数据处理方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本发明涉及深度学习，尤其涉及一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、考试异常行为指的是考生在考试过程中出现的违背考场纪律、损害考试公平性和公正性的行为。为了确保考试的公平性和公正性，高效、精细的考场监控的方法是必不可少的。

2、在传统的线下考试模式中，考试机构需要提前安排大量的考试相关事务。这种考试模式的监考任务会消耗考试机构大量的人力资源和财力资源。虽然考场中存在监控摄像头，仍需要大量的人力工作对考场中考生行为进行分析和识别。一个人监控多个监控画面的工作方式，存在对异常行为漏检问题。

技术实现思路

1、本发明提供了一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，以实现对异常行为进行智能监测识别的效果，达到了在降低人力成本的同时，还可以精准进行异常行为检测的效果。

2、根据本发明的一方面，提供了一种数据处理方法，该方法包括：

3、响应于行为检测触发操作，采集包括目标对象的待处理视频帧序列；

4、基于预先训练完成的异常行为预测模型对所述待处理视频帧序列进行处理，确定与所述目标对象相对应的异常行为预测结果；

5、其中，所述异常行为预测模型中包括生成器模块、长短期记忆网络模块以及判别器模块。

6、根据本发明的另一方面，提供了一种数据处理装置，该装置包括：

7、视频帧序列采集模块，用于响应于行为检测触发操作，采集包括目标对象的待处理视频帧序列；

8、异常行为预测结果确定模块，用于基于预先训练完成的异常行为预测模型对所述待处理视频帧序列进行处理，确定与所述目标对象相对应的异常行为预测结果；其中，所述异常行为预测模型中包括生成器模块、长短期记忆网络模块以及判别器模块。

9、根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

10、至少一个处理器；以及

11、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

12、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的数据处理方法。

13、根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的数据处理方法。

14、本发明实施例的技术方案，通过响应于行为检测触发操作，采集包括目标对象的待处理视频帧序列，进一步的，基于预先训练完成的异常行为预测模型对待处理视频帧序列进行处理，确定与目标对象相对应的异常行为预测结果，解决了现有技术中由于采用人工对目标对象的异常行为进行分析和识别而导致的工作量大、效率低且不准确等问题，实现了对异常行为进行智能监测识别的效果，达到了在降低人力成本的同时，还可以精准进行异常行为检测的效果。

15、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

技术特征：

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述行为检测触发操作包括下述至少一种：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预先训练完成的异常行为预测模型对所述待处理视频帧序列进行处理，确定与所述目标对象相对应的异常行为预测结果，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于预先训练完成的目标身份认证模型对所述目标面部图像进行处理，得到与所述目标对象相对应的身份认证信息，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述面部检测子模型包括三个卷积神经网络，所述三个卷积神经网络包括第一卷积神经网络、第二卷积神经网络以及第三卷积神经网络，所述基于所述面部检测子模型对所述目标面部图像进行处理，得到面部特征图像，包括：

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述面部特征图像输入至所述身份认证模型中，得到与所述目标对象相对应的身份认证信息，包括：

8.一种数据处理装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的数据处理方法。

技术总结
本发明公开了一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：响应于行为检测触发操作，采集包括目标对象的待处理视频帧序列；基于预先训练完成的异常行为预测模型对待处理视频帧序列进行处理，确定与目标对象相对应的异常行为预测结果；其中，异常行为预测模型中包括生成器模块、长短期记忆网络模块以及判别器模块。本实施例的技术方案，实现了对异常行为进行智能监测识别的效果，达到了在降低人力成本的同时，还可以精准进行异常行为检测的效果。

技术研发人员：张建利,毕国强,吕萌,赵星,张绍辉,明瑞卿
受保护的技术使用者：中国石油天然气股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23