深圳新一代语音关键事件检测内容

    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a1-a2：步骤a1：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，执行步骤a2；步骤a2：生成并发出与预设类型对应的报警信号。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，便可以进一步判断该事件类型是否包括预设类型的事件，并在判断结果为时是，生成并发出与预设类型对应的报警信息。例如，当电子设备确定当前时刻目标防护舱内出现的异常事件为用户倒地事件，而预设类型的事件也为用户倒地事件时，电子设备便可以判断得到：目标目标防护舱当前时刻发生的事件类型包括预设类型的事件。进而，电子设备便可以生成和发出与用户倒地事件对应的报警信号，例如，发出“请拨打120”的语音信息等。其中，电子设备生成并发出的报警信号可以有多种形式，例如，指示灯闪烁，发出语音信息，发出警报声等。这都是合理的。此外，为了能够更充分地了解异常事件发生前后，目标防护舱的内部情况，监控人员通常会在异常事件处理结束后，去查看目标防护舱的监控视频。然而，由于目标防护舱的监控视频具有大量的视频数据，且该数据数据还在实时增加，因此。语音关键事件检测的意义是什么？深圳新一代语音关键事件检测内容

    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。深圳新一代语音关键事件检测内容语音关键事件检测主要应用在哪些领域？

    第二类图像中各个图像均为：基于每两帧连续的关于目标防护舱且包括目标对象的图像获取的光流图。具体的，在本实现方式中，第二类图像为：包括光流图和光流图之前的连续n帧光流图的多张图像；其中，n为正整数；或者，第二类图像为：光流图。也就是说，在本实现方式中，电子设备可以将所获得的光流图确定为待分析图像；此外，在获取到光流图后，电子设备可以判断光流图之前的连续n帧光流图是否均是基于每两帧连续的关于目标防护舱且包括目标对象的图像获取的，当判断结果为是时，电子设备也可以将包括光流图和该连续n帧光流图的多张图像确定为待分析图像。这样，用于确定当前时刻，关于目标防护舱的事件检测结果的待分析图像为多张，可以更充分地反映目标防护舱中用户的运动变化情况，进而提高事件检测的准确率。其中，n可以为任一正整数，例如，5，10等。基于上述对步骤s304中的说明中，对检测模型模型的描述内容，可以确定不同类型和数量的待分析图像，所利用的检测模型不同。进一步的，针对不同的待分析图像，则上述步骤s304的实现方式不同。下面，针对不同类型和数量的待分析图像，对上述步骤s304的具体执行方式，以及待分析图像与检测模型之间的对应关系进行举例说明。

    确定在时刻t0目标人物所处的位置信息，以及在时刻t1目标人物所处的位置信息。根据两个时刻目标人物所处的位置信息，可以获取目标人物的运动轨迹。根据目标人物的运动轨迹，可以获知目标人物所处的理论位置范围。在确定了目标人物的理论位置范围之后，控制器12可以从m个第二摄像头14采集到的实时图像中，识别出目标人物游泳时的动作姿势，进而获取目标人物的泳姿信息。在实际应用中，游泳者在游泳时，其对应的泳姿可以为蝶泳、蛙泳、仰泳、自由泳等。无论哪种泳姿，都存在一定的规律性。在具体实施中，控制器12可以采用现有的图像识别方法来识别目标人物游泳时的动作姿势。控制器12可以将识别出的动作姿势与现有的泳姿信息库进行比对，从而获知目标人物的泳姿信息。具体的比对过程也可以采用现有的匹配算法，本实用新型实施例不做赘述。在具体实施中，可以预先根据经验值，设置相应的目标频率值。例如，根据大数据统计分析，正常情况下，游泳者沉浮一次间隔的时间为15s，也即1分钟游泳者的沉浮频率为4次。此时，可以设置目标频率值为1分钟4次。可以理解的是，目标频率值也可以根据实际的应用场景进行设定，并不仅限于本实用新型上述实施例中提供的示例。语音关键事件检测真的好用吗？

    虽然用户进入了目标防护舱，但是用户并没有在目标防护舱内停留，而是立刻离开了目标防护舱，又或者，在某个时刻，用户从目标防护舱前路过，而在此刻采集到的关于目标防护舱的图像恰好拍摄到用户投射到防护舱门上的影子。显然，在上述这些时刻，虽然电子设备获取的当前帧图像中存在目标对象，但是，电子设备可以确定在这些时刻目标防护舱内不会发生针对该目标对象所在的用户的异常事件，进而，不需要对这些时刻获取的关于目标防护舱的图像执行后续步骤s303-s304。因此，为了进一步节省电子设备的资源，减轻电子设备的运行负担，同时也为了避免误报，电子设备可以通过多种方式来确定执行步骤s303的条件。一种具体实现方式中，如图4所示，在上述步骤s303，基于当前帧图像，确定待分析图像之前，上述本发明实施例提供的一种事件检测方法还可以包括：s302a：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，如果是，执行上述步骤s303。在本实现方式中，在获取到当前帧图像后，电子设备便可以利用图像识别算法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。其中，当判断结果为是时。语音关键事件检测受哪些因素影响？湖南光纤数据语音关键事件检测设计

语音关键事件检测用到了哪些技术？深圳新一代语音关键事件检测内容

    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。深圳新一代语音关键事件检测内容

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