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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利一种基于考生位置识别考场人数异常变化的检测方法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：CN120088699B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510114959.6，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于考生位置识别考场人数异常变化的检测方法是由邹伟平;冯辉扬;邓庚盛;程天宇;曾勍炜设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于考生位置识别考场人数异常变化的检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于考生位置识别考场人数异常变化的检测方法，涉及计算机视觉处理技术领域。所述检测方法包括以下步骤：基于考场历史监控视频进行模型训练获得考场考生位置检测模型，基于待检测考场监控视频生成考场状态图，基于所述模型获得考场状态图中考生人数及定位，并建立考生序列；构建基准考生序列，并基于基准考生序列为对照生成包含各个时间段考生离开考场人数的待检测特征向量；基于考场历史监控视频获取正常离开考场人数变化的特征向量数据集，计算待检测特征向量与特征向量数据集的质心的马氏距离，当马氏距离大于所述阈值，判断待检测考场存在异常。实施本申请提供的技术方案，能够协助分辨出考场监控之外的多人作弊行为。

本发明授权一种基于考生位置识别考场人数异常变化的检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于考生位置识别考场人数异常变化的检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于待检测考场同规格的历史监控视频对深度学习模型进行训练获得考场考生位置检测模型，基于30秒为间隔提取待检测考场监控视频的关键帧以生成考场状态图，基于考场考生位置检测模型检测考场状态图中考生人数及对应位置信息，并建立考生序列； 基于前3分钟的考生序列取并集构建基准考生序列，基于基准考生序列为对照获得所有考场状态图中考生离开考场的待检测序列，并基于待检测序列生成包含各个时间段考生离开考场人数的待检测特征向量； 基于考场历史监控视频获取正常离开考场人数变化的特征向量数据集，获取所述特征向量数据集的质心及判断为离群值的阈值，计算待检测特征向量与所述质心的马氏距离，当马氏距离大于所述阈值，判断待检测考场存在异常； 其中，基于基准考生序列为对照获得所有考场状态图中考生离开考场的待检测序列，包括：基于基准考生序列获得待检测考场参加本场考试的考生人数及定位，将基准序列与每个考场状态图的考生序列取异或操作，获得包含每个考场状态图所处的时间间隔内考生离开考场人数的待检测序列； 基于待检测序列生成包含各个时间段考生离开考场人数的待检测特征向量，包括：根据考试总时长划分时间段，将所述时间段内的待检测序列取或操作，获得包含各个时间段考生离开考场的人数变化序列，基于所述人数变化序列构建包含各个时间段考生离开考场人数的待检测特征向量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南昌大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市红谷滩新区学府大道999号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。