在高考作弊案的防范中，人工智能与多种先进技术手段的结合成为识别异常行为的核心。以下是当前技术手段识别作弊行为的主要方式及案例：

1. 实时视频监控与AI行为分析

  • AI巡考系统：通过部署深度学习算法（如YOLOv8）实时分析考场监控视频，识别考生异常动作，如东张西望、站立、传递物品、频繁低头等。例如，广东、北京等地升级的智能巡查系统能够捕捉考生扭头、弯腰等细微动作，并自动触发警报。
  • 动作分类与标注：系统通过标注特定行为类别（如“低头”“手放桌下”等）训练模型，结合目标检测框的坐标和置信度判断考生行为是否异常。例如，YOLOv8模型可检测6类行为，精确度达94%以上。
  • 群体行为监测：若同一考场内多名考生同时停止作答或看向同一方向，系统会标记为群体异常，提示人工复核。

    • 2. 生物识别与身份验证

  • 人脸识别与指纹验证：在入场环节通过生物识别技术核验考生身份，防止。例如，北京考点使用人脸识别+指纹的门禁系统，确保考生身份真实性。
  • 虹膜识别与静脉识别：部分考场引入更高级的生物特征识别技术，杜绝冒名顶替的可能性。

    • 3. 信号屏蔽与无线电监测

  • 全频段：干扰考场内外的无线通信，阻断手机、蓝牙设备等信号传输。例如，北京采用“侦测+阻断”式屏蔽系统，精准干扰可疑频段。
  • 无人机与雷达探测：考场周边部署无人机和雷达车，监测并拦截可疑无线电信号或无人机投送作弊设备。

    • 4. 大数据分析与智能预警

  • 答题模式分析：通过对比考生答题速度、正确率与历史数据，识别异常答题模式。例如，大数据发现某考场平均分异常偏高时，系统会标记并启动调查。
  • 视频回放与AI初审：考后通过AI快速回放监控视频，抽帧解码并分析可疑行为（如频繁举手、长时间静止等），辅助人工复审。四川曾用此技术4天完成7.4万视频审查，效率提升30倍。

    • 5. 防误判机制与人工复核

  • AI系统识别异常后，仅向后台发送警报，由监考员回放录像确认，避免误判干扰考试。例如，考生举手要草稿纸等正常行为不会被直接判定作弊。
  • 若考生对判定结果有异议，可申请调取监控录像申诉，确保处理公正。

    • 典型案例与技术效果

  • 2024年广东AI巡考：首次试点AI实时监控，成功识别提前作答、铃响不停笔等行为，作弊查处效率显著提升。
  • 四川AI视频回放系统：2020年起采用AI算法分析1.5亿张考场图片，发现多起隐蔽作弊行为。
  • 北京智能安检升级：2024年通过高清摄像头+AI算法，快速识别携带手机等违禁物品的考生。

    • 这些技术手段通过“实时监测+事后回溯”“个体分析+群体预警”的多维策略，构建了高考防作弊的立体防护网，既提高了识别精度，也降低了人工监管压力，成为维护考试公平的关键工具。