重庆电子类语音关键事件检测供应

时间:2023年05月10日 来源:

    用于基于当前帧图像,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;结果确定模块640,用于将待分析图像输入到预设的检测模型中,得到关于目标防护舱的事件检测结果;其中,检测模型为:基于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。以上可见,应用本发明实施例提供的方案,实时获取目标防护舱的图像,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。语音关键事件检测该如何使用?重庆电子类语音关键事件检测供应

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    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语音关键事件检测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。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。为一种防护舱的实物图;(a)为一种用于实时采集关于防护舱的图像的图像采集设备的安装位置的竖直剖面;(b)为一种用于实时采集关于防护舱的图像的图像采集设备的安装位置的水平剖面示意;为本发明实施例提供的一种事件检测方法的流程;为本发明实施例提供的另一种事件检测方法的流程;为本发明实施例提供的另一种事件检测方法的流程;为本发明实施例提供的一种事件检测装置的结构示意图;为本发明实施例提供的一种电子设备的结构。具体实施方式下面将结合本发明实施例中,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。重庆电子类语音关键事件检测供应语音关键事件检测目前使用情况如何?

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    n个摄像头11与控制器12之间进行无线通信时,所采用的无线通信协议可以为wifi、蓝牙、zigbee等。可以理解的是,n个摄像头11还可以采用其他的无线通信协议与控制器12进行无线通信,本实用新型实施例不做赘述。在具体应用中,可以在游泳池壁的四周均匀设置摄像头11。通过设置的n个摄像头,可以采集水平方向上游泳池内的图像。在具体实施中,在设置n个摄像头11时,在垂直方向上,每一个摄像头11所设置的位置与游泳池水面之间的距离可以均小于预设值。摄像头11所设置的位置可以位于游泳池水面以下,也可以位于游泳池水面以上,还可以位于游泳池水面附近。在设置摄像头11时,可以将n个摄像头11均设置在游泳池水面以下,且与游泳池水面的垂直距离小于预设值;也可以将n个摄像头11均设置在游泳池水面以上,且与游泳池水面的垂直距离小于预设距离;还可以将n个摄像头11中的一部分设置在游泳池水面以下,其余部分设置在游泳池水面以上。在本实用新型实施例中,预设值可以为50厘米,也可以为40厘米或30厘米。可以理解的是,预设值还可以为其他值,可以根据具体的应用场景设定不同的预设值。在具体实施中,在水平方向上,多个摄像头11可以均匀排列。

    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。语音关键事件检测是高科技吗?

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    第二类图像中各个图像均为:基于每两帧连续的关于目标防护舱且包括目标对象的图像获取的光流图。具体的,在本实现方式中,第二类图像为:包括光流图和光流图之前的连续n帧光流图的多张图像;其中,n为正整数;或者,第二类图像为:光流图。也就是说,在本实现方式中,电子设备可以将所获得的光流图确定为待分析图像;此外,在获取到光流图后,电子设备可以判断光流图之前的连续n帧光流图是否均是基于每两帧连续的关于目标防护舱且包括目标对象的图像获取的,当判断结果为是时,电子设备也可以将包括光流图和该连续n帧光流图的多张图像确定为待分析图像。这样,用于确定当前时刻,关于目标防护舱的事件检测结果的待分析图像为多张,可以更充分地反映目标防护舱中用户的运动变化情况,进而提高事件检测的准确率。其中,n可以为任一正整数,例如,5,10等。基于上述对步骤s304中的说明中,对检测模型模型的描述内容,可以确定不同类型和数量的待分析图像,所利用的检测模型不同。进一步的,针对不同的待分析图像,则上述步骤s304的实现方式不同。下面,针对不同类型和数量的待分析图像,对上述步骤s304的具体执行方式,以及待分析图像与检测模型之间的对应关系进行举例说明。语音关键事件检测主要应用在哪些领域?天津自主可控语音关键事件检测设计

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    还可以在检测到发生异常事件时,确定所发生的异常事件的事件类型。即事件检测结果为:关于发生异常事件且所发生异常事件类型的结果。这样,电子设备可以根据检测模型的输出结果,确定目标防护舱内发生哪种异常事件。可选的,一种具体实现方式中:在上述步骤s304中,上述检测模型可以直接输出:所发生的异常事件的类型,这样,电子设备便可以直接确定目标防护舱内用户出现的异常事件的类型,并将该类型作为:关于目标防护舱的事件检测结果。例如,倒地事件;这样,电子设备便可以确定目标防护舱内出现用户意外倒地的事件。可选的,另一种具体实现方式中:在上述步骤s304中,在训练检测模型时,可以预先设定多种类型的异常事件,则上述检测模型可以直接输出:正常事件概率以及每种类型的异常事件的概率。其中,正常事件表示目标防护舱内未发生异常事件。这样,电子设备便可以将概率比较高的事件确定为目标防护舱内用户出现的事件的类型,并将该类型作为:关于目标防护舱的事件检测结果。显然,当正常事件概率比较高时,则可以确定目标防护舱内未发生异常事件,当某类型的异常事件的概率比较高时,则可以确定目标防护舱内发生该类型异常事件。例如,正常事件概率5%。重庆电子类语音关键事件检测供应

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