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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。语音关键事件检测在国际上的运用如何？广西电子类语音关键事件检测哪里买

    这样，电子设备在每获取到一帧图像时，便可以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。进一步的，在本实现方式中，上述步骤s303，基于当前帧图像，确定待分析图像，便可以包括如下步骤e1：步骤e1：将至少包含光流图在内的第二类图像确定为待分析图像，其中，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，光流图为当前帧图像对应的光流图。由于电子设备实时获取的关于目标防护舱的图像均为目标图像采集设备所采集的、能够反映目标防护舱的内部空间在每个时刻的真实情况的图像，而光流图是基于这些关于目标防护舱的图像中人物的运动变化情况获得的，因此，电子设备可以将光流图确定为待分析图像。从而，利用待分析图像，确定当前时刻，关于目标防护舱的事件检测结果。其中，为了描述简单，可以将当前帧图像的光流图简称为光流图。其中，由于本发明实施例是对目标防护舱内的用户是否处于正常情况中进行检测，因此，第二类图像中的各个光流图应该是关于目标防护舱中用户运动情况的光流图。进一步的，由于每帧光流图是通过连续两帧图像获取到的，因此，在本实现方式中。浙江无限语音关键事件检测哪里买语音关键事件检测的维修指南。

    在清单中，LayerUI的installUI()方法调用setLayerEventMask()检测鼠标移动事件，它又调用eventDispatched()方法返回结果。这个方法首先调用()方法确定鼠标移动事件相对于层的坐标位置。接下来这个方法通过检查它的坐标是否落在围绕UI中心的一个矩形区域内，检测鼠标指针是否移到印记文本上方，如果坐标刚好落在这个矩形区域内，印记文本的颜色就变为淡红色，除此以外，印记文本的颜色就恢复为蓝色。显示了鼠标移到印记文本上方前后的颜色变化。鼠标指针移到文本上方时，重新绘制文本颜色给用户一个不刺眼的提示小结JLayer对自定义绘制和事件检测的支持让你可以改进UI的各个组件，你可以将这个Swing组件和半透明及任意形状窗口特性结合起来使用，让你可以设计出更有趣的用户界面。

    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可选的，一种具体实现方式中，上述装置还包括图像判断模块；在本实现方式中，一种情况下，图像判断模块，可以用于在基于当前帧图像，确定待分析图像之前，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；在本实现方式中，另一种情况下，图像判断模块，可以用于在基于当前帧图像，确定待分析图像之前，判断当前帧图像和在当前时刻之前的预设时长内采集到的连续多帧图像，是否均包含目标对象；如果是，触发图像确定模块。可选的，一种具体实现方式中，上述图像确定模块630包括：图像确定子模块，用于将至少包含当前帧图像的类图像确定为待分析图像，其中，类图像中各图像均为关于目标防护舱，且包括目标对象的图像。可选的，一种具体实现方式中，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，类图像为：当前帧图像。可选的，一种具体实现方式中，上述结果确定模块640包括：图像检测子模块，用于将待分析图像输入到预设的场景图像检测模型中，得到场景图像检测模型输出的检测结果；结果确定子模块，用于基于场景图像检测模型输出的检测结果。语音关键事件检测的意义是什么？

    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。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。浙江无限语音关键事件检测哪里买

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    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。广西电子类语音关键事件检测哪里买

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