安徽语音关键事件检测内容

    便可以极大地减少监控人员在查看视频时所耗费的时间。另一种具体实现方式中，上述本发明实施例提供的一种事件检测方法还可以包括如下步骤c2：步骤c2：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。当用于采集关于目标防护舱的图像的图像采集设备和用于对目标防护舱进行监控的摄像头为同一设备时，电子设备实时获取的关于目标防护舱的图像即为关于目标防护舱的监控视频中的每个视频帧。这样，当电子设备确定当前时刻目标防护舱内出现的异常事件的类型后，便可以通过第二标签对当前帧图像进行标记，该第二标签中包括：当前时刻目标防护舱内出现的异常事件的类型的类型标签。这样，当监控人员需要查看目标防护舱的监控视频中与该异常事件对应的视频内容时，便可以直接通过异常事件的类型标签，在监控视频的进度条上查找该类型标签对应的视频帧的录制时间。进一步的，监控人员便可以根据所查找到的时间，直接调取与该时间对应的监控视频的视频内容。这样，便可以极大地减少监控人员在查看视频时所耗费的时间。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。语音关键事件检测该如何使用？安徽语音关键事件检测内容

    实施例一：待分析图像为上述类图像，即待分析图像为至少包含当前帧图像的目标防护舱的图像：则上述步骤s304，包括如下步骤f1-f2：步骤f1：将待分析图像输入到预设的场景图像检测模型中，得到场景图像检测模型输出的检测结果；步骤f2：基于场景图像检测模型输出的检测结果，确定关于目标防护舱的事件检测结果；其中，由于待分析图像为目标防护舱的场景图像，则在本实施例一中，所采用的检测模型即为预设的场景图像检测模型，且用于训练该场景图像检测模型的各个样本图像组中所包括的图像可以称为场景图像。需要说明的是，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的图像与待分析图像的图像数量相同，各个样本图像组中的图像为：所采集到的关于防护舱的图像。具体的，当待分析图像为：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，则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。其中，针对至少一个防护舱，在该防护舱中发生各类事件时，采集m+1帧关于该防护舱的图像，这样。江西光纤数据语音关键事件检测介绍语音关键事件检测和摄像头有联系吗?

    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的图像与待分析图像的图像数量相同，各个第二样本图像组中的图像为：关于防护舱的光流图。具体的，当待分析图像为：包括光流图和光流图之前的连续n帧光流图的多张图像，则光流图检测模型为：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。其中，针对至少一个防护舱，在该防护舱中发生各类事件时，获取n+1帧关于该防护舱的光流图，这样，该n+1帧光流图便可以组成一个第二样本图像组，并进一步确定该第二样本图像组的事件检测结果为：获取该n+1帧光流图时，该防护舱内发生的事件类型。具体的，当待分析图像为：光流图，则光流图检测模型为：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。其中，针对至少一个防护舱，在该防护舱中发生各类事件时，获取一帧关于该防护舱的光流图，并将获取该光流图时，该防护舱内发生的事件类型作为该光流图的事件检测结果，这样。

    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可选的，一种具体实现方式中，上述装置还包括图像判断模块；在本实现方式中，一种情况下，图像判断模块，可以用于在基于当前帧图像，确定待分析图像之前，判断当前帧图像和当前帧图像之前的连续预设数量帧图像，是否均包含目标对象；在本实现方式中，另一种情况下，图像判断模块，可以用于在基于当前帧图像，确定待分析图像之前，判断当前帧图像和在当前时刻之前的预设时长内采集到的连续多帧图像，是否均包含目标对象；如果是，触发图像确定模块。可选的，一种具体实现方式中，上述图像确定模块630包括：图像确定子模块，用于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。可选的，一种具体实现方式中，类图像为：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；其中，m为正整数；或，类图像为：当前帧图像。可选的，一种具体实现方式中，上述结果确定模块640包括：图像检测子模块，用于将待分析图像输入到预设的场景图像检测模型中，得到场景图像检测模型输出的检测结果；结果确定子模块，用于基于场景图像检测模型输出的检测结果。语音关键事件检测的应用步骤是如何的？

    确定在时刻t0目标人物所处的位置信息，以及在时刻t1目标人物所处的位置信息。根据两个时刻目标人物所处的位置信息，可以获取目标人物的运动轨迹。根据目标人物的运动轨迹，可以获知目标人物所处的理论位置范围。在确定了目标人物的理论位置范围之后，控制器12可以从m个第二摄像头14采集到的实时图像中，识别出目标人物游泳时的动作姿势，进而获取目标人物的泳姿信息。在实际应用中，游泳者在游泳时，其对应的泳姿可以为蝶泳、蛙泳、仰泳、自由泳等。无论哪种泳姿，都存在一定的规律性。在具体实施中，控制器12可以采用现有的图像识别方法来识别目标人物游泳时的动作姿势。控制器12可以将识别出的动作姿势与现有的泳姿信息库进行比对，从而获知目标人物的泳姿信息。具体的比对过程也可以采用现有的匹配算法，本实用新型实施例不做赘述。在具体实施中，可以预先根据经验值，设置相应的目标频率值。例如，根据大数据统计分析，正常情况下，游泳者沉浮一次间隔的时间为15s，也即1分钟游泳者的沉浮频率为4次。此时，可以设置目标频率值为1分钟4次。可以理解的是，目标频率值也可以根据实际的应用场景进行设定，并不仅限于本实用新型上述实施例中提供的示例。语音关键事件检测主要是用在哪里的？安徽语音关键事件检测内容

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    在该方法或过程不依赖于本文所述步骤的特定顺序的程度上，该方法或过程不应限于所述的特定顺序的步骤。如本领域普通技术人员将理解的，其它的步骤顺序也是可能的。因此，说明书中阐述的步骤的特定顺序不应被解释为对权利要求的限制。此外，针对该方法和/或过程的权利要求不应限于按照所写顺序执行它们的步骤，本领域技术人员可以容易地理解，这些顺序可以变化，并且仍然保持在本申请实施例的精神和范围内。在本申请的示例性实施例中，在介绍本申请实施例方案之前，可以首先对本申请实施例涉及的术语进行介绍：1、事件类型及定义：事件类型是指不同的事件所属的类别，比如在金融领域有“实控人股东变更”、“信批违规”、“财务造假”等事件类型。事件类型的定义一般由该领域的**或经验人士来确定。2、触发词：触发词是指能够清楚的表明事件类型的一些词汇，比如“杀”、“袭击”、“见面”等。3、事件主体以及定义：事件主体是指事件发生的主要参与方，也是与该事件联系为紧密的一方，定义为实体。如：“xx科技实际控制人变更yy集团”、“zz集团已经资不抵债将进行破产重整”，这些事件中，“xx科技”即为该事件的主体，类型为“机构”，事件主体可以定义为多种实体类型。安徽语音关键事件检测内容

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