公开(公告)号：CN113599776A

公开(公告)日：2021-11-05

申请号：CN202110895706.9

申请日：2021-08-05

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 王崇文 ,  王铎 ,  王子和 ,  郑治伟 ,  宋荣昌

IPC: A63B23/02 ,  A63B23/12 ,  A63B71/06 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种实时俯卧撑计数、标准判断方法及系统。该方法包括：获取实时的俯卧撑图像；利用训练好的人体关键点检测模型对实时的俯卧撑图像进行检测，确定实时的人体关键点结果；根据所述实时的人体关键点结果确定基准侧；所述基准侧为距离摄像设备近的一侧；根据基准侧的关键点结果进行俯卧撑的计数以及俯卧撑的标准判断。本发明能够实时对俯卧撑动作进行计数以及标准判断。

公开(公告)号：CN116912729A

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202310708997.5

申请日：2023-06-15

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 王崇文 ,  王凯 ,  王铭远 ,  王子和

IPC: G06V20/40 ,  G06V20/52 ,  G06V40/16 ,  G06V40/18 ,  G06V40/20 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种在线考试异常行为检测方法，包括以下步骤：步骤1：在规定考试时间开始前，进行边界姿态记录以及噪声记录；步骤2：将获取到的视频信息转化为图像后，通过人脸检测算法和人眼检测算法分析图像；步骤3：将获取到的视频信息转化为图像后，利用训练好的头部姿态估计网络模型，对考生头部进行头部姿态估计；步骤4：将获取到的音频信息送入设计好的语音活动检测算法中进行分析。本发明排除现有技术对于场地的限制的要求，仅用手机等单目摄像设备以及麦克风设备即可实现对在线考试考生的异常行为检测，仅利用公开数据集训练头部姿态估计模型，即可实现对在线考试考生的头部姿态的准确估计，为后续异常行为检测算法提供基础。