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    如果是，基于所述当前帧图像，确定待分析图像，其中，所述待分析图像为：关于所述目标语音关键事件检测防护舱及所述目标对象的图像；将所述待分析图像输入到预设的检测模型中，得到关于所述目标防护舱的事件检测结果；其中，所述检测模型为：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。第二方面，本发明实施例提供了一种事件检测装置，所述装置包括：图像获取模块，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，用于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防护舱的用户身体部位；如果是，触发图像确定模块；所述图像确定模块，用于基于所述当前帧图像，确定待分析图像，其中，所述待分析图像为：关于所述目标防护舱及所述目标对象的图像；结果确定模块，用于将所述待分析图像输入到预设的检测模型中，得到关于所述目标防护舱的事件检测结果；其中，所述检测模型为：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。第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口。语音关键事件检测是高科技吗？湖北语音关键事件检测哪里买

    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。湖南新一代语音关键事件检测标准语音关键事件检测主要对哪些领域有大作用？

    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。

    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。语音关键事件检测图片。

    电子设备可以确定存在用户进入目标防护舱，则在当前时刻，目标防护舱内可能发生异常事件，这样，电子设备便可以继续执行步骤s303。需要说明的是，在本实现方式中，电子设备可以采用任一能够检测出当前帧图像和当前帧图像之前的连续预设数量帧图像中是否均包含目标对象的图像识别算法执行上述步骤s302a，对此，本发明实施例不做具体限定。其中，上述预设数量可以为任一正整数，例如，5，10等，这都是合理的。下面，对电子设备执行上述步骤s302a的具体过程进行说明：电子设备在获取到每帧关于目标防护舱的图像后，判断该图像中是否包含目标对象。进而，在获取该图像的下一帧图像后，判断该下一帧图像中是否包括与前一帧图像相同的目标对象。依次类推，直至电子设备判断连续预设数量帧图像后中均包含相同的目标对象后，电子设备继续获得下一帧图像，即采集完连续预设数量帧图像后的当前时刻对应的当前帧图像，并判断该当前帧图像中是否包括前连续预设数量帧图像所包含的目标对象。这样，当判断结果为是时，电子设备便可以继续执行后续步骤s303。另一种具体实现方式中，如图5所示。语音关键事件检测受哪些因素影响？云南数字语音关键事件检测标准

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