主要指出信息技术促使考场作弊手段升级，传统巡查方式难以应对，而基于深度学习的计算机视觉目标检测技术，能实现考场自动化监控，对违规使用手机等行为进行标注预警，有力提升考场管理效能，考场监控智能化已成为教育考试信息化建设关键，构建相关识别系统对维护考试公平、提升管理水平意义重大。
主要表明国内外考场防作弊依赖的硬件设备存在价格高、维护难、检测效果不佳等问题，现有视频监控在识别小型设备上能力欠缺，因此急需研发智能化系统。该系统能实时精准识别违规使用手机行为，解决传统监考难题，提升监管效率。从理论层面，它丰富了计算机视觉技术用于教育监管的案例，展现深度学习的实用价值；从应用层面，可减轻监考人员压力，通过实时检测与预警为制止作弊提供技术支持，助力维护考试公平和优化教育评价体系。
国际上，知名考试机构已推出先进的智能化考场监控方案。美国 ETS 公司的 ProctorU 系统运用深度学习算法，检测精准度超 95%，能有效识别考生利用电子设备作弊行为；英国剑桥大学考试委员会的 Examity 监考体系，融合计算机视觉与行为解析技术，通过多源数据实现考试全程智能监督；澳大利亚的 Proctorio 考试监管平台创新引入异常行为预警机制，其轻量化深度学习模型可在常规设备上稳定运行，助力智能监考技术推广。 国内考场监控技术市场增长迅速，2023 年规模突破 50 亿元，年增长率约 25%。各高校和考试机构积极采用智能监考系统，如清华大学研发的系统将传统视频监控与深度学习结合，借助分布式计算提升处理能力，在研究生入学考试中表现突出；北京某科技公司运用边缘计算方法的考试监控产品，降低了延迟，使违规动作识别速度提高 40%，获得众多考点认可。 不过，当前考场监控系统面临技术与应用难题，如复杂光线环境下识别精度下降、部署成本高、检测结果难分析等。为此，设计团队提出调整模型架构和系统框架的解决办法，修改 YOLOV5 模型特征提取网络增强识别适应性，引入轻量化 GUI 客户端减轻部署负担，嵌入可视化模块提升分析便利性。改进后的系统在保持核心精度的同时，解决了成本与便捷性问题，为大规模推广提供了可能。
研究目标部分指出，鉴于传统考场监管难以应对隐蔽手机作弊行为，影响监考复杂度与考试公正性，本设计借助计算机视觉和深度学习技术，开发智能化考场手机违规使用识别系统。其具体目标为：构建精准可靠的移动端目标检测模型，经考场场景数据训练后，能在复杂光照和多样视角下保持高识别准确性与稳健性能；设计含图片上传、设备选择、检测结果展示等功能区域的图形化操作界面，降低监考人员操作难度，实现流畅操作与便捷获取结果；使系统具备连接摄像头或读取视频文件能力，达成视频流实时检测，对手机实时定位、识别并快速预警；为系统添加批量处理功能，可自动处理多张图片或多个视频文件，同时实现检测结果可视化展示与数据导出。
PyQt5技术框架概述
YOLOv5深度学习模型 YOLOv5采用经典的三段式架构设计，涵盖主干网络（Backbone）、特征金字塔网络（Neck）与预测头（Head），具体技术特性如下： - **主干网络（Backbone）**：基于CSPDarknet53结构，通过Focus模块对输入图像进行切片操作，结合卷积神经网络逐层提取基础特征，有效降低计算量的同时保留图像关键信息。 - **特征金字塔网络（Neck）**：采用PANet（Path Aggregation Network）结构，通过自顶向下（Top-down）与自底向上（Bottom-up）的双向特征融合路径，增强不同尺度特征的语义表达能力，提升对多尺度目标（如考场环境下不同大小的手机）的检测鲁棒性。 - **预测头（Head）**：负责生成目标检测结果，包含边界框回归与类别分类两大任务。在检测过程中，将输入图像划分为S×S网格，每个网格单元预测B个边界框，每个边界框输出5个基础预测量：中心坐标(x, y)、宽高(w, h)及置信度score，最终通过非极大值抑制（NMS）筛选最优检测框。 该架构通过轻量化设计与高效特征融合，在保持检测精度的同时显著提升推理速度，为考场环境下手机等小型目标的实时检测提供了技术支撑，网络架构如图 2.1 所示。 以上概括聚焦 YOLOv5 的核心架构、模块功能及检测机制，突出其在目标检测任务中的技术优势，
yolov8深度学习模型
yolov5与yolov8模型性能对比
①数据的来源，标注，数据训练和你的测试的数据两者不能重复 ，数据集采集，如何分布，包含多少种内型的数据，是不同光照下的，还是手机特别明了的图片，训练数据的来源，需要考虑安全性，和隐私性的问题，是公开数据集还是网上查找的数据集，需要注明出处，不同角度下图片的数量。② 目标检测的数据用猫框框起来的图片要跟原始数据进行对比，说明你的数据本身是经过标注，要不然怎么吧预测数据跟真实数据做对比，形成loss函数。 ③ 模糊数据是直接处理还是要对原图像进行增强，对图像进行一些预处理，把图片进行信息化表达了，还是直接可以用迷糊进行处理 需要说清楚。
数据准备与预处理
损失函数与优化策略
检测性能评估
模型训练与优化
文件上传模块 文件上传功能通过GUI界面实现，核心逻辑封装于`button_image_open`函数，具体流程与技术特性如下： - **用户交互**：监考人员点击“选择文件”按钮，触发`QtWidgets.QFileDialog.getOpenFileName`弹出文件选择窗口，支持jpg、png等常见图片格式的选取。 - **数据处理**：选定文件后，系统自动读取图片并将其转换为OpenCV兼容格式，随后将图像数据传递至`detect`函数进行手机识别处理。 - **结果呈现与存储**：检测完成后，界面实时展示标注检测结果的图片，同时将带标注框的图片自动保存至系统预设的`output`文件夹，便于后续查阅与存档。 - **技术框架**：基于PyQt框架实现，确保文件选择、格式转换、结果展示等操作流程无缝衔接，具备高效的系统响应能力与良好的交互体验。 模块通过标准化的文件读取接口与可视化反馈机制，为监考人员提供便捷的单文件检测入口，功能逻辑如图5.1所示。 以上概括聚焦模块的交互流程、技术实现及用户体验，突出 PyQt 框架下文件处理的高效性与可视化优势，
批量处理模块 批量处理模块支持监考人员同步分析多张图片，核心功能由`detect_logical.py`文件实现，处理流程与技术特性如下： - **用户操作**：用户上传包含图片的文件夹后，系统通过OpenCV的`imread`函数批量读取图像文件，为后续检测做准备。 - **检测流程**：调用YOLOV5模型的`detect`方法，对每张图片中的手机特征（位置、置信度等）进行批量检测，确保多图处理的一致性与准确性。 - **性能优化**：启用GPU加速技术提升运算效率，同时结合多线程设计避免批量处理时的界面卡顿，保证用户操作流畅响应。 - **结果输出**：将检测后的标记图片整理输出至指定存储区域，形成完整的处理链条，满足监考人员批量审查与存档需求。 模块通过标准化文件读取、模型并行检测及资源优化策略，实现高效的多图同步处理，功能逻辑如图5.2所示。 以上概括聚焦模块功能、技术实现与性能优化，突出批量处理的流程完整性与效率优势，
手机识别模块 作为系统核心功能模块，手机识别依赖训练好的YOLOV5模型实现，具体逻辑封装于`detect_logical.py`的`detect`函数中，处理流程与技术特性如下： - **图像预处理**：通过`letterbox`函数对输入图像进行尺寸调整与归一化处理，确保符合模型输入要求。 - **模型推理**：将预处理后的图像输入YOLOV5模型，输出包含手机位置坐标（边界框）、置信度等关键信息的检测结果。 - **结果渲染**：利用`plot_one_box2`函数，将检测框及置信度标签叠加至原始图像，实现可视化标注。 - **性能优化**：通过模型优化及TensorRT加速技术，单帧处理耗时压制在50ms以内，显著提升实时检测效率，保障系统流畅运行。 模块通过标准化图像处理流程与高效推理引擎，实现对考场内手机的精准识别与实时标注，功能逻辑如图5.3所示。 以上概括聚焦模块核心技术、处理流程及性能优势，突出 YOLOV5 模型与优化技术的结合，
该视频流实时检测模块的功能实现在 detect_logical.py 文件中，借助 button_camera_open 和 show_video_frame 函数达成。当监考人员点击 “打开摄像头” 按钮，系统会运用 OpenCV 的 VideoCapture 类获取摄像头数据流，同时启动周期为 30 毫秒的定时器触发 show_video_frame 函数。此函数会将每一帧图像交给 YOLOV5 模型进行实时推理检测，检测结果会同步显示在 PyQt 的 label 控件上。此外，所有带有识别标注的视频帧会自动保存为 mp4 格式文件，方便后续回溯浏览与深度分析。模块还配有视频流实时检测功能图。
GUI用户展示模块 本模块基于PyQt框架构建，采用模块化设计实现监考人员与系统的交互功能，具体内容如下： - **架构与布局**：界面布局定义于`detect_ui.py`，包含三大核心区域：图片展示区、操作按钮区及检测信息反馈窗口，形成清晰的功能分区。 - **交互逻辑实现**：交互逻辑封装于`detect_logical.py`，通过继承`QtWidgets.QMainWindow`创建`UI_Logic_Window`类，利用`init_slots`方法将按钮操作与文件导入、实时监测、结果呈现等功能函数绑定，确保多流程操作的顺畅衔接。 - **用户体验设计**：界面风格简洁直观，功能模块布局符合监考人员操作习惯，支持快速上手，有效降低使用门槛，提升监考效率。 模块通过代码分层与功能解耦，实现了界面展示与逻辑处理的分离，为系统的易用性和可维护性提供了保障。 以上概括聚焦技术框架、模块结构、交互实现及用户体验，突出代码组织与功能特性，
该系统测试的核心目的是验证考场手机识别系统的功能，重点考察检测准确性与运行稳定性。具体涉及多种场景下模型对手机的识别效果、对图片和视频的处理能力、实时响应速度以及界面交互体验，同时探究系统在高并发状态下能否满足真实考场监控需求。 测试主要采用功能性黑盒测试手段，通过等价类划分和边界值分析来设计测试案例。将测试输入数据依据图片、视频的光照差异、拍摄角度以及遮挡程度进行分类；针对批量处理功能，通过设置不同数量与大小的文件组合进行测试；实时检测方面，重点关注帧率与分辨率变化时的表现；GUI 界面测试涵盖按钮反馈、文件选取及检测结果呈现效果等。在整个测试过程中，使用各类不同规格的数据来核查系统功能与性能指标是否达标。
硬件测试平台选用搭载 Intel Core i7 - 11800H 8 核 16 线程处理器的笔记本电脑，搭配 NVIDIA RTX 3060 独显（6GB 显存），具备 16GB DDR4 双通道内存与 512GB NVMe SSD，显示端为 15.6 英寸、分辨率 1920×1080 的屏幕，可清晰展示检测细节与界面。 软件环境基于 Windows 11 专业版（64 位，版本号 21H2） ，以 Python 3.7.0 与 CUDA 11.3 进行开发，核心依赖 PyTorch 1.10.0、OpenCV 4.5.4 及 PyQt 5.15.4 ，通过 Anaconda 虚拟环境隔离各依赖包版本以确保稳定性。网络带宽需百兆以上，保障摄像头远程连接流畅，使用 Visual Studio Code 进行编码与测试，利用 Git 进行版本管理。
各功能模块测试用例均覆盖正常操作、边界条件及异常场景，实际结果与预期一致（均标注 “通过”），验证了系统在文件处理、目标识别、实时检测及人机交互上的稳定性与可靠性，为系统部署提供了实证支持。v
兼容性测试覆盖了考场环境中可能遇到的操作系统、硬件设备、文件格式及显示配置，验证了系统在多样化场景下的适配能力与运行稳定性，为系统在不同考场环境中的大规模部署提供了兼容性保障。
性能测试覆盖检测速度、实时处理、资源效率、批量操作及模型精度等核心指标，所有测试项实际结果均优于或符合预期标准，验证了系统在高并发、实时性场景下的稳定高效运行能力，为考场监控任务的规模化应用提供了性能保障。
系统全面达成开发目标，在检测精度、实时性能、操作流畅度及实际应用中均表现出色，具备稳定的可靠性与实用部署潜力，可作为考场监控的有效技术方案投入使用。
考场违规用手机识别系统基于 YOLOV5 深度学习模型，实现考场内手机设备的实时检测。通过模型剪枝优化和 TensorRT 加速技术，将单张图片处理延迟降至 50ms 以内。利用 PyQt 框架构建交互式图形界面，方便监考人员上传文件与实时监控，多线程设计避免批量操作时界面卡顿。系统采用模块化架构，功能接口明确，具备良好的可维护性与扩展性。 在开发过程中，针对光照变化导致的检测稳定性和实时视频流处理效能问题，采用数据增强手段增加样本多样性，利用自适应直方图均衡化改善弱光图像效果，优化特征提取网络结构提升小目标检测灵敏度。在系统层面，借助 GPU 加速和内存调优，平衡检测准确度与实时性需求，使系统在保持高检测精度的同时能够快速响应。
项目开发遇到诸多关键技术难点。在考场数据采集时，教室内光线不均和摄像头位置固定致使图像质量不稳，影响检测效果，通过采用自适应直方图均衡与图像预处理技术，增强了系统在复杂光照下的适应性。训练数据收集阶段，考场中手机使用姿势隐蔽、遮挡情况常见，标注样本不足，为此设计针对性的数据增强策略，通过随机旋转、遮挡、光照调整等方式扩充训练集，提升模型检测泛化能力。实时监控场景下，视频流数据采集与处理需同步，串行处理易卡顿，降低实时性，利用多线程技术实现视频采集与目标检测并行处理，并构建帧级数据缓冲队列，优化了系统运行流畅度。检测结果可视化时，要兼顾检测准确率与画面连续展示，借助 OpenCV 技术与 CUDA 加速，最终实现稳定的实时检测与展示效果。以及这些问题的解决方法。
论文展望未来考场监控系统的发展，提出可从以下方面深入挖掘以满足特殊需求：融入考生行为轨迹分析模块，记录、拆解可疑动作链条来识别作弊行为，并构建带有时间序列特征的异常提示框架；设计考场区域划分功能，方便监考员针对不同区块制定差异化监控方案与报警触发点；将识别结果以三维可视化界面呈现，助力监考人员更清晰掌握考场监控态势。
项目创新点
优化策略