量子语音关键事件检测特征

    并判断当前时刻所采集到的当前帧图像是否包括目标对象，由于目标对象为：能够表征用户进入目标防护舱的用户身体部位，则可以基于当前帧图像判断当前时刻是否有用户进入目标防护舱。则当判断结果为是时，便可以基于当前帧图像，确定待分析图像，进而将该待分析图像输入到预设的检测模型中，得到当前时刻，关于目标防护舱的事件检测结果。这样，由于检测模型是基于各个样本图像和各个样本图像的事件检测结果所训练得到的模型，因此，检测模型充分学习了样本图像和事件检测结果之间的对应关系。基于此，在本发明实施例中，利用采集到的真实图像来确定待分析图像，利用训练好的检测模型对待分析图像进行检测，便可以提高关于目标防护舱的事件检测结果的准确率。而上述事件检测结果中可以包括目标防护舱内所发生的事件类型，从而可以提高对防护舱内用户出现异常事件的检测准确率。需要说明的是，由于电子设备可以实时对目标防护舱内部发生的异常事件进行检测，则在上述本发明实施例提供的一种事件检测方法中，电子设备对实时获取的每一关于目标防护舱的图像后，判断该图像是否包括目标对象，并在判断结果为是时，执行后续步骤s303-s304。然而，可以理解的，在某些时刻。语音关键事件检测受哪些因素影响？量子语音关键事件检测特征

    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。北京信息化语音关键事件检测内容语音关键事件检测的好处有哪些？

    电子设备便可以基于该当前帧图像，确定待分析图像。由于是对目标防护舱内发生的事件进行检测，因此，也就是检测目标防护舱内的用户是否处于正常情况中。这样，电子设备所确定的待分析图像便可以为：关于目标防护舱内的用户的图像，进一步的，目标防护舱内的用户通过当前帧图像中的目标对象表征。因此，电子设备所确定的待分析图像即为：关于目标防护舱及目标对象的图像。例如，包括目标防护舱内部情况及目标对象的图像。需要说明的是，电子设备可以通过多种方式基于当前帧图像，确定待分析图像，对此，本发明实施例不做具体限定。可选的，一种具体实现方式中，上述步骤s303，可以为：将至少包含当前帧图像的类图像确定为待分析图像，其中，类图像中各图像均为关于目标防护舱，且包括目标对象的图像。由于电子设备实时获取的关于目标防护舱的图像均为目标图像采集设备所采集的、能够反映目标防护舱的内部空间在每个时刻的真实情况的图像，并且，由于是对目标防护舱内的用户是否处于正常情况中进行检测。因此，电子设备可以将这些关于目标防护舱，且包括目标对象的图像确定为待分析图像。从而，利用待分析图像，确定当前时刻，关于目标防护舱的事件检测结果。具体的。

    控制器12分别与n个摄像头11以及m个第二摄像头14通信连接，从而可以获取n个摄像头11实时采集的图像以及m个第二摄像头14实时采集的图像。下面对本实用新型实施例中提供的溺水事件检测系统的工作原理进行说明。由本实用新型上述实施例中可知，控制器12可以接收到n个摄像头11以及m个第二摄像头14实时采集的图像。控制器12可以根据n个摄像头11采集到的图像，从中识别出目标人物，进而获取目标人物在游泳池中的具置。具体的识别目标人物的算法可以参照现有的人脸识别算法，本实用新型实施例不做赘述。在具体实施中，在检测到目标人物之后，控制器12可以对目标人物进行，以实时获取目标人物的图像。在对目标人物进行的过程中，控制器12可以实时获取目标人物相对于游泳池水面的沉浮频率。人物算法以及沉浮频率统计方法均可以采用现有的方法进行。例如，在实际应用中可知，游泳者在游泳时，需要频繁露出水面换气。当游泳者露出水面时，可以视为游泳者浮出水面；当游泳者潜水时，可以视为游泳者沉入水面。因此，控制器12可以根据目标人物的浮出水面的频率和沉入水面的频率，确定目标人物相对于游泳池水面的沉浮频率。在具体实施中，控制器12可以根据多个摄像头11采集到的图像。语音关键事件检测的不足之处。

    并为所得到的截图添加标签，其中，标签包括：采集当前帧图像的采集时间和所发生异常事件类型对应的类型标签。可选的，一种具体实现方式中，上述装置还包括：视频标记模块，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，在关于目标防护舱的监控视频中，为当前帧图像添加第二标签，其中，第二标签包括：所发生异常事件类型对应的类型标签。相应于上述本发明实例提供的一种事件检测方法，本发明实施例还提供了一种电子设备，如图7所示，包括处理器701、通信接口702、存储器703和通信总线704，其中，处理器701，通信接口702，存储器703通过通信总线704完成相互间的通信，存储器703，用于存放计算机程序；处理器701，用于执行存储器703上所存放的程序时，实现上述本发明实施例提供的一种事件检测方法中的任一方法步骤。上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(peripheralcomponentinterconnect，pci)总线或扩展工业标准结构(extendedindustrystandardarchitecture，eisa)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中用一条粗线表示，但并不表示有一根总线或一种类型的总线。语音关键事件检测的评价怎么样？北京信息化语音关键事件检测内容

语音关键事件检测在哪些地区被大力推广？量子语音关键事件检测特征

    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。量子语音关键事件检测特征