基于云边端一体的智能考试网巡系统设计与实现

摘要：文章探讨了基于云边端一体化的智能考试网巡系统的设计与实现。首先介绍了教育考试网巡系统的概念及其在现有模式下存在的问题，包括校级网关功能单一、视频分析延迟以及数据管理配置复杂等问题。为了解决这些问题，提出了一种新的设计方案，将部分存储和计算能力下沉到边端，强化校级网关的智能化，以提高网巡系统的效率和响应速度。系统设计分为云侧、边侧和端侧三个部分。云侧主要负责视频数据的集中存储和实时调阅；边侧负责实时视频调阅和告警信息捕获；端侧则是智能化改造的核心，通过基于SIP协议的接入管理、物理与逻辑考场的关联匹配，以及AI算法的应用，实现了校级网关的智能化升级。系统功能包括校级网关的视频巡查、管理功能和AI智能化功能，如人脸识别、考场人数统计和考试作弊行为分析等。此外，还实现了视频安全功能，通过加密技术保障视频传输的安全性。文章最后总结了该设计方案的优势，即通过端侧的智能化升级，不仅满足了省级集约化管理的需求，也加强了考点现场的管理能力，为考场的智能巡查提供了基础。

关键词： 网巡视频 ； SIP协议；智能边缘 ；智能分析 ；视频加密

中图分类号：TP311 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2025）04-0054-03 开放科学（资源服务） 标识码（OSID） ：

0 引言

教育考试网巡系统泛指国家各级考试主管部门为了实现标准考点的远程巡查和视频指挥而建立的符合国家标准的系统，一般采用国家、省、市/区县、学校等分级建设的模式[1]。在大部分的省级网巡系统中，校级网关作为网巡系统的末梢节点主要承担校园考点的视频采集和转发功能[2-3]。校级网关一般可采用直连或级联的方式向上接入到省级网巡平台（云侧） 进行视频信息的传送。所谓直连方式指的是校级网关通过运营商的直连云专线和省级平台直接通信，完成视频录像的集中高速上云存储[4-5]；在云端完成统一的视频录像存储、检索和相应的分析，由于是高速直达网络在这种模式中省平台的实时调阅视频质量大幅提升。 级联的方式指的是校级网关通过使用教育部标准协议先接入到直接管辖学校的市县级网巡平台（边侧） ，再由市县级网巡平台在教育基教网内汇聚到省级网巡平台完成视频信息的对接调阅，在这种模式下视频的存储、检索及相应的分析在边侧为主。

目前在这两种模式中通常校级网关的功能都比较单一，只是完成视频流的采集和转发，视频的汇聚、分析以及视频前端和考场及考生的匹配关联关系等都还是由云端和边端统一管理。这样一来，一方面由于视频分析在云端进行，而大流量的视频数据传输会对高时效性要求的考场现场分析产生一定影响，另一方面由于每个考点对自身数据管理的模式不同，统一模式的数据配置将增大基层考点的管理配置工作量。针对上述的现状与问题，本文提出了将部分视频存储和计算能力下沉，将管理配置功能下沉的思路，强化校级网关作为端侧向智能化转化的演进的思路，设计并实现云边端一体的智能教育考试网巡系统。

1 系统设计思路

整个教育考试网巡系统分为云边端侧，云侧即省级网巡平台主要实现全省视频数据的集中存储，考试中实时视频调阅，下级告警信息捕获以及考试后视频的取证分析；边侧即市县级网巡平台主要实现考试中实时视频调阅，下级告警信息捕获；端侧即为校园网关，是本方案中智能化改造的关键点，校园网关首先基于SIP（Session Initialization Protocol，会话初始协议） 协议实现向下接入并管理多种视频前端设备和NVR/DVR向上进行省、市双向注册的功能；并能依据考试计划、校园内考场的物理位置自主实现物理考场和逻辑考场的关联匹配同步完成校园内视频前端设备OSD（On-Screen Display，屏幕显示） 的批量设置，为上级平台实现指哪打哪的视频调阅提供数据准备；同时最核心的是在不改变现有网络架构的基础上实现校级网关智能化升级提升它作为端侧计算能力，完成校园内接入视频的实时智能分析以及安全传送。智能校级网关系统设计结构图如图1所示。

2 系统功能实现

2.1 校级网关视频巡查功能实现

校级网关完成学校内前端视频设备的统一接入，完成考场网络不同摄像机的集中管理、控制并与上级巡查系统互联互通，实现网上视频巡查。整体分为网关业务模块和管理模块。

业务模块如图2所示，分为服务接入层、设备接入层、媒体分发层和数据转换层，完成校内视频接入、汇聚和标准化互联互通。

1） 服务接入层：包含ICE（The In⁃ternet Communications Engine，信息与内容交换协议） 协议层和SIP协议层，ICE协议层：提供本地平台的设备添加与信息获取接口，提供上级平台录像查询、下载接口；SIP协议层：提供上级网关与校级平台服务器数据交互，提供各相关服务器的数据接口。如：组织机构信息获取、实时视频请求，录像数据文件信息获取等。

2） 设备接入层：提供各种不同品牌摄像枪的接入与拉流能力，相关能力统一以设备插件集成，如海康插件、大华插件、国标插件、教育标插件等。

3） 媒体分发层：完成标准码流和非标准码流的转码和分发处理。

4） 数据库操作封装层：提供校级网关对数据库的相关访问操作的能力。

2.2 校级网关管理功能实现

校级网关管理模块主要是帮助学校老师自主对校一级的视频前端与视频录像的视频监控设备进行管理，并进行与考务相关的操作，增加考点自管理的作用，其主要功能有：

1） 在校级管理平台上添加、删除、修改视频监控设备的相关信息，例如：IP地址、用户名密码等，并完善校级设备资产的管理。

2） 通过调用校级网关进行视频监控设备的注册，设备信息获取，支持前端摄像头OSD名称的设置与修改，实现基于考试计划的OSD 管理，包含考试计划OSD 设置，能做到一键设置及一键恢复。

3） 基于校园内物理考场和逻辑考场的关联关系，物理考场和视频前端设备的关联关系以及考务编排中考生考号和逻辑考场的关联关系，实现考号和视频前端设备的关联，按照数据规范完成关联关系的上传，从而实现省、市、县三级均能任意调阅一个指定考场、指定考生的实时视频，实现指哪打哪的精准指挥。

2.3 校级网关AI 智能化功能实现

传统的网巡系统大多是基于云端强大的计算能力完成视频分析的，由于海量视频的集中存储，这种分析一般用于考试后的取证验证，很难做到考试过程中的实时分析和告警，难以对考场的现场实时指挥有更好的支撑，本方案在传统方案基础上提升了校级网关的计算能力，并叠加了人脸识别算法、考场人数统计算法、考试作弊行为分析算法来强化对考试现场的服务支撑。

2.3.1 人脸识别算法

实现自动人脸采集模块，通过高清摄像头模块自动对考生相片进行拍照采集，并判断考生的相片是否符合人脸识别的要求。考生进入考试会场后，在签到区，基于人脸识别算法，可将摄像头抓拍的考生人脸与系统人脸库比对、识别，完成身份确认、实现签到。

2.3.2 考场人数统计算法

基于AI中的目标检测和跟踪算法，系统可实时检测并分析出视频流中考场人员数量，精准检测出复杂场景中的多个人体目标，可以实现缺考统计、并在人员数量发生变化时，发出告警消息，提醒校内各级监管人员查看。

2.3.3 考试作弊分析算法

考试作弊分析是一个相对复杂的分析，涉及多种计算机视觉和机器学习技术。本方案实现的具体算法如下：

1） 基于YOLOv5的目标检测。在视频帧中识别出人体、面部、手势以及书籍、手机等可能与作弊行为相关的对象。

2） 行为识别。在检测到考生和相关对象后，系统采用基于卷积神经网络的OpenPose算法来识别和关联属于同一考生的各个关键点，实现实时和精准的人体动作和姿态分析，从而判断考生是否存在如传递纸条、偷看他人试卷等作弊行为。

3） 在分析出可能的作弊行为后，系统将触发视频录像截取保存功能，并将告警信息实时发送给省、市、县三级考场指挥中心，同步推送信息给现场监考做出准确判断。

2.4 校级网关视频安全功能实现

考点以及考场的视频由于涉及考生的个人隐私以及考试内容的机密性，因而对考试视频传送过程中的安全性要求是很高的。过往更多的是在网络侧进行安全的考虑，这种模式下一旦截取到视频流还是可以播放的。在本方案中提出了对视频内容进行加密，从而确保流传输的安全性。因此如何对校级网关采集到要向上推送的视频流加密，也是校级网关要优化考虑的重要问题之一。基于当前校园内摄像枪的现状，本系统参照GB35114-2017的规范理念，通过在校园网关内引入对称密钥的加密体系来构建对考点现场视频的安全快速接入，支持利旧现有H.264/H.265 的视频监控设备和新增SVAC（Surveillance Video andAudio Coding，安全防范监控数字视音频编解码技术标准） 视频监控摄像机，汇聚接入到校园网关后，通过安全功能转码模块完成视频码流的加密，实现每帧图像加密和每帧图像之间可信认证，从考点的信源端保障数据安全、防篡改，转码模块、网关还提供设备身份认证、SIP信令认证等安全功能。

3 总结及展望

本文在国家教育考试网巡系统技术规范上结合当前考试管理特别是考点现场考试管理的实际需求，提出了基于云边端一体化的网巡系统建设思路和实现方案。该方案的重点在于下沉计算能力、安全能力到校级网关，强化校级网关的管理功能、智能分析功能、安全功能的建设，提升网巡系统云边端协同的整体能力，既能保证省级集约化的管理需求，也强化了考点现场的管理能力。该系统的校级网关以软硬一体的形式部署在校园内，在传统的视频接入和转发基础上，增加了考点管理能力，叠加了人脸识别、考场人数统计、考试作弊行为分析的智能分析能力，增加了视频内容加解密功能，从而可在端侧完成考点所关注的实时视频智能分析和告警推送，实现视频的安全传送，为考场的智能巡查奠定基础。

参考文献

[1] 徐恩庆，李昂，王蕴婷.云边端一体化创新助推算力泛在化发展[J].通信世界，2022（18）：44-45.

[2] 杨华，徐扬.MySQL数据库对中文编码支持的探讨[J].网络安全和信息化，2023（10）：157-160.

[3] 杨建.Netty的MQTT协议消息系统的设计与实现[J].科技资讯，2023（17）：39-42.

[4] 阎子繁.基于EMQX云平台与ESP-WiFi-MESH的物联网系统设计与实现[J].物联网技术，2023（06）：133-137.

[5] 陈玉明.基于人工智能技术的课程开发：评《人工智能与教育教学深度融合创新应用》[J].人民长江，2024（12）：265-266.

【通联编辑：朱宝贵】