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基于视频监控的考场疑似作弊行为分析技术的任务书
任务书
一、任务背景
随着高校招生规模的扩大，考试作弊现象也日益严重。传统的监考方式难以防范各种形式的作弊行为，如偷看、传纸条、电子设备作弊等。
基于视频监控的考场疑似作弊行为分析技术是当前较为流行的解决方式，通过安装摄像头等设备对考场进行视频监控，利用计算机视觉技术分析考生的行为，及时发现疑似作弊行为，并给出预警提示。该技术应用广泛，通过现场人工巡查难以查出的疑似作弊行为可以通过计算机分析得出。
二、任务目标
本项目旨在开发一种基于视频监控的考场疑似作弊行为分析技术，能够对考生的行为进行通过视频监控得到疑似作弊行为分析结果，并送达监考人员进行人工分析，快速判断作弊行为是否成立，并采取必要的制止措施。
三、任务内容
1.系统分析：对考场监控设备位置、监控范围、考生行为特征进行分析、筛选出对疑似作弊行为有显著区别的特征。
2.算法开发：基于计算机视觉技术，开发出视频数据的处理和分析算法，根据预先设定的特征识别出疑似作弊行为。
3.系统设计和实现：根据已设计的算法，进行系统设计与开发，构建完整的疑似作弊行为分析系统，并对系统进行测试与优化。
4.网络通信部分的开发：考虑到分布式部署环境下的作弊检查，开发出网络通信的模块。
5.后台管理：本系统应该具备后台管理功能，以方便对监控设备的管理、数据分析、操作日志管理等。
6.系统整合测试：对开发完成的系统进行整体性测试，包括性能测试、稳定性测试等方面，确保系统在实际运用中高效、稳定。
四、技术要求
1.精通计算机视觉、深度学习、图像处理等相关领域的算法和技术。
2.熟悉Python编程语言，熟悉TensorFlow、PyTorch、Caffe等主流深度学习框架。
3.熟练掌握Linux操作系统的使用和开发。
4.具备网络通信编程技能。
5.具备疑似作弊行为分析技术相关研发经验。
五、交付物要求
1.编写详细的开发文档，包括技术选型、系统设计、算法设计等。
2.编写详细的使用文档，包括部署说明、使用指南等。
3.提供测试报告，包括测试环境、测试流程、测试结果等。
4.提供源代码及生成文件。
六、预算和时限
本项目预算为200万元，开发周期为6个月。
七、工作要求
1.本项目需按照任务书的要求，保证完成质量和时间节点。
2.需严格遵守合同和相关法规，保证代码和涉及数据的安全性。
3.需要定期汇报项目的进度和开发情况。
4.需要及时应对项目开发过程中的相关问题和风险，提出改进建议。
八、验收标准
1.系统具备疑似作弊行为分析功能，识别准确率达到90%以上。
2.系统具备合理的算法设计和实现，分析速度达到2秒/张以上。
3.开发文档、使用文档和测试报告齐全，规范性良好，可供使用者参考和学习。
4.系统稳定、性能优良、易于管理和维护。
九、签订人
本项目需委托专业资质合规的开发机构进行开发，签订双方应在风险评估及价值创造上达成一致，最终签署合同方可正式开展合作。