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

    便可以得到一个第二样本图像组及样本图像组的事件检测结果。实施例三:上述步骤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,可以包括以下步骤f21-f23:步骤f21:将至少包含光流图在内的第二类图像确定为辅助图像,第二类图像中各个图像的类型均为:基于每两帧连续的关于所述目标防护舱且包括所述目标对象的图像获取的光流图,光流图为当前帧图像对应的光流图;步骤f22:将辅助图像输入到预设的光流图检测模型中,得到光流图检测模型输出的检测结果;其中,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据相同,各个第二样本图像组中的图像为:关于防护舱的光流图;步骤f23: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。也就是说,在本实施例三中,可以同时利用场景图像检测模型对类图像进行检测,得到一个检测结果,利用光流图检测模型对第二类图像进行检测,得到另一个检测结果,进而,将两个检测结果进行融合计算,并基于融合计算的结果。语音关键事件检测运用成熟度如何?河南信息化语音关键事件检测介绍

    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。浙江移动语音关键事件检测特征语音关键事件检测在国际上的运用如何?

    该m+1帧图像便可以组成一个样本图像组,并进一步确定该样本图像组的事件检测结果为:采集该m+1帧图像时,该防护舱内发生的事件类型。具体的,当待分析图像为:当前帧图像,则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。其中,针对至少一个防护舱,在该防护舱中发生各类事件时,采集一帧关于该防护舱的图像,并将采集该图像时,该防护舱内发生的事件类型作为该图像的事件检测结果,这样,便可以得到一个样本图像组及样本图像组的事件检测结果。实施例二:待分析图像为上述第二类图像,即待分析图像为:至少包含光流图的光流图;则上述步骤s303,包括如下步骤g1-g2:步骤g1:将待分析图像输入到预设的光流图检测模型中,得到光流图检测模型输出的检测结果;步骤g2:基于光流图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对应的光流图,则在本实施例二中,所采用的检测模型即为预设的光流图检测模型,且用于训练该光流图检测模型的各个第二样本图像组中所包括的图像即为光流图。需要说明的是。

    向告警装置输出告警指令。告警装置在接收到告警指令后执行告警操作,从而可以提醒救生人员。因此,本实用新型实施例中的方案能够及时准确地检测到溺水事件的发生,并及时地通知救生员进行救援。为使本实用新型的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂,下面结合对本实用新型的具体实施例做详细的说明。本实用新型实施例提供了一种溺水事件检测系统。在本实用新型实施例中,溺水事件检测系统可以包括n个摄像头11、控制器12以及告警装置13。在具体实施中,n个摄像头11可以均设置在游泳池壁上。n个摄像头11在工作时,可以实时采集到游泳池内的图像。n个摄像头11与控制器12可以通信连接,从而可以将实时采集到的图像传输至控制器12。n个摄像头11可以通过有线连接的方式与控制器12通信连接,也可以通过无线连接的方式与控制器12通信连接。在本实用新型实施例中,n个摄像头11均通过无线连接的方式与控制器12连接。当n个摄像头11均通过无线连接的方式与控制器12通信连接时,在n个摄像头11中,可以均设置有相应的无线收发模块,以实现与控制器12的通信。例如,n个摄像头11与控制器12之间采用wifi进行通信,则在n个摄像头11中均设置有wifi收发模块。语音关键事件检测有哪些关键技术?

    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应用步骤是如何的?浙江移动语音关键事件检测特征

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    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。在该检测模型的训练过程中,可以将各个样本图像作为待训练模型的输入,将各个样本图像的事件检测结果作为待训练模型的输出。这样,在训练过程中,待训练模型可以学习各个样本图像中的图像特征,输出各个样本图像的事件检测结果,逐步建立样本图像的图像特征和事件检测结果的对应关系。这样,经过大量样本图像的学习,便可以得到上述检测模型。而该训练得到的检测模型也就可以用于对基于当前帧图像确定的待分析图像进行检测,输出的事件检测结果,即为关于目标防护舱的事件检测结果。显然,在训练上述检测模型时,所使用的样本图像为关于防护舱的图像。需要强调的是,不同类型和数量的待分析图像,所利用的检测模型也是不同的。为了行为清楚,后续将会对待分析图像与检测模型之间的对应关系进行举例说明。需要说明的是,上述检测模型可以在电子设备中训练得到的,也可以在与电子设备通信连接的其他电子设备中训练得到的,这样,电子设备便可以从该其他电子设备中获得上述检测模型,这都是合理的。此外,在本发明实施例中,电子设备可以检测目标防护舱内是否发生异常事件,则在这种情况下。河南信息化语音关键事件检测介绍

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