深圳无限语音关键事件检测服务标准

    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。利用语音关键事件检测技术，我们可以实现音频数据的自动分类和标签化，方便后续的检索和分析。深圳无限语音关键事件检测服务标准

    并且对于本领域的普通技术人员来说显而易见的是，在本申请所描述的实施例包含的范围内可以有更多的实施例和实现方案。尽管在附图中示出了许多可能的特征组合，并在具体实施方式中进行了讨论，但是所公开的特征的许多其它组合方式也是可能的。除非特意加以限制的情况以外，任何实施例的任何特征或元件可以与任何其它实施例中的任何其他特征或元件结合使用，或可以替代任何其它实施例中的任何其他特征或元件。本申请包括并设想了与本领域普通技术人员已知的特征和元件的组合。本申请已经公开的实施例、特征和元件也可以与任何常规特征或元件组合，以形成由权利要求限定的独特的发明方案。任何实施例的任何特征或元件也可以与来自其它发明方案的特征或元件组合，以形成另一个由权利要求限定的独特的发明方案。因此，应当理解，在本申请中示出和/或讨论的任何特征可以单独地或以任何适当的组合来实现。因此，除了根据所附权利要求及其等同替换所做的限制以外，实施例不受其它限制。此外，可以在所附权利要求的保护范围内进行各种修改和改变。此外，在描述具有代表性的实施例时，说明书可能已经将方法和/或过程呈现为特定的步骤序列。然而。海南信息化语音关键事件检测特征通过结合语音关键事件检测和自然语言处理技术，我们可以实现更加智能的语音助手和智能客服系统。

    本发明实施例提供的一种事件检测方法，包括如下步骤：s300：实时获取关于目标防护舱的图像，并将当前时刻所采集到的图像作为当前帧图像；其中，目标防护舱指代的是需要进行事件检测的防护舱，并不具有任何其他限定意义。目标防护舱所对应的目标图像采集设备，实时对目标防护舱的内部空间进行图像采集，并将得到的关于目标防护舱的图像实时传输给的目标防护舱所对应的电子设备。这样，电子设备便可以实时获取关于目标防护舱的图像。其中，可以理解的，关于目标防护舱的图像可以为目标防护舱内部空间的图像。也就是说，上述目标图像采集设备可以在每个时刻采集关于目标防护舱的图像，进而，电子设备可以在每个时刻获得在该时刻时，关于目标防护舱的图像，该图像显示了每个时刻目标防护舱的内容空间的情况。则在当前时刻，电子设备所获得的关于目标防护舱的图像即为在当前时刻，目标图像采集设备所采集的关于目标防护舱的图像，这样，电子设备可以将该图像作为当前帧图像。显然，电子设备可以基于当前帧时刻，确定当前时刻，关于目标防护舱的事件检测结果。s301：检测当前帧图像是否包含目标对象，如果是，执行步骤s303；其中。

    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。语音关键事件检测有什么注意事项？欢迎来电咨询！

    电子设备在上述步骤s304中得到的事件检测结果可以为：关于未发生异常事件的结果，即目标防护舱内未发生异常情况；相对应的，电子设备在上述步骤s304中得到的事件检测结果也可以为：关于发生异常事件的结果，即目标防护舱内发生异常情况。可选的，一种具体实现方式中，上述事件检测结果为：关于未发生异常事件的结果。具体的，当事件检测结果为：关于未发生异常事件的结果时，则在上述步骤s304中，上述检测模型可以直接输出：未发生异常事件，这样，电子设备便可以确定目标防护舱内未发生异常事件。可选的，另一种具体实现方式中，上述事件检测结果为：关于发生异常事件的结果。具体的，当事件检测结果为：关于发生异常事件的结果时，则在上述步骤s304中，上述检测模型可以直接输出：发生异常事件，这样，电子设备便可以确定目标防护舱内发生异常事件。显然，在上述实现方式中，电子设备能够确定目标防护舱内是否发生异常事件，而不能确定当发生异常事件时，该异常事件的事件类型。因此，为了便于监控人员能够有针对性地对防护舱内所发生的异常事件进行处理，降低用户的人身伤害和财产损失，电子设备不但可以检测目标防护舱内是否发生异常事件。语音关键事件检测的好处有哪些？河北移动语音关键事件检测标准

语音关键事件检测算法通常基于机器学习和深度学习技术，通过训练模型来识别不同的声音模式。深圳无限语音关键事件检测服务标准

    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。深圳无限语音关键事件检测服务标准