[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。
数据集下载
链接:https://pan.baidu.com/s/1VBxTkGOjM5PWD7jwPPTVYA?pwd=85cv
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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) ']
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。
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：
- 作弊行为（cheating）：包括抄袭、传纸条、遮挡视线等多态场景
- 使用手机(严重作弊)：强化识别违规电子设备操作
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。
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：
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。
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。🚀
