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

    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。语音关键事件检测和摄像头有联系吗?欢迎来电咨询!数字语音关键事件检测特征

    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。可选的,一种具体实现方式中,上述装置还包括:视频标记模块,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,在关于目标防护舱的监控视频中,为当前帧图像添加第二标签,其中,第二标签包括:所发生异常事件类型对应的类型标签。相应于上述本发明实例提供的一种事件检测方法,本发明实施例还提供了一种电子设备,如图7所示,包括处理器701、通信接口702、存储器703和通信总线704,其中,处理器701,通信接口702,存储器703通过通信总线704完成相互间的通信,存储器703,用于存放计算机程序;处理器701,用于执行存储器703上所存放的程序时,实现上述本发明实施例提供的一种事件检测方法中的任一方法步骤。上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(peripheralcomponentinterconnect,pci)总线或扩展工业标准结构(extendedindustrystandardarchitecture,eisa)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图中用一条粗线表示,但并不表示有一根总线或一种类型的总线。广东光纤数据语音关键事件检测设计语音关键事件检测技术能够识别音频中的特定声音模式,如掌声、笑声或特定词汇。

    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。语音关键事件检测技术可以帮助我们更好地理解人类的语言和交流方式。

    便可以极大地减少监控人员在查看视频时所耗费的时间。另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c2:步骤c2:在关于目标防护舱的监控视频中,为当前帧图像添加第二标签,其中,第二标签包括:所发生异常事件类型对应的类型标签。当用于采集关于目标防护舱的图像的图像采集设备和用于对目标防护舱进行监控的摄像头为同一设备时,电子设备实时获取的关于目标防护舱的图像即为关于目标防护舱的监控视频中的每个视频帧。这样,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,便可以通过第二标签对当前帧图像进行标记,该第二标签中包括: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,在监控视频的进度条上查找该类型标签对应的视频帧的录制时间。进一步的,监控人员便可以根据所查找到的时间,直接调取与该时间对应的监控视频的视频内容。这样,便可以极大地减少监控人员在查看视频时所耗费的时间。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。语音关键事件检测技术怎么样?欢迎来电咨询!福建信息化语音关键事件检测介绍

语音关键事件检测是未来语音识别和智能交互领域的重要研究方向之一。数字语音关键事件检测特征

    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。数字语音关键事件检测特征

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