海南光纤数据语音关键事件检测介绍

    本实用新型涉及监控技术领域，尤其涉及一种溺水语音关键事件检测系统。背景技术：随着生活水平的提高，游泳运动这一全身性锻炼的体育运动越来越受到人们的欢迎。由于游泳运动在水中进行，在游泳过程中，存在一定的危险性。对于初学者，在游泳过程中，因游泳技术不足导致无法随意呼吸、换气、行动等导致呛水，容易造成溺水事件；对于有经验的游泳者，可能会出现抽筋、碰撞受伤、意识模糊等原因导致溺水事件发生。若无法及时发现溺水的游泳者，极易导致溺水时间过长造成伤亡。为了有效地解决溺水问题，通常在游泳场馆中安装有摄像头。后台工作人员根据摄像头获取到的实时画面，判断是否有人发生溺水。当发现有人溺水时，通知游泳池边的救生人员。然而，上述方案存在效率低下和准确度较低的问题，无法及时地发现溺水现象。技术实现要素：本实用新型解决的问题是无法及时地发现溺水现象。为解决上述问题，本实用新型提供一种溺水事件检测系统，包括：n个适于实时采集图像的摄像头；所述n个摄像头均匀设置在游泳池壁上，且在垂直方向上与游泳池水面之间的距离小于预设值；n为正整数；控制器，与所述n个摄像头通信连接，适于获取所述n个摄像头实时采集的图像；告警装置。语音关键事件检测的设备有哪些？海南光纤数据语音关键事件检测介绍

    语音关键事件检测JLayer和LayerUI结合起来可以检测任意区域上发生的事件(包括嵌套的子组件)，这些类共同提供了4个方法来检测事件。·publicvoidsetLayerEventMask(longlayerEventMask)调用这个JLayer方法时必须使用位掩码AWTEvent常量选择它检测到的事件类型，如：setLayerEventMask(|);可以检测到按键和焦点改变事件。·publicvoidinstallUI(JComponentc)这个LayerUI方法通常放在setLayerEventMask()方法之前，这个方法类的代码首先调用超类方法((c);)，然后是引用JLayer的JComponent参数，使用setLayerEventMask():((JLayer)c).setLayerEventMask();返回的结果。·publicvoiduninstallUI(JComponentc)这个LayerUI方法放在没有参数的setLayerEventMask()方法后，这个方法内的代码首先调用超类方法((c);)，然后是引用JLayer的JComponent参数，使用setLayerEventMask():((JLayer)c).setLayerEventMask(0);返回的结果。·publicvoideventDispatched(AWTEvente,Jlayerl)只要前面注册的事件发生了，就会调用这个LayerUI方法，在这个方法中插入的代码负责响应事件，并恰当地更新层，更新了不同的绘制属性(如颜色)后，通过传递给这个方法的JLayer参数调用repaint()方法重新绘制。北京光纤数据语音关键事件检测标准语音关键事件检测在国际上的运用如何？

    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。

    监控人员往往需要花费很久的时间才能在监控视频中准确定位到异常事件所对应的视频内容。这样，为了减少监控人员在查看视频时所耗费的时间，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，电子设备可以采取多种方式对异常事件所发生的时间进行标记。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b1：步骤b1：对当前帧图像进行截图，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。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，便可以对当前帧图像进行截图，并通过标签对所得到的截图进行标记，该标签中包括：当前时刻的时间信息和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，确定该事件类型对应的截图的标签，进而，根据该标签中的时间信息，确定该异常事件发生的时间。进一步的，监控人员便可以根据所确定的时间，直接调取与该时间对应的监控视频的视频内容。这样。语音关键事件检测的意义是什么？

    也就是说，安装在防护舱内的用于监控防护舱内情况的摄像头，可以作为本发明实施例中关于防护舱的图像的数据来源。这样，可以通过一个设备实现多种功能，可以极大地节省成本。当然，也可以在防护舱的相关位置上安装专门用于实时采集关于防护舱的图像的图像采集设备。这都是合理的。其中，为了获得较高的关于目标防护舱的事件检测结果的准确率，人们希望所获得的关于防护舱的图像能够尽可能的包括防护舱内更多的区域，即人们希望图像采集设备的拍摄区域能够尽可能地覆盖到防护舱内更多的空间。例如，如图2所示，可以将安装在防护舱顶部的摄像头作为本发明实施例中关于防护舱的图像的数据来源。其中，摄像机的镜头可以垂直于舱顶，也可以倾斜于舱顶，与舱顶形成一定的角度，例如，不小于60度。这都是合理的。当然，在实际应用中，作为关于防护舱的图像的数据来源的图像采集设备也可以安装在其他位置，只要能够保证能够基于该图像采集设备所采集到的关于防护舱的图像，确定当前时刻，关于目标防护舱的事件检测结果即可。下面，对本发明实施例提供的一种事件检测方法，进行介绍。图3为本发明实施例提供的一种事件检测方法的流程示意图。需要说明的是。语音关键事件检测主要有哪些零部件？上海自主可控语音关键事件检测是什么

语音关键事件检测在社会治安方面是否有作用？海南光纤数据语音关键事件检测介绍

    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。需要说明的是，下面对上述步骤f23的具体实现方式进行举例说明。一种具体实现方式中，上述步骤f23可以包括如下步骤f231-f232：f231：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；f232：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。在本实现方式中，当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为：正常事件概率以及每种类型的异常事件的概率时，电子设备可以根据预设的场景图像检测模型的权重，计算场景图像检测模型输出的正常事件概率以及每种类型的异常事件的概率分别与该权重的乘积，作为正常事件以及每种类型的异常事件的乘积；并根据预设的光流图检测模型的权重，计算光路途检测模型输出的正常事件概率以及每种类型的异常事件的概率分别与该权重的乘积，作为正常事件以及每种类型的异常事件的第二乘积。进而，计算乘积和第二乘积的和值。海南光纤数据语音关键事件检测介绍

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