语音关键事件检测基本参数
  • 品牌
  • Bothlent
  • 型号
  • XFM-USBMEMS-6MIC
  • 封装形式
  • DIP
语音关键事件检测企业商机

    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设备有哪些?浙江自主可控语音关键事件检测介绍

    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%。江苏移动语音关键事件检测供应语音关键事件检测对社会的好处说明。

    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。

    产品功能ProductFunctions●自动语音关键事件检测(交通事故、违章停车、逆行、物品遗撒、行人穿越车道、排队等)●交通数据检测(车流量、车速、占有率、车型等)(固定场景)系统事件检测实景系统测速实景系统优势SystemAdvantages●高鲁棒性的背景更新技术,使得设备可在极短时间内适应所切换的新背景;●单设备检测区域广阔,采用视频识别、的方法,使得一个摄像头监控的区域能够覆盖多个车道;●误触发少,由于采用了运动轨迹的方法,能够保证每个目标只触发一次,避免了由于目标本身的差异造成的多次触发;●操作无需人为干预,采用了DSP前端处理,可以24小时不间断进行监测;●由于有丰富的模型库支持,可以识别多种异常事件情况;●无需破坏路面,无需路面养护等工作,维护方便。语音关键事件检测的意义是什么?

    上述步骤s302a可以为:步骤s302b: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,执行上述步骤s303。在本实现方式中,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。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,在本实现方式中,电子设备可以采用任一能够检测出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中是否均包含目标对象的图像识别算法执行上述步骤s302b,对此,本发明实施例不做具体限定。其中,上述预设时长可以为任一时长,例如,2s,5s等,这都是合理的。下面,对电子设备执行上述步骤s302b的具体过程进行说明:电子设备在获取到每帧关于目标防护舱的图像后,判断该图像中是否包含目标对象。进而,在获取该图像的下一帧图像后,判断该下一帧图像中是否包括与前一帧图像相同的目标对象。依次类推。语音关键事件检测目前使用情况如何?江苏移动语音关键事件检测供应

语音关键事件检测的历史作用?浙江自主可控语音关键事件检测介绍

    存储器通过通信总线完成相互间的通信;存储器,用于存放计算机程序;处理器,用于执行存储器上所存放的程序时,实现上述方面提供的一种事件检测方法中的任一方法步骤。第四方面,本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述方面提供的一种事件检测方法中的任一方法步骤。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,得到当前时刻,关于目标语音关键事件检测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。浙江自主可控语音关键事件检测介绍

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