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

    红外线发射器所发射的红外线将被用户身体发射到红外接收器。而当用户倒地后,红外线接收器因为接收不到红外线的反射信号而判断用户出现倒地事件,并发出警报,以使外界救护人员能够及时地进入对用户进行救援。然而,在上述相关方案中,由于红外线发射器和红外线接收器距离地面有一定的高度,因此,当防护舱内用户出现弯腰等情况,身体低于该高度时,红外接收器因为接收到红外信号而判断用户出现倒地事件,产生误报;当身高不足上述高度的用户进入防护舱时,将无法检测到用户进入语音关键事件检测防护舱,进而,当该用户发生倒地事件时,产生漏报。且,该方案无法检测出用户出现剧烈运动。基于此,上述相关方案对防护舱内用户出现异常事件的检测准确率较低。技术实现要素:本发明实施例的目的在于提供一种事件检测、装置及电子设备,以提高对防护舱内用户出现异常事件的检测准确率。具体技术方案如下:方面,本发明实施例提供了一种事件检测方法,所述方法包括: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;检测所述当前帧图像是否包含目标对象,其中,所述目标对象为:能够表征用户进入所述目标语音关键事件检测防护舱的用户身体部位。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。广州光纤数据语音关键事件检测供应

    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。广州新一代语音关键事件检测特征语音关键事件检测就找鱼亮科技,服务体系完善!

    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。

    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,可以包括以下步骤g21-g23:步骤g21:将至少包含当前帧图像的类图像确定为辅助图像;步骤g22:将辅助图像输入到预设的场景检测模型中,得到场景检测模型输出的检测结果;步骤g23: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,确定当前时刻,关于目标防护舱的事件检测结果。其中,关于类图像的相关描述内容、场景检测模型的相关描述内容、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的融合过程等,可以参见上述的以第二类图像作为辅助图像时的相关描述内容。相对应上述本发明实施例提供的一种事件检测方法,本发明实施例还提供了一种事件检测装置。图6为本发明实施例提供的一种事件检测装置的结构示意图,如图6所示,该装置可以包括如下模块:图像获取模块610,用于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;图像检测模块620,用于检测当前帧图像是否包含目标对象,其中,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;如果是,触发图像确定模块;图像确定模块630。智能语音质检都有什么功能?

    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。语音关键事件检测技术可以帮助我们在海量的音频数据中快速找到感兴趣的部分,提高信息处理的效率。河南电子类语音关键事件检测哪里买

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    比如人名、地名、组织机构名、时间等。4、事件检测与主体抽取:事件检测与主体抽取即为同时抽取事件的触发词和事件的主体。5、注意力机制:注意力机制的本质来自于人类视觉注意力机制。当人们发现一个场景经常在某部分出现自己想观察的东西时,人们会进行学习在将来再出现类似场景时把注意力放到该部分上。在计算某一序列表示时,注意力机制可以获得权重和序列位置的相关性。6、自注意力机制:自注意力机制是对注意力机制的改进,减少了对外部信息的依赖,更擅长捕捉数据或特征的内部相关性,无视词之间的距离直接计算依赖关系,能够学习一个句子的内部结构。7、span:span可认为是“一段区域,每个span具有一定的宽度”,就是对一段话进行固定长度的选取,比如一句话“我吃了面包,喝了牛奶”,如果span的宽度为2,则可以得到片段“我今”、“”、“天吃”等。8、span的划分:span的划分是指根据设定的span的大宽度,从小到大依次进行划分。比如span大宽度为8,则span的宽度为1-8,分别进行划分,可以得到多个span。9、span的分类:span的分类是指通过模型或特定的方法判断一条数据所属的类型即标签,一般而言,分类任务中的每条数据只属于一个类别。广州光纤数据语音关键事件检测供应

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