本發(fā)明涉及人工智能，具體為一種基于人工智能的標準化考場智能管理系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、隨著教育信息化和考場智能化的不斷推進和普及，監(jiān)控在現(xiàn)代教育考試特別是大規(guī)?？荚囍械闹匾晕阌怪靡?，監(jiān)控攝像頭不僅能做到實時監(jiān)控考生行為，降低考生舞弊風(fēng)險，并且在考試結(jié)束后對考試進行復(fù)盤，分析考生行為狀態(tài)具有重大意義，通過監(jiān)控攝像頭進行考場監(jiān)管，不僅節(jié)省人力，而且還能做到多場景快速切換。目前，一個考場中一般包括多個監(jiān)控攝像頭，而監(jiān)控大屏的顯示方式主要包括固定顯示監(jiān)控畫面，以及輪流切換顯示考場中各個監(jiān)控的畫面，能夠讓監(jiān)考人員快速瀏覽考場的實時狀況。然而，對于輪流切換監(jiān)控畫面，目前僅采用人工操作或簡單定時切換的方式，切換下來不僅需要多次操作，不夠高效，并且也沒有根據(jù)考場實際情況，設(shè)定監(jiān)控畫面顯示順序和顯示時長。所以根據(jù)考場的實際情況，自動調(diào)整考場內(nèi)的各監(jiān)控畫面的顯示順序和顯示時長，對于考場考試具有重大影響。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于人工智能的標準化考場智能管理系統(tǒng)及方法，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、一種基于人工智能的標準化考場智能管理方法，包括以下步驟：

4、步驟s100：獲取目標考場，目標考場中包括若干監(jiān)控設(shè)備和考場座位，獲取每一監(jiān)控設(shè)備對應(yīng)的監(jiān)控畫面，監(jiān)控畫面中包括若干考場座位，得到每一監(jiān)控設(shè)備對應(yīng)的若干特征考場座位；

5、本方案是對目標考場進行分析的，通常情況下，為了確保全面監(jiān)控?zé)o死角，能夠覆蓋所有的考試區(qū)域，并且由于畫面具有近大遠小的特性，離監(jiān)控較遠的座位區(qū)域畫面越模糊，容易導(dǎo)致監(jiān)考人員錯誤評判，所以一個考場中會有多個監(jiān)控設(shè)備。本步驟建立目標考場的三維坐標系，并在三維坐標系中確定每一監(jiān)控設(shè)備和考場座位對應(yīng)的坐標點，并結(jié)合監(jiān)控畫面進行分析，判斷監(jiān)控設(shè)備對應(yīng)的特征考場座位，其中，特征考場座位為在監(jiān)控畫面中能清晰看到、且準確判斷考生行為的考場座位；

6、步驟s200：將任兩個監(jiān)控設(shè)備作為一個監(jiān)控組合，得到若干監(jiān)控組合，并根據(jù)每一監(jiān)控組合對應(yīng)的特征考場座位，確定每一監(jiān)控組合在目標考場中對應(yīng)的所有特征標點，進而確定每一監(jiān)控組合對應(yīng)的關(guān)聯(lián)系數(shù)；

7、步驟s300：將監(jiān)控大屏上正在顯示的畫面所對應(yīng)的監(jiān)控設(shè)備作為目標設(shè)備，并根據(jù)目標設(shè)備中的特征考場座位，確定目標設(shè)備的畫面顯示時長；

8、步驟s400：根據(jù)目標設(shè)備與目標考場內(nèi)其余監(jiān)控設(shè)備的關(guān)聯(lián)系數(shù)，確定監(jiān)控大屏的下一畫面顯示對應(yīng)的監(jiān)控設(shè)備，作為下一監(jiān)控設(shè)備，并根據(jù)目標設(shè)備與下一監(jiān)控設(shè)備對應(yīng)的特征考場座位，確定下一監(jiān)控設(shè)備的畫面顯示時長。

9、進一步的，步驟s100包括：

10、步驟s110：獲取目標考場中每一監(jiān)控設(shè)備和考場座位的具體位置，并建立目標考場的三維坐標系，三維坐標系中包括每一監(jiān)控設(shè)備和考場座位對應(yīng)的坐標點；獲取監(jiān)控設(shè)備me，監(jiān)控設(shè)備me對應(yīng)的監(jiān)控畫面為gme，監(jiān)控畫面gme中包括若干考場座位；通過預(yù)先訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到監(jiān)控畫面gme中的每一考場座位，并均作為標記考場座位，并在三維坐標系中標記出監(jiān)控設(shè)備me和每一標記考場座位對應(yīng)的坐標點；

11、步驟s120：分別將監(jiān)控畫面gme左上角與右下角，左下角與右上角進行連線，得到的交點為畫面中心點cpme，建立監(jiān)控畫面gme對應(yīng)的二維坐標系，得到畫面中心點cpme以及每一標記考場座位在二維坐標系中對應(yīng)的坐標點，進而得到在二維坐標系中距離畫面中心點cpme最近的標記考場座位，記為第一考場座位ts1；

12、步驟s130：根據(jù)三維坐標系中每一標記考場座位對應(yīng)的坐標點，求平均值得到座位中心點cpts，進而得到在三維坐標系中距離座位中心點cpts最近的標記考場座位，記為第二考場座位ts2；根據(jù)第一考場座位ts1和第二考場座位ts2在三維坐標系中對應(yīng)的坐標點，得到第一考場座位ts1和第二考場座位ts2的坐標距離cd，在三維坐標系中監(jiān)控設(shè)備me距離第一考場座位ts1和第二考場座位ts2的坐標距離分別為cd1和cd2；

13、步驟s140：若坐標距離cd<cd0，cd0為坐標距離閾值，得到最大坐標距離cdm＝max(cd1，cd2)，獲取監(jiān)控設(shè)備me距離每一標記考場座位的坐標距離，將坐標距離小于最大坐標距離cdm對應(yīng)的標記考場座位作為特征考場座位；若坐標距離cd≥cd0，獲取監(jiān)控設(shè)備me距離每一標記考場座位的坐標距離，將坐標距離小于cd2對應(yīng)的標記考場座位作為特征考場座位。

14、進一步的，步驟s200包括：

15、步驟s210：獲取某監(jiān)控組合ma，某監(jiān)控組合ma中包括第一監(jiān)控設(shè)備me1和第二監(jiān)控設(shè)備me2，并將第一監(jiān)控設(shè)備me1和第二監(jiān)控設(shè)備me2中相同的特征考場座位作為共同特征考場座位，得到某監(jiān)控組合ma對應(yīng)的所有共同特征考場座位；獲取在三維坐標系中，以某一共同特征考場座位cts對應(yīng)的坐標為起點，第一監(jiān)控設(shè)備me1對應(yīng)的坐標為終點的第一向量以及某一共同特征考場座位cts對應(yīng)的坐標為起點，第二監(jiān)控設(shè)備me2對應(yīng)的坐標為終點的第二向量若向量和之間的夾角大于夾角閾值或的值小于模距離閾值，則將共同特征考場座位cts作為某監(jiān)控組合ma在目標考場中的特征標點；進而得到某監(jiān)控組合ma在目標考場中的所有特征標點；

16、步驟s220：獲取以某監(jiān)控組合ma對應(yīng)的某共同特征考場座位cts1對應(yīng)的坐標為起點，第一監(jiān)控設(shè)備me1對應(yīng)的坐標為終點的第一座位向量，以及以某共同特征考場座位cts1對應(yīng)的坐標為起點，第二監(jiān)控設(shè)備me2對應(yīng)的坐標為終點的第二座位向量，將兩座位向量之間的夾角作為某共同特征考場座位cts1的座位夾角，進而得到某監(jiān)控組合ma對應(yīng)的每一共同特征考場座位的座位夾角，并求平均值得到獲取以某監(jiān)控組合ma對應(yīng)的某特征標點cm1對應(yīng)的坐標為起點，第一監(jiān)控設(shè)備me1對應(yīng)的坐標為終點的第一特征向量，以及以某特征標點cm1對應(yīng)的坐標為起點，第二監(jiān)控設(shè)備me2對應(yīng)的坐標為終點的第二特征向量，將兩特征向量之間的夾角作為某特征標點cm1的特征夾角，進而得到某監(jiān)控組合ma對應(yīng)的每一特征標點的特征夾角，并求平均值得到；

17、步驟s230：獲取某監(jiān)控組合ma對應(yīng)的某共同特征考場座位cts1對應(yīng)的坐標，與第一監(jiān)控設(shè)備me1對應(yīng)的坐標的第一座位距離，以及某共同特征考場座位cts1對應(yīng)的坐標，與第二監(jiān)控設(shè)備me2對應(yīng)的坐標的第二座位距離，并將兩座位距離相加，得到某共同特征考場座位cts1對應(yīng)的座位距離，進而得到某監(jiān)控組合ma對應(yīng)的每一共同特征考場座位對應(yīng)的座位距離，并求平均值得到獲取某監(jiān)控組合ma對應(yīng)的某特征標點cm1對應(yīng)的坐標，與第一監(jiān)控設(shè)備me1對應(yīng)的坐標的第一特征距離，以及某特征標點cm1對應(yīng)的坐標，與第二監(jiān)控設(shè)備me2對應(yīng)的坐標的第二特征距離，并將兩特征距離相加，得到某特征標點cm1對應(yīng)的特征距離，進而得到某監(jiān)控組合ma對應(yīng)的每一特征標點對應(yīng)的特征距離，并求平均值得到

18、步驟s240：設(shè)置共同特征考場座位對應(yīng)的權(quán)值為α，特征標點對應(yīng)的權(quán)值為β，得到

19、進而根據(jù)監(jiān)控組合對應(yīng)的共同特征考場座位數(shù)量n1和特征標點數(shù)量n2，其中，n1≥n2，得到監(jiān)控組合對應(yīng)的關(guān)聯(lián)系數(shù)cof＝α*n1+(β-α)*n2，并進行歸一化。

20、共同特征考場座位只是兩監(jiān)控設(shè)備對應(yīng)的共同的特征考場座位，若考場座位距離較遠，在監(jiān)控中較難發(fā)現(xiàn)，也可能會成為共同特征考場座位，但是特征標點卻是對共同特征考場座位進行篩選的，離兩監(jiān)控設(shè)備距離較近的特征考場座位，參考意義更大，并且也是由一個監(jiān)控畫面向另一個監(jiān)控畫面轉(zhuǎn)換的過程中，較易發(fā)現(xiàn)的考場座位，所以特征標點的權(quán)值β不應(yīng)小于共同特征考場座位的權(quán)值α。

21、進一步的，步驟s300包括：

22、步驟s310：獲取目標設(shè)備tme對應(yīng)的每一標記考場座位在三維坐標系中對應(yīng)的坐標點，將目標設(shè)備tme對應(yīng)的標記考場座位數(shù)量作為w1，設(shè)置一個長為l1、寬為l2的矩形范圍，以標記考場座位mts對應(yīng)的坐標點為矩形范圍的中心點，按照中心點順時針旋轉(zhuǎn)矩形范圍，旋轉(zhuǎn)角度為θ轉(zhuǎn)，若在旋轉(zhuǎn)的過程中，矩形范圍內(nèi)始終存在其余標記考場座位對應(yīng)的坐標點，則將標記考場座位mts進行二次標記，并將所有進行二次標記的考場座位數(shù)量記為w2，得到分布異常系數(shù)為：xtme＝w2/w1，其中，0≤xtme≤1；

23、步驟s320：獲取歷史定時切換間隔時長t，將目標設(shè)備tme對應(yīng)的特征考場座位數(shù)量作為ytme，確定目標設(shè)備tme的畫面顯示時長ttme＝(1+xtme/x0)(ytme/y0)*t,并且當ttme＜t-t0或ttme＞t+t0時，令ttme＝t-t0或ttme＝t+t0，其中，x0為分布異常系數(shù)閾值，y0為特征考場座位數(shù)量閾值，t0為間隔時長閾值。

24、本方案對目標考場的座位分布情況和特征考場座位數(shù)量進行分析。由于座位布局合理性與考生的舞弊行為存在一定關(guān)聯(lián)，合理的座位布局可以減少考生舞弊的機會，所以當分布異常系數(shù)xtme較小時，畫面顯示時長ttme也應(yīng)較??；并且由于考場座位的數(shù)量太少，可觀察的考生數(shù)量也較少，所以當特征考場座位數(shù)量ytme較小時，畫面顯示時長ttme也應(yīng)較小。

25、進一步的，步驟s400包括：

26、步驟s410：根據(jù)目標設(shè)備tme與其余監(jiān)控設(shè)備對應(yīng)的關(guān)聯(lián)系數(shù)，若目標設(shè)備tme與其余監(jiān)控設(shè)備之間的關(guān)聯(lián)系數(shù)均為0，獲取在三維坐標系中距離目標設(shè)備tme距離最近的監(jiān)控設(shè)備，作為下一畫面顯示的監(jiān)控設(shè)備；否則，若目標設(shè)備tme與其余監(jiān)控設(shè)備之間的關(guān)聯(lián)系數(shù)不均為0，將最大的關(guān)聯(lián)系數(shù)對應(yīng)的監(jiān)控設(shè)備作為監(jiān)控大屏的下一畫面顯示的監(jiān)控設(shè)備；將下一畫面顯示的監(jiān)控設(shè)備記為監(jiān)控設(shè)備nme；

27、步驟s420：獲取目標設(shè)備tme與監(jiān)控設(shè)備nme對應(yīng)的特征考場座位數(shù)量ytme和ynme，并根據(jù)目標設(shè)備tme的畫面顯示時長ttme，確定監(jiān)控設(shè)備nme的畫面顯示時長tnme＝ttme*ynme/ytme,并且當tnme＜t-t0或tnme＞t+t0時，令tnme＝t-t0或tnme＝t+t0，其中，t為歷史定時切換間隔時長，t0為間隔時長閾值。

28、一種基于人工智能的標準化考場智能管理系統(tǒng)，包括特征考場座位模塊、關(guān)聯(lián)系數(shù)模塊、目標設(shè)備模塊和畫面顯示時長模塊；

29、特征考場座位模塊：用于獲取目標考場，目標考場中包括若干監(jiān)控設(shè)備和考場座位，獲取每一監(jiān)控設(shè)備對應(yīng)的監(jiān)控畫面，監(jiān)控畫面中包括若干考場座位，得到每一監(jiān)控設(shè)備對應(yīng)的若干特征考場座位；

30、關(guān)聯(lián)系數(shù)模塊：用于將任兩個監(jiān)控設(shè)備作為一個監(jiān)控組合，得到若干監(jiān)控組合，并根據(jù)每一監(jiān)控組合對應(yīng)的特征考場座位，確定每一監(jiān)控組合在目標考場中對應(yīng)的所有特征標點，進而確定每一監(jiān)控組合對應(yīng)的關(guān)聯(lián)系數(shù)；

31、目標設(shè)備模塊：用于將監(jiān)控大屏上正在顯示的畫面所對應(yīng)的監(jiān)控設(shè)備作為目標設(shè)備，并根據(jù)目標設(shè)備中的特征考場座位，確定目標設(shè)備的畫面顯示時長；

32、畫面顯示時長模塊：用于根據(jù)目標設(shè)備與目標考場內(nèi)其余監(jiān)控設(shè)備的關(guān)聯(lián)系數(shù)，確定監(jiān)控大屏的下一畫面顯示對應(yīng)的監(jiān)控設(shè)備，作為下一監(jiān)控設(shè)備，并根據(jù)目標設(shè)備與下一監(jiān)控設(shè)備對應(yīng)的特征考場座位，確定下一監(jiān)控設(shè)備的畫面顯示時長。

33、進一步的，關(guān)聯(lián)系數(shù)模塊包括特征標點單元、夾角平均值單元、距離平均值單元和關(guān)聯(lián)系數(shù)單元；

34、特征標點單元：用于將任兩個監(jiān)控設(shè)備作為一個監(jiān)控組合，得到若干監(jiān)控組合，并根據(jù)每一監(jiān)控組合對應(yīng)的特征考場座位，得到監(jiān)控組合對應(yīng)的所有共同特征考場座位，進而確定每一監(jiān)控組合在目標考場中對應(yīng)的所有特征標點；

35、夾角平均值單元：用于得到共同特征考場座位和特征標點對應(yīng)的夾角平均值；

36、距離平均值單元：用于得到共同特征考場座位和特征標點對應(yīng)的距離平均值；；

37、關(guān)聯(lián)系數(shù)單元：用于根據(jù)監(jiān)控組合對應(yīng)的共同特征考場座位數(shù)量和特征標點數(shù)量，得到監(jiān)控組合對應(yīng)的關(guān)聯(lián)系數(shù)。

38、進一步的，畫面顯示時長模塊包括下一監(jiān)控設(shè)備單元和畫面顯示時長單元；

39、下一監(jiān)控設(shè)備單元：用于根據(jù)目標設(shè)備與目標考場內(nèi)其余監(jiān)控設(shè)備的關(guān)聯(lián)系數(shù)，確定監(jiān)控大屏的下一畫面顯示對應(yīng)的監(jiān)控設(shè)備，作為下一監(jiān)控設(shè)備；

40、畫面顯示時長單元：用于根據(jù)目標設(shè)備與下一監(jiān)控設(shè)備對應(yīng)的特征考場座位，確定下一監(jiān)控設(shè)備的畫面顯示時長。

41、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明所達到的有益效果是：本發(fā)明提供了一種基于人工智能的標準化考場智能管理系統(tǒng)及方法，包括：獲取目標考場，目標考場中包括若干監(jiān)控設(shè)備和考場座位，獲取每一監(jiān)控設(shè)備，得到監(jiān)控設(shè)備對應(yīng)的特征考場座位；得到監(jiān)控組合，確定監(jiān)控組合對應(yīng)的關(guān)聯(lián)系數(shù)；將監(jiān)控大屏上正在顯示的畫面所對應(yīng)的監(jiān)控設(shè)備作為目標設(shè)備，確定目標設(shè)備的畫面顯示時長；確定監(jiān)控大屏的下一畫面顯示對應(yīng)的監(jiān)控設(shè)備，作為下一監(jiān)控設(shè)備，并確定下一監(jiān)控設(shè)備的畫面顯示時長。本發(fā)明根據(jù)目標考場的實際情況，通過對目標考場中的每一監(jiān)控設(shè)備對應(yīng)的特征考場座位進行分析，不僅有效提高了監(jiān)控畫面切換的效率，而且還合理設(shè)置監(jiān)控設(shè)備的畫面顯示順序和顯示時長。