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龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于机器视觉的考场异常判断系统设计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：CN115641552B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202211403343.3，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于机器视觉的考场异常判断系统设计方法是由赵铁松;林俊鸿;张桢涛;林丽群设计研发完成，并于2022-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的考场异常判断系统设计方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于机器视觉的考场异常判断系统设计方法，首先，对视频流的分辨率和帧率进行分析，确定考场异常判断系统运行的环境，进而选取系统运行的频率；其次，为了得到学生的Anchorboxes坐标以及图像块，采用YOLO对考场人员进行目标检测，分类考场中的学生和老师；再次，为了判断学生当前帧行为是否异常，采用AJNet对得到的学生图像块进行异常检测；最后，标注考场异常判断所需的目标检测和姿态识别数据集，并训练系统模型，利用训练模型预测出的结果和真实视频考场异常情况对比，判断任务中目标的完成情况。本发明方法较采用其他考场异常判断方法相比在准确率性能上表现最好，并且处理速度达到针对不同运行环境的实时要求，优势明显。

本发明授权基于机器视觉的考场异常判断系统设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的考场异常判断系统设计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：确定考场异常判断系统运行的环境，对视频流的分辨率和帧率进行分析，进而选取系统运行的配置； 步骤S2：从输入的视频流中截取判别帧，采用YOLO目标检测网络对考场人员进行目标检测，区分考场中的学生和老师，得到学生的锚框坐标以及图像块； 步骤S3：采用AJNet异常判断网络，利用步骤S2输出数据判断学生在当前帧中行为是否异常，反馈结果并结束当前帧，开始下一帧的系统运行； 步骤S4：制作考场异常判断系统所需的数据集，将训练模型预测出的结果和真实视频考场异常情况对比，并测试模型运行时间，验证系统的可靠性； 步骤S3具体包括以下步骤： 步骤S31：将步骤S2所得到的输出数据作为AJNet异常判断网络的输入数据，经过AJNet得到对当前帧中学生目标的异常判断结果；假设某目标在非当前秒中判断为异常时概率py1＝1，在当前秒中判断是否异常的概率为py2，且当异常时py2＝1，正常时py2＝0；假设上一秒的总共α帧中某个目标总共有i次被判断为异常，则上一秒判断为异常的概率为当pl≥50％时，记上一秒该目标的判断结果为异常； 对前5秒做相同的分析，设前5秒中该目标判断结果为异常的次数为y，则计算当前帧中该目标的实际异常判断结果为当p≥70％时，确定该目标的当前帧的异常判断结果为异常； 对当前帧中所有的目标执行上述计算； 步骤S32：将异常目标的锚框设为红色并且警告，将正常目标的锚框设为绿色并且不警告，在输出视频流中显示当前帧学生目标的异常判断结果； 系统进行下一步的分析，假设当运行时间τ≤5s时或运行时间τ5s且当前帧为当前秒中总共α帧的第一帧，则返回步骤S21按顺序执行；假设运行时间τ5s且当前帧为当前秒中总共α帧的非第一帧，则返回步骤S22按顺序执行；重复上述的执行操作直到考场异常判断终止。

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