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。语音关键事件检测真的好用吗?新一代语音关键事件检测内容
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。新一代语音关键事件检测内容语音关键事件检测的维修指南。
实施例一:待分析图像为上述类图像,即待分析图像为至少包含当前帧图像的目标防护舱的图像:则上述步骤s304,包括如下步骤f1-f2:步骤f1: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;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;其中,由于待分析图像为目标防护舱的场景图像,则在本实施例一中,所采用的检测模型即为预设的场景图像检测模型,且用于训练该场景图像检测模型的各个样本图像组中所包括的图像可以称为场景图像。需要说明的是,场景图像检测模型为:采用各个样本图像组和每个样本图像组的事件检测结果所训练得到的模型,且每一样本图像组中的图像与待分析图像的图像数量相同,各个样本图像组中的图像为:所采集到的关于防护舱的图像。具体的,当待分析图像为: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,则场景图像检测模型为:采用各个样本图像组和每个样本图像组的事件检测结果所训练得到的模型,且每一样本图像组中包括m+1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m+1帧关于该防护舱的图像,这样。
当目标人物的沉浮频率偏离目标频率值时,也即目标人物沉浮频率过高或沉浮频率过低,目标人物均存在溺水的可能性。在具体实施中,游泳者在正常游泳时,泳姿可能会发生变化,但是泳姿通常是正常的,例如,游泳者在某一时间段进行蛙泳,之后一段时间进行仰泳。若游泳者出现溺水时,其对应的泳姿会出现异常。因此,在本实用新型实施例中,当目标人物的沉浮频率偏离预设的目标频率值,且目标人物的泳姿信息异常时,控制器12可以判定目标人物发生溺水。在具体实施中,若在目标人物所处的理论位置范围内没有检测到目标人物,且没有检测到目标人物的时间超过预设时长时,目标人物也可能会发生溺水。在本实用新型实施例中,当目标人物的沉浮频率偏离预设的目标频率值,且在预设时长内在所述理论位置范围内没有检测到目标人物时,控制器12也可以判定目标人物发生溺水。在实际应用中,预设时长可以根据具体的应用场景进行设定。例如,预设时长设置为15s。又如,预设时长设置为20s。需要说明的是,在本实用新型实施例中,控制器12执行的算法运算操作均可以采用现有的公知技术所实现。在具体实施中,在判定目标人物溺水之后,控制器12可以向预先关联的告警装置13输出告警指令。语音关键事件检测在哪些地区被大力推广?
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。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。山东无限语音关键事件检测设计
语音关键事件检测在社会治安方面是否有作用?新一代语音关键事件检测内容
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。新一代语音关键事件检测内容
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