福建无限语音关键事件检测哪里买

时间:2021年09月25日 来源:

    在清单中,LayerUI的installUI()方法调用setLayerEventMask()检测鼠标移动事件,它又调用eventDispatched()方法返回结果。这个方法首先调用()方法确定鼠标移动事件相对于层的坐标位置。接下来这个方法通过检查它的坐标是否落在围绕UI中心的一个矩形区域内,检测鼠标指针是否移到印记文本上方,如果坐标刚好落在这个矩形区域内,印记文本的颜色就变为淡红色,除此以外,印记文本的颜色就恢复为蓝色。显示了鼠标移到印记文本上方前后的颜色变化。鼠标指针移到文本上方时,重新绘制文本颜色给用户一个不刺眼的提示小结JLayer对自定义绘制和事件检测的支持让你可以改进UI的各个组件,你可以将这个Swing组件和半透明及任意形状窗口特性结合起来使用,让你可以设计出更有趣的用户界面。语音关键事件检测的评价怎么样?福建无限语音关键事件检测哪里买

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    光流图检测模型为:采用各个第二样本图像组和每个第二样本图像组的事件检测结果所训练得到的模型,且每一第二样本图像组中包括n+1帧光流图。第二种情况:待分析图像为:当前帧图像和当前帧图像之前的连续m帧图像的多张图像;场景图像检测模型为:采用各个样本图像组和每个样本图像组的事件检测结果所训练得到的模型,且每一样本图像组中包括m+1帧场景图像;辅助图像为:光流图;光流图检测模型为:采用各个第二样本图像和每个第二样本图像的事件检测结果所训练得到的模型,且每个第二样本图像为一帧光流图。第三种情况:待分析图像为:当前帧图像;场景图像检测模型为:采用各个样本图像和每个样本图像的事件检测结果所训练得到的模型,且每个样本图像为一帧场景图像;辅助图像为:包括光流图和光流图之前的连续n帧光流图的多张图像;光流图检测模型为:采用各个第二样本图像组和每个第二样本图像组的事件检测结果所训练得到的模型,且每一第二样本图像组中包括n+1帧光流图。第四种情况:待分析图像为:当前帧图像;场景图像检测模型为:采用各个样本图像和每个样本图像的事件检测结果所训练得到的模型,且每个样本图像为一帧场景图像;辅助图像为:光流图。安徽无限语音关键事件检测内容语音关键事件检测主要是指哪些事件?

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    红外线发射器所发射的红外线将被用户身体发射到红外接收器。而当用户倒地后,红外线接收器因为接收不到红外线的反射信号而判断用户出现倒地事件,并发出警报,以使外界救护人员能够及时地进入对用户进行救援。然而,在上述相关方案中,由于红外线发射器和红外线接收器距离地面有一定的高度,因此,当防护舱内用户出现弯腰等情况,身体低于该高度时,红外接收器因为接收到红外信号而判断用户出现倒地事件,产生误报;当身高不足上述高度的用户进入防护舱时,将无法检测到用户进入语音关键事件检测防护舱,进而,当该用户发生倒地事件时,产生漏报。且,该方案无法检测出用户出现剧烈运动。基于此,上述相关方案对防护舱内用户出现异常事件的检测准确率较低。技术实现要素:本发明实施例的目的在于提供一种事件检测、装置及电子设备,以提高对防护舱内用户出现异常事件的检测准确率。具体技术方案如下:方面,本发明实施例提供了一种事件检测方法,所述方法包括:实时获取关于目标防护舱的图像,并将当前时刻所采集到的图像作为当前帧图像;检测所述当前帧图像是否包含目标对象,其中,所述目标对象为:能够表征用户进入所述目标语音关键事件检测防护舱的用户身体部位。

    电子设备在上述步骤s304中得到的事件检测结果可以为:关于未发生异常事件的结果,即目标防护舱内未发生异常情况;相对应的,电子设备在上述步骤s304中得到的事件检测结果也可以为:关于发生异常事件的结果,即目标防护舱内发生异常情况。可选的,一种具体实现方式中,上述事件检测结果为:关于未发生异常事件的结果。具体的,当事件检测结果为:关于未发生异常事件的结果时,则在上述步骤s304中,上述检测模型可以直接输出:未发生异常事件,这样,电子设备便可以确定目标防护舱内未发生异常事件。可选的,另一种具体实现方式中,上述事件检测结果为:关于发生异常事件的结果。具体的,当事件检测结果为:关于发生异常事件的结果时,则在上述步骤s304中,上述检测模型可以直接输出:发生异常事件,这样,电子设备便可以确定目标防护舱内发生异常事件。显然,在上述实现方式中,电子设备能够确定目标防护舱内是否发生异常事件,而不能确定当发生异常事件时,该异常事件的事件类型。因此,为了便于监控人员能够有针对性地对防护舱内所发生的异常事件进行处理,降低用户的人身伤害和财产损失,电子设备不但可以检测目标防护舱内是否发生异常事件。语音关键事件检测用到了哪些技术?

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    用于将场景图像检测模型输出的检测结果和光流图检测模型输出的检测结果进行融合计算,基于融合计算的结果,确定关于目标防护舱的事件检测结果。可选的,一种具体实现方式中,上述结果确定单元包括:乘积计算子单元,用于根据场景图像检测模型和光流图检测模型的权重,计算场景图像检测模型输出的检测结果和场景图像检测模型的权重的乘积,并计算光流图检测模型输出的检测结果与光流图检测模型的权重的第二乘积;结果确定子单元,用于计算乘积和第二乘积的和值,基于和值,确定关于目标防护舱的事件监测结果。可选的,一种具体实现方式中,事件检测结果为:关于未发生异常事件的结果,或者,关于发生异常事件且所发生异常事件类型的结果。可选的,一种具体实现方式中,上述装置还包括:事件判断模块,用于当事件检测结果为关于发生异常事件且所发生异常事件类型的结果时,判断目标防护舱当前时刻发生的事件类型是否包括预设类型的事件;如果是,触发报警模块;报警模块,用于生成并发出与预设类型对应的报警信号。可选的,一种具体实现方式中,上述装置还包括:图像截取模块,用于当事件检测结果为关于发生异常事件且所发生异常事件类型的结果时,对当前帧图像进行截图。语音关键事件检测该如何使用?河南信息化语音关键事件检测标准

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    目标对象为:能够表征用户进入目标防护舱的用户身体部位;可以理解的,在某些时刻,目标防护舱内可能并不存在用户,则可以确定在这些时刻目标防护舱内不会发生异常事件。因此,为了节省电子设备的资源,减轻电子设备的运行负担,在获取到当前帧图像后,电子设备便可以利用图像识别算法对当前帧图像进行检测,判断当前帧图像是否包含目标对象。其中,当判断结果为是时,电子设备可以确定存在用户进入目标防护舱,则在当前时刻,目标防护舱内可能发生异常事件,这样,电子设备便可以继续执行步骤s303。需要说明的是,电子设备可以采用任一能够检测出当前帧图像中是否包含目标对象的图像识别算法执行上述步骤s302,对此,本发明实施例不做具体限定。此外,根据实际情况中,根据采集关于目标防护舱的图像的图像采集设备的安装位置,上述目标对象所指示的具体的用户身体部位可以不同。例如,当图像采集设备安装在舱顶时,该目标对象可以是用户的头肩部;当图像采集设备安装在舱壁时,目标对象可以是用户的全身图像。这都是合理的。s303:基于当前帧图像,确定待分析图像;其中,待分析图像为:关于目标防护舱及目标对象的图像。在判断得到当前帧图像中包括目标对象后。福建无限语音关键事件检测哪里买

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