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

    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;可以理解的,在某些时刻,目标防护舱内可能并不存在用户,则可以确定在这些时刻目标防护舱内不会发生异常事件。因此,为了节省电子设备的资源,减轻电子设备的运行负担,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对当前帧图像进行检测,判断当前帧图像是否包含目标对象。其中,当判断结果为是时,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,电子设备可以采用任一能够检测出当前帧图像中是否包含目标对象的图像识别算法执行上述步骤s302,对此,本发明实施例不做具体限定。此外,根据实际情况中,根据采集关于目标防护舱的图像的图像采集设备的安装位置,上述目标对象所指示的具体的用户身体部位可以不同。例如,当图像采集设备安装在舱顶时,该目标对象可以是用户的头肩部;当图像采集设备安装在舱壁时,目标对象可以是用户的全身图像。这都是合理的。s303: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。在判断得到当前帧图像中包括目标对象后。语音关键事件检测的主要功能。上海信息化语音关键事件检测设计

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    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,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。需要说明的是,由于电子设备可以实时对目标防护舱内部发生的异常事件进行检测,则在上述本发明实施例提供的一种事件检测方法中,电子设备对实时获取的每一关于目标防护舱的图像后,判断该图像是否包括目标对象,并在判断结果为是时,执行后续步骤s303-s304。然而,可以理解的,在某些时刻。上海信息化语音关键事件检测设计语音关键事件检测在国际上的运用如何?

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    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JLayer和LayerUI结合起来可以检测任意区域上发生的事件(包括嵌套的子组件),这些类共同提供了4个方法来检测事件。·publicvoidsetLayerEventMask(longlayerEventMask)调用这个JLayer方法时必须使用位掩码AWTEvent常量选择它检测到的事件类型,如:setLayerEventMask(|);可以检测到按键和焦点改变事件。·publicvoidinstallUI(JComponentc)这个LayerUI方法通常放在setLayerEventMask()方法之前,这个方法类的代码首先调用超类方法((c);),然后是引用JLayer的JComponent参数,使用setLayerEventMask():((JLayer)c).setLayerEventMask();返回的结果。·publicvoiduninstallUI(JComponentc)这个LayerUI方法放在没有参数的setLayerEventMask()方法后,这个方法内的代码首先调用超类方法((c);),然后是引用JLayer的JComponent参数,使用setLayerEventMask():((JLayer)c).setLayerEventMask(0);返回的结果。·publicvoideventDispatched(AWTEvente,Jlayerl)只要前面注册的事件发生了,就会调用这个LayerUI方法,在这个方法中插入的代码负责响应事件,并恰当地更新层,更新了不同的绘制属性(如颜色)后,通过传递给这个方法的JLayer参数调用repaint()方法重新绘制。语音关键事件检测的难点有哪些?

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    控制器可以根据接收到的图像确定是否存在溺水现象发生,并在确定存在溺水现象发生时,向告警装置输出告警指令。告警装置在接收到告警指令后执行告警操作,从而可以提醒救生人员。因此,本实用新型实施例中的方案能够及时准确地检测到溺水事件的发生,并及时地通知救生员进行救援。说明是本实用新型实施例中的一种溺水事件检测系统的结构;本实用新型实施例中的一种摄像头安装位置;是本实用新型实施例中的另一种溺水事件检测系统的结构示意图。具体实施方式现有技术中,为有效解决溺水问题,通常在游泳场馆中安装有摄像头,摄像头通常安装在游泳池的上方,以实时采集游泳池内的图像。后台工作人员在监控室查看摄像头实时采集到的图像,并依次确认是否有游泳者出现溺水现象。然而,当游泳池内的游泳者较多时,后台工作人员获知每一个游泳者的当前状态的时间较长,难以及时发现发生溺水的游泳者。综上,现有的解决溺水问题的方案存在效率低下和准确度较低的技术问题。在本实用新型中,n个摄像头实时采集图像,控制器可以实时获取n个摄像头采集到的图像。控制器可以根据接收到的图像确定是否存在溺水现象发生,并在确定存在溺水现象发生时。语音关键事件检测辨别声音有效吗?上海信息化语音关键事件检测设计

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    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。上海信息化语音关键事件检测设计

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