一种基于时序关键点的考场异常行为检测方法及系统

本发明提出了一种基于时序关键点的考场异常行为检测方法及系统，属于人体异常行为检测技术领域。方法包括：获取考场视频中的考生图像序列，并提取时序关键点数据序列信息；将提取的信息输入到训练好的Transformer模型中，得到考生的单人特征向量；利用分类器对单人特征向量进行单人异常行为预测；根据预测结果，以单人特征向量作为顶点，考场座次表作为拓扑结构构建图结构并输入到图神经网络中，判断特定座位关系的考生之间是否存在异常的关联行为。能够更精准地捕捉和识别考生的细微的动作变化行为特征，提高检测的准确率。同时，基于图结构的分析能够挖掘出考生之间潜在的协同异常行为，进一步提升整体异常行为检测的准确性，减轻监考人员的工作负担。