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龙图腾网获悉安徽亚欣智能科技有限公司;安徽省特种设备检测院申请的专利基于人工智能的叉车考试防作弊方法、系统及量化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：CN120526357B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202511021327.1，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于人工智能的叉车考试防作弊方法、系统及量化方法是由范林静;高薇;范子奕;万林设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的叉车考试防作弊方法、系统及量化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于人工智能的叉车考试防作弊方法、系统及量化方法。叉车考试防作弊方法包括以下步骤：S1、采集考生考试时的肢体动作视频Vt、叉车驱动系统的压力数据Pt；S2、从Vt中提取第t时刻的人体骨架图Gt；提取Gt得到空间结构特征集合St，并提取St的时序动态特征集合Dt；将St、Dt特征融合得到位姿特征Zt。本发明融合视觉与液压传感数据，对考生动作与车辆响应进行关联分析，检测出单一视频或传感手段难以发现的异常。通过图像和压力数据的联合分析，可识别远程操控等隐蔽作弊手段以及危险违规操作，实现了对考试过程的立体化监控。

本发明授权基于人工智能的叉车考试防作弊方法、系统及量化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的叉车考试防作弊方法，其特征在于，其包括： S1、采集考生考试时的肢体动作视频Vt、叉车驱动系统的压力数据Pt； S2、从Vt中提取第t时刻的人体骨架图Gt；提取Gt中节点和边的信息得到空间结构特征集合St，并提取St的时序动态特征集合Dt；将St、Dt特征融合得到位姿特征Zt；遍历T时长的Vt，得到位姿特征Z1、…、Zt、…、ZT，并构成图像特征序列v； 提取Pt中的压力特征构成压力特征序列p； S3、将v和p拼接后输入更新后的Transformer模型得到用于捕捉肢体动作与叉车动作对应关系的融合特征序列F1； Transformer模型的更新方法包括：先将v和p拼接后输入预训练的Transformer模型得到融合特征序列F0；将F0切割为M个特征片段C1、…、Cm、…、CM，并选取部分特征片段构建正样本集C+；将第一考生的位姿特征和第二考生的压力特征拼接形成融合特征序列F'0，选取F'0中的特征片段构建负样本集C-；随后将Cm、正样本Cm+、负样本Cm-输入对比学习损失函数以对Transformer模型进行更新； S4、将F1输入二分类器中得到判断考生是否存在作弊行为的结果。

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安徽亚欣智能科技有限公司;安徽省特种设备检测院，其通讯地址为：230041 安徽省合肥市包河经济开发区花园大道369号合肥工业大学智能制造技术研究院D区M层02室；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”。

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