考场作弊行为自动抓拍分析系统 yolov5-爱代码爱编程

考场作弊行为自动抓拍分析系统采用了AI神经网络和深度学习算法，考场作弊行为自动抓拍分析系统通过人形检测和骨架勾勒等技术，实时计算判断考生的异常动作行为。通过肢体动作识别技术，系统可以详细分析考生的头部和手部肢体动作，进一步对作弊行为进行识别。考场作弊行为自动抓拍分析系统支持旁窥抄袭、回头抄袭和传递可疑物品等多种作弊行为的精准识别。当系统检测到有考生出现异常动作时，会立即进行自动抓拍，并快速进行干预和处理，保障考试的公平性和正常运行。

YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示：

• 输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；
• 基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP结构；
• Neck网络：目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层，Yolov5中添加了FPN+PAN结构；
• Head输出层：输出层的锚框机制与YOLOv4相同，主要改进的是训练时的损失函数GIOU_Loss，以及预测框筛选的DIOU_nms。

在考试中，作弊行为对于考试的公平性和正常运行造成了严重威胁。为了提高考场管理效率和准确性，基于AI神经网络+深度学习算法的考场作弊行为自动抓拍分析系统。考场作弊行为自动抓拍分析系统通过人形检测、骨架勾勒和肢体动作计算等技术，可以实时识别考生的异常动作行为，并详细分析头部和手部肢体动作。支持对旁窥抄袭、回头抄袭和传递可疑物品等作弊行为的精准识别。经过人工审核确认后，系统能够快速进行干预和处理，并保留相关的短视频和截图证据。这样助推了标准化考场由“看得见”、“看得清”向“看得准”的智慧化转变。

class Detect(nn.Module):
    stride = None  # strides computed during build
    onnx_dynamic = False  # ONNX export parameter

    def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=(), inplace=True):  # detection layer
        super().__init__()
        self.nc = nc  # number of classes
        self.no = nc + 5  # number of outputs per anchor
        self.nl = len(anchors)  # number of detection layers
        self.na = len(anchors[0]) // 2  # number of anchors
        self.grid = [torch.zeros(1)] * self.nl  # init grid
        self.anchor_grid = [torch.zeros(1)] * self.nl  # init anchor grid
        self.register_buffer('anchors', torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2))  # shape(nl,na,2)
        self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch)  # output conv
        self.inplace = inplace  # use in-place ops (e.g. slice assignment)

    def forward(self, x):
        z = []  # inference output
        for i in range(self.nl):
            x[i] = self.m[i](x[i])  # conv
            bs, _, ny, nx = x[i].shape  # x(bs,255,20,20) to x(bs,3,20,20,85)
            x[i] = x[i].view(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous()

            if not self.training:  # inference
                if self.onnx_dynamic or self.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4]:
                    self.grid[i], self.anchor_grid[i] = self._make_grid(nx, ny, i)

                y = x[i].sigmoid()
                if self.inplace:
                    y[..., 0:2] = (y[..., 0:2] * 2 - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i]  # xy
                    y[..., 2:4] = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i]  # wh
                else:  # for YOLOv5 on AWS Inferentia https://github.com/ultralytics/yolov5/pull/2953
                    xy = (y[..., 0:2] * 2 - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i]  # xy
                    wh = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i]  # wh
                    y = torch.cat((xy, wh, y[..., 4:]), -1)
                z.append(y.view(bs, -1, self.no))

        return x if self.training else (torch.cat(z, 1), x)

    def _make_grid(self, nx=20, ny=20, i=0):
        d = self.anchors[i].device
        if check_version(torch.__version__, '1.10.0'):  # torch>=1.10.0 meshgrid workaround for torch>=0.7 compatibility
            yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny).to(d), torch.arange(nx).to(d)], indexing='ij')
        else:
            yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny).to(d), torch.arange(nx).to(d)])
        grid = torch.stack((xv, yv), 2).expand((1, self.na, ny, nx, 2)).float()
        anchor_grid = (self.anchors[i].clone() * self.stride[i]) \
            .view((1, self.na, 1, 1, 2)).expand((1, self.na, ny, nx, 2)).float()
        return grid, anchor_grid

考场作弊行为自动抓拍分析系统的应用范围广泛，特别适用于各类标准化考试、高考、研究生考试等重要考试场合。传统上，考场监管主要依靠考务人员的巡视和目测判断，容易出现疏漏和误判。而基于AI神经网络和深度学习算法的考场作弊行为自动抓拍分析系统能够实现自动化监测和识别，提高考场管理的效率和准确性。该系统的应用有助于守护考试的公平性，防止作弊行为带来的不正当竞争和资源浪费。