基于机器学习的智能监考系统

• 作者: 黄廷禾 刘梦瑶 钱泽昊
• 来源期刊: 科教导刊-电子版（上旬）
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 监考 图像学
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 科学技术
• 页码范围: 279-280
• 页数: 2页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文

摘要

近年来,随着教育改革的推进,对学生的考核日益严格,考试科目与次数都在增加,然而传统监考模式却已无法满足学校对于监考的需求.针对这一痛点,本文研究一套以基于YOLO模型的智能识别物体与基于图形学异常行为监测为主要功能的智能监考系统,有利于推进学校标准化、智能化考场建设,为监考人员减负的同时提升监考效果,最大程度上保证考试的真实性.