

# [数据集]作弊行为检测数据集（1100张图片已划分）[目标检测]

为了在考试、教育监考等场景中实现自动化监督与作弊行为识别，我们整理并构建了一个轻量易用的**作弊行为检测数据集**。该数据集包含真实考试视觉特征，可高效支持 YOLO、Faster R-CNN 等主流目标检测模型训练。

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## 背景

随着人工智能技术在教育管理领域的深入应用，传统人工监考方式逐渐暴露出以下问题：

* 监考压力大、精力有限，漏判与误判风险高
* 大规模监考难以确保全覆盖与实时性
* 部分违规行为隐蔽性强，仅凭肉眼难以识别

作弊行为特别是**使用手机等严重违规方式**，对考试公平性造成显著威胁。基于视觉 AI 的作弊检测系统已成为研究热点，而高质量标注数据是模型性能提升的核心驱动力。

为此，本数据集聚焦真实考试环境，通过图像级标注确保能够覆盖主体作弊动作特征，助力识别系统快速落地。

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考试作为社会评价体系中最重要的公正手段之一，其公平性直接影响人才选拔与教育信任度。然而，随着移动设备普及和作弊方式不断演化，传统的人工监考模式正面临严峻挑战：

作弊手法隐蔽化
小型电子设备、耳机、智能穿戴的发展，使违规行为更加难以察觉。

监考压力持续上升
在大规模考试中，监考教师需同时关注数十甚至上百考生，容易漏判与疲劳。

监督成本高、效率低
人力成本持续增长，却难以保证全覆盖与实时性。

因此，构建智能监考系统已经成为教育行业发展的必然趋势。近年，人工智能技术特别是目标检测模型（Object Detection），在安防、行为识别领域展现出卓越效果，也为监考自动化带来了突破机会。

目标检测不仅能够识别画面中的人，还能定位其关键行为区域，例如：

手部与试卷的交互动作

是否注视屏幕之外

是否持有电子设备

与邻座异常互动行为

这使得利用 AI 来辅助监考成为现实。

然而，智能监考系统的性能高度依赖其背后的训练数据质量。目前公开的作弊场景数据较少，且缺乏针对高危行为（如使用手机）的独立标注支持。数据缺失成为制约研究落地的重要瓶颈。

为解决上述问题，本项目推出的作弊行为检测数据集具有以下目的：

提供可直接用于目标检测训练的高质量图像数据

强化对严重违规行为的精准识别能力

为学术研究与工程部署提供统一标准的数据基础

推动教育行业的智能化转型

借助该数据集，研究人员与开发团队可快速构建作弊检测模型，降低研发成本，同时提升系统实时识别能力，为考试公平提供更坚实的技术保障。
## 数据集下载
已在下面这篇文章中分享了。

https://blog.csdn.net/weixin_52908342/article/details/155134796

数据集说明

基本信息
数据规模：包含 1100 张作弊检测相关图片，覆盖作弊场景核心视觉特征。
存储路径：根路径为main/datasets，训练集存放于./images/train，验证集存放于./images/val，划分清晰便于模型训练与验证。
标注信息
类别数量（nc）：共 2 个目标类别，兼顾基础作弊行为与特定严重作弊场景。
类别定义：
作弊行为：涵盖各类基础作弊动作及场景，为核心检测类别。
使用手机 (严重作弊)：聚焦 “使用手机” 这一特定严重作弊行为，单独标注以强化关键违规场景的检测精度。


path: main/datasets
train: ./images/train
val: ./images/val
#nc: 2
#names: ['cheating', 'using mobile']
nc: 2
names: ['作弊行为', '使用手机(严重作弊) ']
![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10730009/26c2c22015d6f3e141616ff114b32e06.png)

## 数据集概述

| 项目   | 内容                       |
| ---- | ------------------------ |
| 数据规模 | 1100 张作弊检测相关图像           |
| 任务类型 | 目标检测任务（Object Detection） |
| 标注格式 | YOLO 标注格式                |
| 分类数量 | 2 类                      |
| 数据划分 | Train / Val 已按合理比例划分     |

数据集路径结构：

```
path: main/datasets
train: ./images/train
val: ./images/val
nc: 2
names: ['作弊行为', '使用手机(严重作弊)']
```

分类标签聚焦作弊检测两大核心：

1. **作弊行为（cheating）**：包括抄袭、传纸条、遮挡视线等多态场景
2. **使用手机(严重作弊)**：强化识别违规电子设备操作
![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10730009/b41fbf83ef32550f9fab8c790984c777.png)
![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10730009/a9ffb8138db5b00fcd696ab0cb8dd1ed.png)

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## 数据集详情

| 类别         | 含义说明             | 应用重点     |
| ---------- | ---------------- | -------- |
| 作弊行为       | 轻中度违规行为，范围广、变化多  | 广泛场景泛化能力 |
| 使用手机(严重作弊) | 严重危害公平性，高优先级检测目标 | 提升警报触发精度 |

图像覆盖多样化环境与角度：

* 室内考试教室、机考场景
* 多摄像头视角：俯拍、侧拍、远距离监控
* 多人/单人场景
* 不同光照与遮挡情况

确保模型在真实部署中具备稳定表现。

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## 适用场景

该数据集适用于多种智能监考系统研发方向：

* 线上/线下考试的实时作弊检测
* 职业资格与高校监考辅助系统
* 行为风险识别与违规记录管理
* 视频流监控分析（可拓展至动作跟踪）

可与 CCTV、校园摄像头等生产环境无缝结合。

---

## 目标检测

为便于快速使用，本数据集默认支持 YOLO 系列模型。可直接加载并训练：

```bash
yolo train model=yolov8s.pt data=main/datasets/data.yaml epochs=100 imgsz=640
```

如需扩展，可用于：

* Faster R-CNN / Mask R-CNN
* SSD、DETR 结构
* 行为识别（结合时间序列）
* 轻量化部署（MobileNet + TFLite / Ascend）

模型训练后可实现**自动告警 + 框选违规区域**，显著提升监考效率与准确性。

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![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10730009/ef0f9765a75e84c2f573ab61bf41ca5e.png)

## 结语

作弊行为检测是教育公平体系建设的重要方向。本数据集虽轻量，但具备良好的实用性和扩展能力，可作为 AI 监考系统研发的高效起点。

我们将持续优化数据规模与标注质量，为教育行业提供更可靠的智能化监测能力。如果你有更多真实监考场景数据来源或合作需求，也欢迎交流一起推进学术与产业落地。
基于视觉 AI 的作弊行为检测正逐渐走向成熟，从简单的屏幕监控、人工复查逐步迈向自动化、实时化与精准识别。本数据集的构建，旨在为研究者与开发者提供一套轻量但高价值的训练数据，使智能监考系统能更好地识别作弊动作，尤其是使用手机等严重违规行为。

在未来，随着数据规模不断扩大、多模态信号融合（如姿态识别、手部跟踪、声音探测）、模型轻量化部署等技术演进，AI 监考系统将更加贴近真实实施场景：

更强的场景泛化能力

更低的误报/漏报率

更实用的实时告警反馈

更强的隐蔽作弊识别能力

我们也期待与教育行业、科研团队建立更多合作机会，共同推动智能监考技术发展，实现考试公平与教育治理的数字化革新。

若你对本数据集有使用建议、想训练完整系统或需要更多场景数据，欢迎随时交流。🚀

为了在考试、教育监考等场景中实现自动化监督与作弊行为识别，我们整理并构建了一个轻量易用的作弊行为检测数据集。该数据集包含真实考试视觉特征，可高效支持 YOLO、Faster R-CNN 等主流目标检测模型训练。

[数据集]作弊行为检测数据集（1100张图片已划分）[目标检测]

人工智能

大数据

作弊行为检测数据集包含1100张真实考试场景图片，支持YOLO、FasterR-CNN等目标检测模型训练。数据集已划分训练/验证集，标注2类作弊行为：基础作弊和使用手机（严重作弊）。适用于智能监考系统开发，助力考试公平性保障。

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