一种自适应机考考试环境检测方法及存储介质

本发明公开了一种自适应机考考试环境检测方法及存储介质，涉及考试环境检测技术领域，本发明，利用视频数据和无线信号数据，通过深度学习模型和傅里叶变换对行为模式进行多层次分析；利用卷积神经网络和长短时记忆网络LSTM提取考生的视线轨迹、手部动作及操作频率动态变化，通过建模捕捉异常行为特征，有效识别偏离常规的行为模式；通过傅里叶变换提取频域特征，并计算信号的异常幅度，快速定位可能的作弊信号来源；采用评分机制将视频和信号的数据进行量化统一，提升了行为模式识别的鲁棒性；此外通过类型、持续时间和频率的多维分析，结合评分与分类机制，对异常行为进行细化分类，快速归因异常来源，同时实现低、中、高风险的分级管理。