所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。在当前检测用户在防护舱内出现倒地事件的相关方案中,由于红外线发射器和红外线接收器距离地面有一定的高度,因此,当防护舱内用户...
监控人员往往需要花费很久的时间才能在监控视频中准确定位到异常事件所对应的视频内容。这样,为了减少监控人员在查看视频时所耗费的时间,当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时,电子设备可以采取多种方式对异常事件所发生的时间进行标记。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b1:步骤b1:对当前帧图像进行截图,并为所得到的截图添加标签,其中,标签包括:采集当前帧图像的采集时间和所发生异常事件类型对应的类型标签。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,便可以对当前帧图像进行截图,并通过标签对所得到的截图进行标记,该标签中包括:当前时刻的时间信息和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,确定该事件类型对应的截图的标签,进而,根据该标签中的时间信息,确定该异常事件发生的时间。进一步的,监控人员便可以根据所确定的时间,直接调取与该时间对应的监控视频的视频内容。这样。语音关键事件检测的劣处是什么?浙江语音关键事件检测供应
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。河北数字语音关键事件检测标准语音关键事件检测有哪些关键技术?
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。
电子设备便可以基于该当前帧图像,确定待分析图像。由于是对目标防护舱内发生的事件进行检测,因此,也就是检测目标防护舱内的用户是否处于正常情况中。这样,电子设备所确定的待分析图像便可以为:关于目标防护舱内的用户的图像,进一步的,目标防护舱内的用户通过当前帧图像中的目标对象表征。因此,电子设备所确定的待分析图像即为:关于目标防护舱及目标对象的图像。例如,包括目标防护舱内部情况及目标对象的图像。需要说明的是,电子设备可以通过多种方式基于当前帧图像,确定待分析图像,对此,本发明实施例不做具体限定。可选的,一种具体实现方式中,上述步骤s303,可以为: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。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,并且,由于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,电子设备可以将这些关于目标防护舱,且包括目标对象的图像确定为待分析图像。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。具体的。语音关键事件检测图片。
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。具体的,当待分析图像为:包括光流图和光流图之前的连续n帧光流图的多张图像,则光流图检测模型为: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包括n+1帧光流图。其中,针对至少一个防护舱,在该防护舱中发生各类事件时,获取n+1帧关于该防护舱的光流图,这样,该n+1帧光流图便可以组成一个第二样本图像组,并进一步确定该第二样本图像组的事件检测结果为:获取该n+1帧光流图时,该防护舱内发生的事件类型。具体的,当待分析图像为:光流图,则光流图检测模型为: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。其中,针对至少一个防护舱,在该防护舱中发生各类事件时,获取一帧关于该防护舱的光流图,并将获取该光流图时,该防护舱内发生的事件类型作为该光流图的事件检测结果,这样。语音关键事件检测的使用步骤指南。河北数字语音关键事件检测标准
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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。浙江语音关键事件检测供应
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