目标考生信息一致的情况下，对所述考生图像进行分类，得到目标行为类型，其中，所述目标行为类型用于指示所述考生图像中所展示的考生行为所属的行为类型；在所述目标行为类型为异常行为类型的情况下，发出第一异常信息，其中，所述第一异常信息用于提示所述目标位置上的考生的考试行为存在异常。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述考试场景的所述目标位置上的所述考生图像中识别出所述目标位置上的考生的所述考生信息，包括：拍摄所述目标位置上的所述考生图像；对所述考生图像进行面部识别，得到面部特征作为所述考生信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在对所述考生图像进行分类，得到目标行为类型之前，所述方法还包括：将所述面部特征与所述目标位置所对应的目标面部特征进行匹配；在所述面部特征与所述目标面部特征匹配一致的情况下，确定所述考生信息与所述目标位置对应的目标考生信息一致。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述考生图像进行分类，得到目标行为类型，包括：将所述考生图像输入目标分类模型，其中，所述目标分类模型是根据标注有行为类型的样本图像对初始分类模型进行训练得到的；获取所述目标分类模型输出的所述目标行为类型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在对所述考生图像进行分类，得到目标行为类型之前，所述方法还包括：将所述样本图像输入所述初始分类模型；获取所述初始分类模型输出的初始行为类型；根据所述初始行为类型与所述样本图像所标注的行为类型之间的关系，对所述初始分类模型的模型参数进行调整，直至所述初始行为类型与所述样本图像所标注的行为类型之间的关系满足所述初始分类模型对应的训练条件；将使得所述初始行为类型与所述样本图像所标注的行为类型之间的关系满足所述初始分类模型对应的训练条件的模型参数确定为所述目标分类模型的模型参数，得到所述目标分类模型。6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，在从考试场景的目标位置上的考生图像中识别出所述目标位置上的考生的考生信息之后，所述方法还包括：在所述考生信息与所述目标位置对应的目标考生信息不一致的情况下，发出第二异常信息，其中，所述第二异常信息用于提示所述目标位置上的考生的身份存在异常。7.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，在从考试场景的目标位置上的考生图像中识别出所述目标位置上的考生的考生信息之前，所述方法还包括：获取所述考试场景的场景图像；从所述场景图像中对每个考试位置进行定位，得到所述考试场景中所包括的多个所述
目标位置；获取多个所述目标位置中每个所述目标位置所对应的每个目标考生信息，得到具有对应关系的目标位置和目标考生信息。8.一种考生行为的监控装置，其特征在于，包括：识别模块，用于从考试场景的目标位置上的考生图像中识别出所述目标位置上的考生的考生信息；分类模块，用于在所述考生信息与所述目标位置对应的目标考生信息一致的情况下，对所述考生图像进行分类，得到目标行为类型，其中，所述目标行为类型用于指示所述考生图像中所展示的考生行为所属的行为类型；第一发出模块，用于在所述目标行为类型为异常行为类型的情况下，发出第一异常信息，其中，所述第一异常信息用于提示所述目标位置上的考生的考试行为存在异常。9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现所述权利要求1至7任一项中所述的方法的步骤。10.一种电子装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述权利要求1至7任一项中所述的方法的步骤。

技术总结
本发明实施例提供了一种考生行为的监控方法、装置、存储介质和电子装置，其中，该方法包括：从考试场景的目标位置上的考生图像中识别出目标位置上的考生的考生信息；在考生信息与目标位置对应的目标考生信息一致的情况下，对考生图像进行分类，得到目标行为类型，其中，目标行为类型用于指示考生图像中所展示的考生行为所属的行为类型；在目标行为类型为异常行为类型的情况下，发出第一异常信息，其中，第一异常信息用于提示目标位置上的考生的考试行为存在异常。通过本发明，解决了相关技术中存在的对考生行为的监控效率较低的问题，进而达到了提高对考生行为的监控效率的效果。达到了提高对考生行为的监控效率的效果。达到了提高对考生行为的监控效率的效果。


技术研发人员：蒋浩东
受保护的技术使用者：浙江大华技术股份有限公司
技术研发日：2021.08.10
技术公布日：2021/11/9