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

    也就是说,安装在防护舱内的用于监控防护舱内情况的摄像头,可以作为本发明实施例中关于防护舱的图像的数据来源。这样,可以通过一个设备实现多种功能,可以极大地节省成本。当然,也可以在防护舱的相关位置上安装专门用于实时采集关于防护舱的图像的图像采集设备。这都是合理的。其中,为了获得较高的关于目标防护舱的事件检测结果的准确率,人们希望所获得的关于防护舱的图像能够尽可能的包括防护舱内更多的区域,即人们希望图像采集设备的拍摄区域能够尽可能地覆盖到防护舱内更多的空间。例如,如图2所示,可以将安装在防护舱顶部的摄像头作为本发明实施例中关于防护舱的图像的数据来源。其中,摄像机的镜头可以垂直于舱顶,也可以倾斜于舱顶,与舱顶形成一定的角度,例如,不小于60度。这都是合理的。当然,在实际应用中,作为关于防护舱的图像的数据来源的图像采集设备也可以安装在其他位置,只要能够保证能够基于该图像采集设备所采集到的关于防护舱的图像,确定当前时刻,关于目标防护舱的事件检测结果即可。下面,对本发明实施例提供的一种事件检测方法,进行介绍。图3为本发明实施例提供的一种事件检测方法的流程示意图。需要说明的是。语音关键事件检测的历史作用?江西移动语音关键事件检测介绍

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    直至电子设备判断预设时长内采集到的连续多帧图像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,即预设时长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预设时长内采集到的连续多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。当前,光流法是图像分析领域中被重点关注的一种方法,所谓光流是指图像亮度模式的表观运动。可以理解的,当用户在防护舱中进行各类金融活动时,用户的某些身体部位也是运动的,例如,手指等。光流表达了图像的变化,可以引申出光流场。所谓光流场是指图像中所有像素点构成的一种二维(2d)瞬时速度场,其中的二维速度矢量是景物中可见点的三维速度矢量在成像表面的投影。这样,光流不包含了被观察物体的运动信息,而且还包含有关景物三维结构的丰富信息。因此,在本发明实施例中也可以引入光流法。可选的,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中,还可以包括如下步骤d1:步骤d1:每当获取到一帧图像时,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;由于光流包含被观察物体的运动信息,因此,光流图表征的是两帧图像之间的变化。安徽无限语音关键事件检测服务标准语音关键事件检测的运用多吗?

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    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。

    在本实现方式中,类图像为: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,其中,m为正整数;或者,类图像为:当前帧图像。也就是说,在本实现方式中,电子设备可以将所获得的当前帧图像确定为待分析图像;此外,在获取到当前帧图像,并判断该当前帧图像包括目标对象后,电子设备可以判断所获取的关于目标防护舱的当前帧图像之前的连续m帧图像是否均包括目标对象,这样,便可以将当前帧图像和该m帧图像确定为待分析图像。这样,用于确定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内部空间的情况,进而提高事件检测的准确率。其中,m可以为任一正整数,例如,5,10等。s304: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。在确定待分析图像后,电子设备便可以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。具体的,在将待分析图像输入到预设的检测模型中后,电子设备可以得到预设的检测模型的输出结果,进而,根据该检测结果,电子设备便可以确定关于目标防护舱的事件检测结果。其中。语音关键事件检测有哪些关键技术?

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    还可以在检测到发生异常事件时,确定所发生的异常事件的事件类型。即事件检测结果为:关于发生异常事件且所发生异常事件类型的结果。这样,电子设备可以根据检测模型的输出结果,确定目标防护舱内发生哪种异常事件。可选的,一种具体实现方式中:在上述步骤s304中,上述检测模型可以直接输出:所发生的异常事件的类型,这样,电子设备便可以直接确定目标防护舱内用户出现的异常事件的类型,并将该类型作为:关于目标防护舱的事件检测结果。例如,倒地事件;这样,电子设备便可以确定目标防护舱内出现用户意外倒地的事件。可选的,另一种具体实现方式中:在上述步骤s304中,在训练检测模型时,可以预先设定多种类型的异常事件,则上述检测模型可以直接输出:正常事件概率以及每种类型的异常事件的概率。其中,正常事件表示目标防护舱内未发生异常事件。这样,电子设备便可以将概率比较高的事件确定为目标防护舱内用户出现的事件的类型,并将该类型作为:关于目标防护舱的事件检测结果。显然,当正常事件概率比较高时,则可以确定目标防护舱内未发生异常事件,当某类型的异常事件的概率比较高时,则可以确定目标防护舱内发生该类型异常事件。例如,正常事件概率5%。语音关键事件检测工具使用。四川电子类语音关键事件检测是什么

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    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。江西移动语音关键事件检测介绍

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