Mpratyush54/Phone-Proctor

# Phone-Proctor 🎯 一个分布式 AI 驱动的考试监考后端，可实时接收来自移动客户端的多模态数据，运行计算机视觉和传感器融合分析，并在检测到异常行为时触发自动监考事件。 作为基于手机的监考系统的核心分析流水线构建，其中移动设备*本身就是*传感器——无需专用的网络摄像头或硬件。 ## 问题背景 传统的监考工具需要专用的网络摄像头并在台式机上运行。这将低资源环境中的学生拒之门外。Phone-Proctor 通过将标准 Android/iOS 设备的摄像头、加速度计和陀螺仪融合到一个统一的行为分析流水线中，将其变成了一个完整的监控站。 ## 架构 ``` Mobile Client (exam-protector-mobile) │ │ WebSocket / HTTP stream ▼ ┌─────────────────────────┐ │ Ingestion Layer │ Receives camera frames + sensor telemetry └────────────┬────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────┐ │ Sensor Fusion Engine │ Correlates motion data with visual events └────────────┬────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────┐ │ Vision Pipeline │ Real-time frame analysis (face, gaze, motion) └────────────┬────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────┐ │ Rule-Based Decision │ Flags violations, triggers supervision events │ Engine │ └─────────────────────────┘ ``` ## 核心功能 ### 多模态感知 - 接收来自已连接移动客户端的实时摄像头画面 - 实时接收加速度计和陀螺仪遥测数据 - 按时间戳同步视觉和运动流，以实现准确的关联 ### 计算机视觉流水线 - 实时人脸检测和在场验证 - 注视和头部姿态估计，以检测视线偏离 - 使用帧差法和光流进行运动分类 ### 传感器融合 - 将突然的设备运动（加速度计峰值）与视觉异常进行关联 - 在标记前要求多信号一致性，以减少误报 ### 基于规则的决策引擎 - 可配置的规则集：面部缺席 > N 秒、反复转头、设备移动等 - 发出带有时间戳、会话 ID 和证据快照的结构化监考事件 - 专为人工干预审查而设计——标记事件，不自动判定考生不及格 ### 会话管理 - 跟踪多个并发的考试会话 - 具有严重性级别的逐会话事件日志 ## 技术栈 | 层级 | 技术 | |---|---| | 语言 | Python | | 计算机视觉 | OpenCV | | 实时通信 | WebSocket | | 传感器处理 | NumPy | | 移动客户端 | [exam-protector-mobile](https://github.com/Mpratyush54/exam-protector-mobile) | ## 快速开始 ### 前置条件 - Python 3.9+ - OpenCV (`pip install opencv-python`) - NumPy (`pip install numpy`) ### 安装说明 ``` git clone https://github.com/Mpratyush54/Phone-Proctor.git cd Phone-Proctor pip install -r requirements.txt ``` ### 运行 Naabu ``` python main.py ``` 将移动客户端 (exam-protector-mobile) 连接到终端中显示的服务器地址。 ## 相关项目 - **移动客户端：** [exam-protector-mobile](https://github.com/Mpratyush54/exam-protector-mobile) — 将摄像头和传感器数据流传输到此后端的 Flutter 应用程序 ## 许可证 ISC

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