摘要
本发明提供一种舞弊行为识别模型的生成方法,属于舞弊模型生成技术领域,包括:步骤1:获取已发生舞弊事件视频记录,获取舞弊行为的重要见解和线索;步骤2:基于3D建模技术和虚拟现实技术还原舞弊事件的现场情景,并根据事件的细节补充视频片段;步骤3:获取未曾发生过的事件风险点,构建虚拟场景,采集舞弊行为发生的视频片段;步骤4:获取视频片段的特征,构建模型;步骤5:基于卷积神经网络进行模型的训练优化,判断训练指标是否符合预期,实现舞弊行为识别模型的生成。解决了模型的生成依赖于已发生舞弊行为的视频,降低识别舞弊行为的准确性,同时,使用简单的模型,导致模型无法捕捉到复杂的模式,无法准确识别视频中舞弊行为的问题。
技术关键词
预训练模型
构建虚拟场景
生成方法
虚拟现实技术
建模技术
指标
线索
风险点
模型生成技术
情景
运动捕捉技术
动画
视频分析技术
数据分析工具
神经网络架构
关键帧
深度学习技术
事件现场
因子