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申请/专利权人：湖南晟医智能科技有限公司

摘要：本发明公开了一种无人执考的远程医学考核监管评分方法。该无人执考的远程医学考核监管评分方法方法，包括以下步骤：一次监控；二次监控；获取考核数据；反馈分析报告。本发明通过对待监管远程医学考场进行一次监控获取实时视频流，然后进行二次监控获取实时监控数据，并根据获取的实时监控数据分析考生的考试行为，接着结合自动化视频剪辑方法对获取的实时监控数据进行处理得到关键视频片段信息，并根据得到的数据对待监管远程医学考场的考生打分获取考核数据，最后对获取的考核数据进行分析得到考核数据分析报告，达到了提高医学考核效率的效果，解决了现有技术中存在医学考核效率低的问题。

主权项：1.一种无人执考的远程医学考核监管评分方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，对待监管远程医学考场进行一次监控获取实时视频流，所述待监管远程医学考场的考生均佩戴有头戴式摄像头，所述一次监控用于实时监控待监管远程医学考场的考生候场阶段，所述实时视频流用于验证考生的身份信息；S2，对待监管远程医学考场进行二次监控获取实时监控数据，并根据获取的实时监控数据分析考生的考试行为，所述二次监控用于实时监控待监管远程医学考场的考生考试阶段，所述实时监控数据包括考核过程数据和语音数据，所述语音数据用于描述和评估考生的语音质量和口语表达能力；S3，结合自动化视频剪辑方法对获取的实时监控数据进行处理得到关键视频片段信息，并根据得到的数据对待监管远程医学考场的考生打分获取考核数据，所述考核数据包括考核时间、考核成绩和考核表现数据，所述考核表现数据表示待监管远程医学考场内的考生在考生考试阶段的表现；S4，对获取的考核数据进行分析得到考核数据分析报告，并将得到的考核数据分析报告反馈给对应的考生;所述实时监控数据的具体获取步骤包括：S21，通过头戴式摄像头对待监管远程医学考场内的考生进行实时监控并获取对应的考试情况数据，所述考试情况数据包括考生语音数据和考生在手术操作过程中的能力体现数据；S22，对获取的考试情况数据进行预处理得到考生行为表现相关特征，所述预处理包括去噪、增强和压缩，所述考生行为表现相关特征包括面部表情、答题时间和手部动作；S23，对得到的考生行为表现相关特征进行行为评估获取行为评估分数，并判断行为评估分数是否满足行为评估参考分数，若满足，则执行S24，否则由人工智能系统发出预警信息并通知预设管理员进行处理，所述行为评估用于判断待监管远程医学考场内的考生在考生考试阶段是否存在作弊行为和身体异常行为，所述行为评估分数用于量化待监管远程医学考场内的考生在考生考试阶段的表现；S24，根据获取的行为评估分数并结合实际需求以获取考生的实时监控数据;所述行为评估分数的具体获取方式如下：从考生行为表现相关特征中获取考生手术操作行为系数和考生语音数据系数，并结合对应的参考偏差得到考生手术操作行为系数相对偏差和考生语音数据系数相对偏差，所述考生手术操作行为系数用于评估考生的手术操作技能和行为表现，所述考生语音数据系数用于描述考生的语音质量、语音清晰度和语音可理解度，所述考生手术操作行为系数相对偏差表示考生手术操作行为系数与考生手术操作参考行为系数之差的绝对值与考生手术操作行为系数参考偏差的比值，所述考生语音数据系数相对偏差表示考生语音数据系数与考生参考语音数据系数之差的绝对值与考生语音数据系数参考偏差的比值；根据得到的考生手术操作行为系数相对偏差和考生语音数据系数相对偏差，并结合相对应的相对偏差修正因子得到考生行为总系数，所述考生行为总系数表示考生手术操作行为总系数和考生语音数据总系数之和，所述考生手术操作行为总系数表示考生手术操作行为系数相对偏差与对应的相对偏差修正因子的乘积，所述考生语音数据总系数表示考生语音数据系数相对偏差与对应的相对偏差修正因子的乘积；获取头戴式摄像头使用时间和头戴式摄像头接收音量系数，并结合对应的参考偏差和参考数据得到考场环境系数，所述考场环境系数表示头戴式摄像头使用时间相对偏差和头戴式摄像头接收音量系数相对偏差的程度，所述头戴式摄像头接收音量系数表示接收到的由头戴式摄像头获取的数据的音量强度；根据计算的数据并结合行为评估权重得到行为评估分数，所述行为评估权重包括考试环境权重和考试行为权重，所述考试环境权重表示考场环境系数对于行为评估分数的影响程度，所述考试行为权重表示考生行为总系数对于行为评估分数的影响程度。

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