​ 在考试场中为学生监考十分枯燥，因此，建立一个可靠的作弊检测系统来识别学生是否存在作弊行为。以下有四个应用场景： 1.使用一个名为 Yolo3 的训练模型和一个名为 coco 的数据集，我们测试了考场中学生的书籍和手机，并将他们标记为作弊者。 2.使用haarcascade配置文件分类器，可以检测到学生转身，这样也被认定为作弊的学生。 3.此功能使用 OpenCV 和 YOLO 来监控/分析学生之间是否保持足够的距离。如何距离太近存在作弊嫌疑。 运行环境要求： python3.7以上配置以下包 tensorflow>=2.5.0* keras==2.4.3 imutils==0.5.4 numpy==1.19.5 opencv-python>=4.2.0.32 matplotlib==3.4.1 argparse==1.4.0 scipy==1.6.2 scikit-learn==0.24.1 pillow>=8.3.2 streamlit==0.79.0 onnx==1.10.1 tf2onnx==1.9.3 ​

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电子监考员 在线考试监考系统。 允许学生在线预订和参加考试。 监考人员在考试期间使用视频会议技术监控学生的活动。 学校项目。