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龙图腾网获悉北京蘑竹科技有限公司申请的专利基于监控视频的考试违规行为检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119399838B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411521853.X，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于监控视频的考试违规行为检测方法及系统是由杜思德;周镇怀设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于监控视频的考试违规行为检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及基于监控视频的考试违规行为检测方法及系统，包括：获取监控图像、空白试卷、考生的面部区域；通过边缘检测，得到多个检测区域；得到每一考生的脸部区域与试卷区域；通过模版匹配，得到每一考生每次转动脸部区域时的监控图像，进而得到每一考生在每次转动脸部区域时的转动幅度；结合每一考生转动脸部区域的次数，得到每一考生在每次转动脸部区域时的作弊特征体现度，得到每一考生在每次转动脸部区域时的作弊可能性，得到含有异常行为的监控图像。本发明旨在解决只通过考生的头部转动判断考生是否含有异常行为时，将有转头习惯的考生误识别为有异常行为的考生的问题。

本发明授权基于监控视频的考试违规行为检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于监控视频的考试违规行为检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取考生参加考试的监控视频，得到监控图像的数据序列；获取空白试卷、考生的面部区域；通过边缘检测，得到每一监控图像内的多个检测区域；根据每一监控图像内每一检测区域内出现次数最多的灰度值、空白试卷内出现次数最多的灰度值、考生的面部区域内出现次数最多的灰度值，以及每一检测区域的边缘链码，得到每一监控图像中的试卷区域与考生的脸部区域，进而得到每一考生的脸部区域与试卷区域；将每一监控图像中每一考生的脸部区域与考生的面部区域进行模版匹配，得到每一考生每次转动脸部区域时的若干监控图像；将每一考生每次转动脸部区域时的监控图像与每次转动脸部区域前一帧的监控图像分为多个像素块，根据不同监控图像内像素块中灰度值的分布，得到每一考生在每次转动脸部区域时的转动幅度；根据每一考生在每次转动脸部区域时的转动幅度，以及每一考生转动脸部区域的次数，得到每一考生在每次转动脸部区域时的作弊特征体现度；根据多张监控图形中同一考生的试卷区域，得到每一考生的作答图像与每一考生的平均思考时间；根据每一考生的作答图像，得到每一考生在每次转动脸部区域前的思考时间与每一考生在每次转动脸部区域后的思考时间；结合每一考生的平均思考时间与每一考生在每次转动脸部区域时的作弊特征体现度，得到每一考生在每次转动脸部区域时的作弊可能性，进而得到含有异常行为的监控图像并进行作弊判断；所述根据每一监控图像内每一检测区域内出现次数最多的灰度值、空白试卷内出现次数最多的灰度值、考生的面部区域内出现次数最多的灰度值，以及每一检测区域的边缘链码，得到每一监控图像中的试卷区域与考生的脸部区域，包括：获取第d个监控图像中第a个检测区域内出现次数最多的像素点的灰度值，记为第d个监控图像中第a个检测区域的代表灰度值；获取空白试卷区域内出现次数最多的像素点的灰度值，记为空白试卷的代表灰度值；获取第d个监控图像中第a个检测区域的边缘链码，将第d个监控图像中第a个检测区域的边缘链码内与左右两侧相邻的链码值相同的链码值的个数，记为第d个监控图像中第a个检测区域的边缘直线体现度；计算第d个监控图像中第a个检测区域的试卷特征体现度的具体计算公式如下： 式中，Wd,a表示第d个监控图像中第a个检测区域的试卷特征体现度，hd,a表示第d个监控图像中第a个检测区域的代表灰度值，h1表示空白试卷的代表灰度值，||表示绝对值函数，exp为以自然常数为底的指数函数，nd,a表示第d个监控图像中第a个检测区域的边缘链码中链码值的个数，n1,d,a表示第d个监控图像中第a个检测区域的边缘直线体现度；预设试卷体现度阈值T1，将试卷特征体现度大于体现度阈值的检测区域，记为试卷区域；将不为试卷区域的检测区域，记为疑似人脸区域；将第d个监控图像中第f个疑似人脸区域内出现次数最多的灰度值，记为第d个监控图像中第f个疑似人脸区域的代表灰度，得到第d个监控图像中所有疑似人脸区域的代表灰度；将第c个考生的面部区域内出现次数最多的灰度值，记为第c个考生的面部代表灰度；将第d个监控图像中代表灰度与第c个考生的面部代表灰度的差异最小的疑似人脸区域记为第d个监控图像中第c个考生的脸部区域；所述得到每一考生的脸部区域与试卷区域，包括：将第d个监控图像中与第c个考生的脸部区域之间中心的欧式距离最接近的试卷区域，记为第d个监控图像中第c个考生的试卷区域。

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