江苏无限语音关键事件检测标准

    并且对于本领域的普通技术人员来说显而易见的是，在本申请所描述的实施例包含的范围内可以有更多的实施例和实现方案。尽管在附图中示出了许多可能的特征组合，并在具体实施方式中进行了讨论，但是所公开的特征的许多其它组合方式也是可能的。除非特意加以限制的情况以外，任何实施例的任何特征或元件可以与任何其它实施例中的任何其他特征或元件结合使用，或可以替代任何其它实施例中的任何其他特征或元件。本申请包括并设想了与本领域普通技术人员已知的特征和元件的组合。本申请已经公开的实施例、特征和元件也可以与任何常规特征或元件组合，以形成由权利要求限定的独特的发明方案。任何实施例的任何特征或元件也可以与来自其它发明方案的特征或元件组合，以形成另一个由权利要求限定的独特的发明方案。因此，应当理解，在本申请中示出和/或讨论的任何特征可以单独地或以任何适当的组合来实现。因此，除了根据所附权利要求及其等同替换所做的限制以外，实施例不受其它限制。此外，可以在所附权利要求的保护范围内进行各种修改和改变。此外，在描述具有代表性的实施例时，说明书可能已经将方法和/或过程呈现为特定的步骤序列。然而。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。江苏无限语音关键事件检测标准

    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。浙江光纤数据语音关键事件检测内容语音关键事件检测在我国是如何发展的？

    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。

    确定关于目标防护舱的事件检测结果；其中，光流图检测模型为：采用各个第二样本图像组和每个第二样本图像组的事件检测结果所训练得到的模型，且每一第二样本图像组中的图像与待分析图像的图像数量相同，各个第二样本图像组中的图像为：关于防护舱的光流图。可选的，一种具体实现方式中，上述装置还包括：光流图确定模块，用于每获取到一帧图像，利用该帧图像和该帧图像的前一帧图像，得到该帧图像对应的光流图；则在本实现方式中，上述结果确定子模块包括：辅助图像确定单元，用于将至少包含光流图在内的第二类图像确定为辅助图像，第二类图像中各个图像的类型均为：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，光流图为当前帧图像对应的光流图；辅助图像检测单元，用于将辅助图像输入到预设的光流图检测模型中，得到光流图检测模型输出的检测结果；其中，光流图检测模型为：采用各个第二样本图像组和每个第二样本图像组的事件检测结果所训练得到的模型，且每一第二样本图像组中的图像与待分析图像的图像数量相同，各个第二样本图像组中的图像为：关于防护舱的光流图；结果确定单元。语音关键事件检测在国际上的运用如何？

    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。在该检测模型的训练过程中，可以将各个样本图像作为待训练模型的输入，将各个样本图像的事件检测结果作为待训练模型的输出。这样，在训练过程中，待训练模型可以学习各个样本图像中的图像特征，输出各个样本图像的事件检测结果，逐步建立样本图像的图像特征和事件检测结果的对应关系。这样，经过大量样本图像的学习，便可以得到上述检测模型。而该训练得到的检测模型也就可以用于对基于当前帧图像确定的待分析图像进行检测，输出的事件检测结果，即为关于目标防护舱的事件检测结果。显然，在训练上述检测模型时，所使用的样本图像为关于防护舱的图像。需要强调的是，不同类型和数量的待分析图像，所利用的检测模型也是不同的。为了行为清楚，后续将会对待分析图像与检测模型之间的对应关系进行举例说明。需要说明的是，上述检测模型可以在电子设备中训练得到的，也可以在与电子设备通信连接的其他电子设备中训练得到的，这样，电子设备便可以从该其他电子设备中获得上述检测模型，这都是合理的。此外，在本发明实施例中，电子设备可以检测目标防护舱内是否发生异常事件，则在这种情况下。语音关键事件检测的历史作用？河北信息化语音关键事件检测特征

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    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。江苏无限语音关键事件检测标准

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