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智能考场验证系统 简单

头像 风悠扬0539 2025.12.17 24 3

一、项目背景
近年来，公务员和事业单位编制等考试中作弊现象日益严重，作弊手段不断升级，给考试公平性带来严峻挑战。根据搜索结果，当前考试作弊主要呈现以下特点：

‌ 组织化、专业化作弊‌：作弊已从个体行为演变为组织化、专业化的黑色产业，形成"枪手"团队和完整的作弊产业链。犯罪团伙通过计算机合成兼具考生和"枪手"面部特征的照片，制作虚假身份证件和准考证，由"枪手"持假证件混入考场。

‌ 高科技作弊手段‌：包括使用无线耳机传答案、考前获取真题、篡改报名信息等。部分团伙甚至建立了"枪手人才库"，根据考生性别、面部特征、报考岗位类别精准匹配替考者。

‌ 传统身份验证手段的不足‌：现有考场身份核验系统存在致命漏洞——静态照片识别缺陷、动态捕捉失效和人工核验形同虚设。测试显示，部分考场的人脸闸机对戴眼镜考生的识别错误率高达34%。

二、传统人脸识别系统的不足
当前考试场景中使用的人脸识别主要存在以下技术瓶颈：

‌ 识别准确性受多种因素影响‌：考生面部变化(熬夜、感冒、体重改变)影响识别；长相大众化的考生识别困难；光线条件、角度问题影响识别准确性。
‌ 实施层面的挑战‌：监考人员仅用肉眼扫视证件照与真人"轮廓相似"就放行；全国仍有68%的考场在使用单一人脸识别设备
三、方案意义
本方案采用行空板K10和二哈视觉传感器构建新一代考试防作弊人脸识别系统，具有以下‌社会价值‌：维护考试公平，保障人才选拔的公信力；打击考试作弊黑色产业链；推动国产自主可控AI技术在教育考试领域的应用。本系统通过技术创新解决了传统人脸识别在考试场景中的诸多不足，为考试组织部门提供了高效、可靠的身份验证和作弊行为检测解决方案。

四、系统架构设计

本系统采用边缘计算架构，由以下核心组件构成：

行空板K10‌：作为主控单元，负责系统调度、数据处理和实时显示检测结果。

‌ 二哈视觉传感器‌：用于采集考生人脸，作为AI视觉处理单元，负责人脸检测识别。

‌‌ 可视化大屏：用于显示考生检查结果，清晰的看到考生到场情况。

五、实现原理

通过二哈学习考生的人脸特征，建立考生人脸数据库。考生进入考场​，正对摄像头​，系统自动识别人脸​​，在K10屏幕上显示验证信息，同时可视化大屏显示考生检查结果。

材料清单

  • 行空板K10 X1 链接
  • 二哈识图2 X1 链接
  • 行空板多功能扩展板 - K10专用 X1 链接
  • Type-C数据线 X1 链接
  • PH2.0-4P白色硅胶绞线 X1 链接

软件：Mind+ V1.81 RC3.0

软硬件图示：

image.png

步骤1 外观结构

设计并制作

外壳设计.png

步骤2 二哈采集人脸数据

1.给HUSKYLENS 2供电，启动成功后，找到“人脸识别”功能。

Interface Diagram

2.对准要学习的某个人脸，人脸被白框框住后，调整HUSKYLENS 2“看”的角度，使屏幕中间的“十”字位于白色框内，然后按下HUSKYLENS 2右上角A键，学习该人脸。

Interface Diagram

3.学习完成后，如识别到已学习的人脸，屏幕将以彩色方框框出人脸，并在人脸上方显示人名、ID号及置信度，例如“人脸:ID1 97%”。其中人名默认为“人脸”，设置人名请看本功能“参数设置”；"ID1"即学习的第一个人的脸；“97%”是指置信度为97%。 在机器学习中，置信度指的是模型对自己预测结果的“确定程度”，比如这里人脸ID197%的意思是模型“认为当前画面中的已学习的ID1人脸的可能性是 97%”

Interface Diagram

4.给学习过的人脸设置名字，中英文均可。
设置步骤：点击“设置名字”，上下滑动左上角的数字，选择为哪个ID设置名字；点击屏幕上的键盘可设置名字，如左图；设置完毕需点击右下角√键保存，保存成功则右上角会显示绿色对勾标志。

Interface Diagram

控制识别到人脸时，是否显示名字，默认为显示。
设置步骤：点击“显示名字”，其上方开关为蓝色，即打开状态，识别到人脸时，会显示其名字，效果如左图；点击开关，开关颜色变为白色，即关闭状态，识别到人脸时，不会显示名字，效果如右图。

Interface Diagram

训练一下十个模型，用真人麻烦，就在网上找了几张照片来测试

演示文稿1.jpg

步骤3 SIOT设置

软件下载

  • Mind+1.8及以上版本：官网下载
  • SIoT V2版本 ： 网盘下载

下载链接：

腾讯微云下载（推荐）:
链接: https://share.weiyun.com/6SFhgLQj

百度云盘下载：
链接：https://pan.baidu.com/s/17clVjJXWTZh02FteKy3mcA?pwd=mind
提取码：mind

谷歌云盘下载：
链接： 点击下载

3-启动SIoT V2，在电脑上运行SIoT

在Windows上运行时容易出现网络连接问题，不推荐，优点是不依赖其他硬件。

1.下载win版本的SIoT V2解压，双击start SIoT.bat即可启动新版SIoT，启动之后会弹出小黑窗启动服务器。

注意运行的是start SIoT.bat而不是main.exe

注意:启动时需要将SIoT添加到允许应用通过防火墙,勾选专用网络和公用网络，否则外部设备可能无法访问。

运行start SIoT.bat以后显示以下界面

image.png

2.在浏览器输入 本机IP：192.168.1.9:8080 即可打开网页端口,登录账号依然为siot,密码为dfrobot，打开后可以新建Topic。如下图

siot数据管理.png

步骤4 可视化面板设置

打开Mind+，进行可视化面板设置，设置后的效果如下image.png

设置时候，选择物联网平台设置如下：服务器地址要对应

image.png

步骤5 初始化Mind+设置

运行Mind+ V1.81 RC3.0，点击设置选择主控板行空板K10加载

image.png

选择网络服务，选择MQTT和Wi-Fi模块加载

image.png

选择用户库，输入二哈识图并搜索，添加二哈识图2

image.png

添加后加载

image.png

返回到主界面

步骤6 编写程序

在函数里面自定义模块如下：

image.png

准备代码如下：

准备界面.png

显示效果：

封面.png

成功代码如下：

验证成功.png

显示效果：

成功.png

失败代码如下：

验证失败.png

显示效果：

失败图.png

人脸判断代码如下：

人脸判断.png

网络服务代码如下：

网络服务.png

主程序代码如下：

主程序.png

完整程序如下：

主程序.png

代码
/*!
 * MindPlus
 * esp32s3bit
 *
 */
#include "asr.h"
#include <DFRobot_Iot.h>
#include "unihiker_k10.h"
#include "arduino_image_cache.h"
#include "DFRobot_HuskylensV2.h"
// 函数声明
void DF_WangLuoFuWu();
void DF_RenLianPanDuan();
void DF_ChengGong();
void DF_ZhunBei();
void DF_ShiBai();
// 静态常量
const String topics[5] = {"","","","",""};
// 创建对象
DFRobot_Iot  myIot;
UNIHIKER_K10 k10;
uint8_t      screen_dir=2;
ASR          asr;
HuskylensV2  huskylens;


// 主程序开始
void setup() {
	k10.begin();
	k10.initScreen(screen_dir);
	k10.creatCanvas();
	asr.setAsrSpeed(3);
	DF_ZhunBei();
	DF_WangLuoFuWu();
	Wire.begin();
  while (!huskylens.begin(Wire)) {
    delay(100);
  }
	huskylens.switchAlgorithm(ALGORITHM_FACE_RECOGNITION);
  delay(5000);
}
void loop() {
	huskylens.getResult(ALGORITHM_FACE_RECOGNITION);
	if ((huskylens.available(ALGORITHM_FACE_RECOGNITION))) {
		DF_RenLianPanDuan();
	}
	else {
		DF_ZhunBei();
	}
	delay(2000);
}


// 自定义函数
void DF_WangLuoFuWu() {
	myIot.wifiConnect("Hq123456", "Hq12345678");
	while (!myIot.wifiStatus()) {}
	myIot.init("192.168.1.9","siot","7786314711751141","dfrobot", topics, 1883);
	myIot.connect();
	while (!myIot.connected()) {}
	myIot.publish("siot/1赵七", "缺考");
	myIot.publish("siot/2李四", "缺考");
	myIot.publish("siot/3赵雪", "缺考");
	myIot.publish("siot/4张雪", "缺考");
	myIot.publish("siot/5王五", "缺考");
	myIot.publish("siot/6宋六", "缺考");
	myIot.publish("siot/7张三", "缺考");
	myIot.publish("siot/8王雪", "缺考");
	myIot.publish("siot/9宋雪", "缺考");
	myIot.publish("siot/10李雪", "缺考");
}
void DF_RenLianPanDuan() {
	if (((huskylens.getCachedResultByID(ALGORITHM_FACE_RECOGNITION, 1) != NULL))) {
		DF_ChengGong();
		k10.canvas->canvasDrawBitmap(0,0,239,319,image_data1);
		k10.canvas->updateCanvas();
		myIot.publish("siot/1赵七", "姓名：赵七  准考证号：372801001  座号：01", 1);
	}
	else if (((huskylens.getCachedResultByID(ALGORITHM_FACE_RECOGNITION, 2) != NULL))) {
		DF_ChengGong();
		k10.canvas->canvasDrawBitmap(0,0,239,319,image_data2);
		k10.canvas->updateCanvas();
		myIot.publish("siot/2李四", "姓名：李四  准考证号：372801002  座号：02");
	}
	else if (((huskylens.getCachedResultByID(ALGORITHM_FACE_RECOGNITION, 3) != NULL))) {
		DF_ChengGong();
		k10.canvas->canvasDrawBitmap(0,0,239,319,image_data3);
		k10.canvas->updateCanvas();
		myIot.publish("siot/3赵雪", "姓名：赵雪  准考证号：3728010013 座号：03");
	}
	else if (((huskylens.getCachedResultByID(ALGORITHM_FACE_RECOGNITION, 4) != NULL))) {
		DF_ChengGong();
		k10.canvas->canvasDrawBitmap(0,0,239,319,image_data4);
		k10.canvas->updateCanvas();
		myIot.publish("siot/4张雪", "姓名：张雪 准考证号：372801004 座号：04");
	}
	else if (((huskylens.getCachedResultByID(ALGORITHM_FACE_RECOGNITION, 5) != NULL))) {
		DF_ChengGong();
		k10.canvas->canvasDrawBitmap(0,0,239,319,image_data5);
		k10.canvas->updateCanvas();
		myIot.publish("siot/5王五", "姓名：王五  准考证号：372801005  座号：05");
	}
	else if (((huskylens.getCachedResultByID(ALGORITHM_FACE_RECOGNITION, 6) != NULL))) {
		DF_ChengGong();
		k10.canvas->canvasDrawBitmap(0,0,239,319,image_data6);
		k10.canvas->updateCanvas();
		myIot.publish("siot/6宋六", "姓名：宋六  准考证号：372801006  座号：06");
	}
	else if (((huskylens.getCachedResultByID(ALGORITHM_FACE_RECOGNITION, 7) != NULL))) {
		DF_ChengGong();
		k10.canvas->canvasDrawBitmap(0,0,239,319,image_data7);
		k10.canvas->updateCanvas();
		myIot.publish("siot/7张三", "姓名：张三  准考证号：372801007  座号：07");
	}
	else if (((huskylens.getCachedResultByID(ALGORITHM_FACE_RECOGNITION, 8) != NULL))) {
		DF_ChengGong();
		k10.canvas->canvasDrawBitmap(0,0,239,319,image_data8);
		k10.canvas->updateCanvas();
		myIot.publish("siot/8王雪", "姓名：王雪 准考证号：372801008  座号：08");
	}
	else if (((huskylens.getCachedResultByID(ALGORITHM_FACE_RECOGNITION, 9) != NULL))) {
		DF_ChengGong();
		k10.canvas->canvasDrawBitmap(0,0,239,319,image_data9);
		k10.canvas->updateCanvas();
		myIot.publish("siot/9宋雪", "姓名：宋雪  准考证号：372801009  座号：09");
	}
	else if (((huskylens.getCachedResultByID(ALGORITHM_FACE_RECOGNITION, 10) != NULL))) {
		DF_ChengGong();
		k10.canvas->canvasDrawBitmap(0,0,239,319,image_data10);
		k10.canvas->updateCanvas();
		myIot.publish("siot/10李雪", "姓名：李雪 准考证号：372801010  座号：10");
	}
	else {
		DF_ShiBai();
		delay(1000);
	}
	delay(1000);
}
void DF_ChengGong() {
	k10.rgb->brightness(round(9));
	k10.rgb->write(-1, 0x00FF00);
	asr.speak("验证成功！");
}
void DF_ZhunBei() {
	k10.canvas->canvasDrawBitmap(0,0,239,319,image_data11);
	k10.canvas->updateCanvas();
	k10.rgb->brightness(round(9));
	k10.rgb->write(-1, 0xFFFF00);
}
void DF_ShiBai() {
	k10.canvas->canvasDrawBitmap(0,0,239,319,image_data12);
	k10.canvas->updateCanvas();
	k10.rgb->brightness(round(9));
	k10.rgb->write(-1, 0xFF0000);
	asr.speak("验证失败，请重新验证！");
}
Makelog作者原创文章，未经授权禁止转载。
#行空板K10#二哈识图HUSKYLENS#人工智能#Mind+

评论

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  • 云天

    云天2025.12.18

    视频中展示的是二哈1代？

    2
    • 风悠扬0539

      风悠扬05392025.12.18

      二哈二代

    • 风悠扬0539

      风悠扬05392025.12.18

      我拆开了，让摄像头和屏幕在同一侧

风悠扬0539
风悠扬05392019.01.10
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