【技術實現步驟摘要】
本申請涉及大數據，尤其涉及一種數據處理方法、裝置、設備、介質及程序產品。
技術介紹
1、隨著信息技術的飛速發展，線上考試因其便捷性、高效性逐漸成為教育領域的重要考試形式。線上考試允許考試人員在任何地點通過互聯網參加考試，極大地提高了考試的靈活性和可訪問性，并通過連接考試設備攝像頭來獲取考試人員的考試狀態。
2、目前一般線上考試由監考人員通過視頻監控來監督考生的行為，并在考試結束后由閱卷人員進行試卷批改，并且將監考與批改作為兩個獨立的環節進行處理，從而造成了整個考試監控及批改環節的效率較低，并提高了人力成本。
技術實現思路
1、本申請提供一種數據處理方法、裝置、設備、介質及程序產品，用以解決現有技術中線上考試由監考人員通過視頻監控來監督考生的行為，并在考試結束后由閱卷人員進行試卷批改，并且將監考與批改作為兩個獨立的環節進行處理，從而造成了整個考試監控及批改環節的效率較低，并提高了人力成本的問題。
2、第一方面，本申請提供一種數據處理方法，包括：
3、接收客戶端設備發送的第一待辦任務開始請求，所述第一待辦任務開始請求是用戶通過客戶端設備的用戶界面觸發的；
4、根據所述第一待辦任務開始請求，從監控設備獲取至少一個目標考試人員的實時視頻信息；所述第一待辦任務為開始考試的監控任務；
5、基于各所述目標考試人員的實時視頻信息確定各所述目標考試人員的考試作弊信息；
6、響應于接收到第二待辦任務開始指令，獲取各所述目標考試人員
7、采用第一預設答題批改模型和第二預設答題批改模型分別對各所述目標考試人員的答題信息進行批改，以獲得各所述目標考試人員的初始考試結果；
8、基于各所述目標考試人員的初始考試結果及考試作弊信息確定各所述目標考試人員的目標考試結果；
9、將所述目標考試結果發送至客戶端設備。
10、在一種可能的設計中，所述基于各所述目標考試人員的實時視頻信息確定各所述目標考試人員的考試作弊信息，包括：
11、基于各所述目標考試人員的實時視頻信息并采用人臉檢測算法確定各所述目標考試人員的面部區域信息；
12、采用預設特征提取算法對各所述目標考試人員的實時視頻信息中的目標考試人員的動作特征進行提取，以獲得各所述目標考試人員的動作特征信息；
13、基于各所述目標考試人員的面部區域信息及動作特征信息確定各所述目標考試人員的考試作弊信息。
14、在一種可能的設計中，所述基于各所述目標考試人員的面部區域信息及動作特征信息確定各所述目標考試人員的考試作弊信息，包括：
15、基于各所述目標考試人員的面部區域信息并采用預設面部關鍵點檢測算法對面部傾斜角度進行計算，以獲得各所述目標考試人員的面部傾斜角度；
16、將各所述目標考試人員的面部傾斜角度和動作特征信息分別與預設面部傾斜角度閾值和預設動作進行比對，以獲得比對結果；
17、響應于比對結果為目標考試人員的面部傾斜角度大于預設面部傾斜角度閾值和/或目標考試人員的動作特征信息和預設動作一致，則生成所述目標考試人員的考試作弊信息中作弊標識信息；
18、響應于比對結果為目標考試人員的面部傾斜角度小于或等于預設面部傾斜角度閾值且目標考試人員的動作特征信息和預設動作不一致，則生成所述目標考試人員的考試作弊信息中未作弊標識信息。
19、在一種可能的設計中，所述目標考試人員的答題信息中包含主觀答題信息；
20、所述采用第一預設答題批改模型和第二預設答題批改模型分別對各所述目標考試人員的答題信息進行批改，以獲得各所述目標考試人員的初始考試結果，包括：
21、采用第一預設答題批改模型對各所述目標考試人員的主觀答題信息中的得分點進行提取，并與預設得分點進行比對，以獲得得分點比對結果；
22、采用第二預設答題批改模型對各所述目標考試人員的主觀答題信息中的關鍵詞進行提取，并與預設關鍵詞進行匹配，以獲得關鍵詞匹配結果；
23、根據所述得分點比對結果確定第一分數信息；
24、根據所述關鍵詞匹配結果確定第二分數信息；
25、基于所述第一分數信息和所述第二分數信息確定各所述目標考試人員的初始考試結果。
26、在一種可能的設計中，所述基于所述第一分數信息和所述第二分數信息確定各所述目標考試人員的初始考試結果，包括：
27、將各所述目標考試人員的第一分數信息和第二分數信息進行平均計算，以獲得均分后的分數信息；
28、將各所述目標考試人員對應的均分后的分數信息確定為各所述目標考試人員的初始考試結果。
29、在一種可能的設計中，所述基于各所述目標考試人員的初始考試結果及考試作弊信息確定各所述目標考試人員的目標考試結果，包括：
30、若所述考試作弊信息中包含所述作弊標識信息，則將對應的目標考試人員的初始考試結果與預設數值進行減法計算，并將計算結果作為所述目標考試人員的目標考試結果；
31、若所述考試作弊信息中不包含所述作弊標識信息，則將對應的目標考試人員的初始考試結果作為目標考試人員的目標考試結果。
32、在一種可能的設計中，所述響應于接收到第二待辦任務開始指令，獲取各所述目標考試人員的答題信息之前，包括：
33、若響應于接收到題目糾錯請求，則獲取目標題目的標識信息；所述目標題目為出現錯誤的題目；所述目標題目的標識信息為唯一標記目標題目的標識信息；
34、基于所述目標題目的標識信息創建第三待辦任務；所述第三待辦任務為目標題目的批改任務；
35、所述采用第一預設答題批改模型和第二預設答題批改模型分別對各所述目標考試人員的答題信息進行批改，以獲得各所述目標考試人員的初始考試結果之后，還包括：
36、響應于接收到所述第三待辦任務開始指令，基于所述目標題目的標識信息獲取各所述目標考試人員的初始考試結果中對應目標題目的分數信息，以及將目標題目的分數信息統一修改為預設固定數值，并基于修改后的目標題目的分數信息重新計算各所述目標考試人員的初始考試結果，以獲得修改后的各所述目標考試人員的初始考試結果；
37、將各所述目標考試人員的初始考試結果更新為修改后的各所述目標考試人員的初始考試結果。
38、第二方面，本申請提供一種數據處理裝置，包括：接收模塊，用于接收客戶端設備發送的第一待辦任務開始請求；獲取模塊，用于根據所述第一待辦任務開始請求，從監控設備獲取至少一個目標考試人員的實時視頻信息；確定模塊，用于基于各所述目標考試人員的實時視頻信息確定各所述目標考試人員的考試作弊信息；獲取模塊，還用于響應于接收到第二待辦任務開始指令，獲取各所述目標考試人員的答題信息；批改模塊，用于采用第一預設答題批改模型和第二預設答題批改模型分別對各所述本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種數據處理方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各所述目標考試人員的實時視頻信息確定各所述目標考試人員的考試作弊信息，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于各所述目標考試人員的面部區域信息及動作特征信息確定各所述目標考試人員的考試作弊信息，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述目標考試人員的答題信息中包含主觀答題信息；
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一分數信息和所述第二分數信息確定各所述目標考試人員的初始考試結果，包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各所述目標考試人員的初始考試結果及考試作弊信息確定各所述目標考試人員的目標考試結果，包括：
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述響應于接收到第二待辦任務開始指令，獲取各所述目標考試人員的答題信息之前，包括：
8.一種數據處理裝置，其特征在于，包括：
9.一種電子設備，其特征在于，包括：處理器，以及與所述處
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質中存儲有計算機執行指令，所述計算機執行指令被處理器執行時用于實現如權利要求1-7中任一項所述的方法。
11.一種計算機程序產品，其特征在于，包括計算機程序，該計算機程序被處理器執行時實現權利要求1-7中任一項所述的方法。
...【技術特征摘要】
1.一種數據處理方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各所述目標考試人員的實時視頻信息確定各所述目標考試人員的考試作弊信息，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于各所述目標考試人員的面部區域信息及動作特征信息確定各所述目標考試人員的考試作弊信息，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述目標考試人員的答題信息中包含主觀答題信息；
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一分數信息和所述第二分數信息確定各所述目標考試人員的初始考試結果，包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各所述目標考試人員的初...
【專利技術屬性】
技術研發人員：胡智，李浩宇，熊逸，王軍，王怡桐，吳昀蓁，趙金鑫，王思夢，秦瑞雄，王博，
申請(專利權)人：中國建設銀行股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。