1.一种标准考场环境下的考试作弊行为检测方法，其特征是，包括以下步骤：获取标准考场的考场背景图像，并对标准考场中考生进行实时监控；

将实时监控的每一帧图像与考场背景图像进行背景差分处理获得掩模图像，并将掩模图像中不为0的区域所对应的监控视频中的每一帧图像的区域作为考生所在的候选区域；

在考试开始之前获取考生正坐面签图像，利用预训练的卷积神经网络对考生所在的候选区域进行人脸检测和识别，确认每个考生身份；

定位每个考生的人体关键部位，得到考生的肢体常规活动范围；

根据考试过程中每一帧图像中考生头部和手部的位置，确定考生头部和手部的运动状态，并根据考生的肢体是否超出常规活动范围判定其是否存在作弊行为。

2.根据权利要求1所述的标准考场环境下的考试作弊行为检测方法，其特征是，所述标准考场是指光照稳定、室内光线不受外界天气影响和不随时间变化，且设有一个能够获取覆盖全部考生座位监控画面的广角监控摄像头的考场。

3.根据权利要求2所述的标准考场环境下的考试作弊行为检测方法，其特征是，获取标准考场的考场背景图像的过程为：在标准考场空场情况下采集一组多帧图像序列；

计算背景图像和每个像素位置的标准差：

其中，B(m,n)是背景图像，fi(m,n)是第i帧图像，共K1帧图像参与平均，σ(m,n)是背景图像中像素位置(m,n)的标准差。

4.根据权利要求3所述的标准考场环境下的考试作弊行为检测方法，其特征是，将实时监控的每一帧图像与考场背景图像进行背景差分处理获得掩模图像的过程具体为：将实时监控的每一帧图像逐帧与考场背景图像进行比较获得掩模图像δj(m,n)，比较公式如下：其中，gj(m,n)是第j帧图像，B(m,n)是背景图像，T(m,n)为阈值。

5.根据权利要求4所述的标准考场环境下的考试作弊行为检测方法，其特征是，定位每个考生的人体关键部位，得到考生的肢体常规活动范围的过程为：对考试正式开始后N分钟内的实时监控图像根据AlphaPose获得第j帧图像中第s个考生头部位置 左手位置 和右手位置计算每个考生头部、左手和右手的活动范围：

其中，K2是考试正式开始后N分钟内参与头部、手部位置统计的图像帧数；

分别表示第s个考生头部、左手、右手的平均位

置； 和 和 和 分别表示第s个考生头部、左手、右手的水平方向和垂直方向的标准差，即常规活动范围。

6.根据权利要求5所述的标准考场环境下的考试作弊行为检测方法，其特征是，确定考生头部和手部的运动状态，并根据考生的肢体是否超出常规活动范围判定其是否存在作弊行为的过程为：根据考试正式开始N分钟之后每一帧图像中考生头部和手部的位置，确定考生头部和手部的运动状态；

如果考生头部偏离常规活动范围超过一定程度，即当 或时，则认为该考生出现疑似作弊行为，向监考人员发送提示警报；

如果考生左手或右手偏离常规活动范围超过一定程度，即：当左手 或 时，或者，右手 或

时，则认为该考生出现疑似作弊行为，向监考人员发送提示警报；

所述α和β为系数。

7.根据权利要求1-6任意一项所述的标准考场环境下的考试作弊行为检测方法，其特征是，所述预训练的卷积神经网络具有一个输入层、三个卷积层与池化层、一个全连接层、一个输出层；其中卷积层卷积核大小为(3,3)，步长为1；池化层采用最大值采样，采样大小为2*2；全连接层神经元个数为512。

8.一种标准考场环境下的考试作弊行为检测系统，其特征是，包括：实时监控模块，用于获取标准考场的考场背景图像，并对标准考场中考生进行实时监控；

差分处理模块，用于将实时监控的每一帧图像与考场背景图像进行背景差分处理获得掩模图像，并将掩模图像中不为0的区域所对应的监控视频中的每一帧图像的区域作为考生所在的候选区域；

考生身份确认模块，用于在考试开始之前获取考生正坐面签图像，利用预训练的卷积神经网络对考生所在的候选区域进行人脸检测和识别，确认每个考生身份；

常规活动范围获取模块，用于定位每个考生的人体关键部位，得到考生的肢体常规活动范围；

作弊行为判断模块，用于根据考试过程中每一帧图像中考生头部和手部的位置，确定考生头部和手部的运动状态，并根据考生的肢体是否超出常规活动范围判定其是否存在作弊行为。

9.根据权利要求8所述的标准考场环境下的考试作弊行为检测系统，其特征是，所述常规活动范围获取模块包括：关键部位获取模块，用于对考试正式开始后N分钟内的实时监控图像根据AlphaPose获得第j帧图像中第s个考生头部位置、左手位置和右手位置；

活动范围计算模块，用于计算每个考生头部、左手和右手的活动范围。

10.根据权利要求9所述的标准考场环境下的考试作弊行为检测系统，其特征是，所述作弊行为判断模块包括：运动状态获取模块，用于根据考试正式开始N分钟之后每一帧图像中考生头部和手部的位置，确定考生头部和手部的运动状态；

作弊行为判定模块，用于根据以下规则判定考生是否存在作弊行为：如果考生头部偏离常规活动范围超过一定程度，即当 或时，则认为该考生出现疑似作弊行为，向监考人员发送提示警报；

如果考生左手或右手偏离常规活动范围超过一定程度，则认为该考生出现疑似作弊行为，向监考人员发送提示警报。