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

    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。可选的,一种具体实现方式中,上述装置还包括:视频标记模块,用于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,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。相应于上述本发明实例提供的一种事件检测方法,本发明实施例还提供了一种电子设备,如图7所示,包括处理器701、通信接口702、存储器703和通信总线704,其中,处理器701,通信接口702,存储器703通过通信总线704完成相互间的通信,存储器703,用于存放计算机程序;处理器701,用于执行存储器703上所存放的程序时,实现上述本发明实施例提供的一种事件检测方法中的任一方法步骤。上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(peripheralcomponentinterconnect,pci)总线或扩展工业标准结构(extendedindustrystandardarchitecture,eisa)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图中用一条粗线表示,但并不表示有一根总线或一种类型的总线。语音关键事件检测有哪些关键技术?欢迎咨询!湖南信息化语音关键事件检测哪里买

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    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,当防护舱内用户出现弯腰等情况,身体低于该高度时,红外接收器因为接收到红外信号而判断用户出现倒地事件,产生误报;当身高不足上述高度的用户进入防护舱时,将无法检测到用户进入防护舱,进而,当该用户发生倒地事件时,产生漏报。且,该方案无法检测出用户出现剧烈运动。基于此,上述相关方案对防护舱内用户出现异常事件的检测准确率较低。为了解决上述相关方案中存在的问题,本发明实施例提供了一种事件检测方法。可以理解的,由于用户在防护舱内进行各类金融服务,因此,为了保证用户的人身安全和财产安全,会通过摄像头对防护舱内的情况进行监控。显然,在本发明实施例中,这些摄像头在对防护舱内的情况进行监控时,所采集到的实时监控画面即为本发明实施例中的关于防护舱的图像。这样,随着摄像头不断采集到防护舱内的监控画面,也就可以实时获得关于防护舱的图像。云南移动语音关键事件检测设计语音关键事件检测的应用步骤是如何的?欢迎咨询!

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    倒地事件概率75%,剧烈运动事件15%,破坏设备事件5%;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。可以理解的,对防护舱内发生的异常事件进行检测的目的之一是保证监控人员能够及时发现各类异常事件,保证防护舱内的用户的人身和财产安全,因此,可以实时对目标防护舱内发生的事件进行检测。具体的,在本发明实施例中,电子设备是实时获取当前帧图像的,进而,便可以继续实时判断该当前帧图像是否包括目标对象时,并在判断结果为是时,实时对目标防护舱内发生的事件进行检测,得到在采集当前帧图像的当前时刻,关于目标防护舱的事件检测结果。即电子设备可以实现对关于目标防护舱的事件检测结果的实时检测,其中,在这种情况下,上述所确定的关于目标防护舱的事件检测结果均为:当前时刻,关于目标防护舱的事件检测结果。从而,可以及时发现目标防护舱内出现的各类异常事件。进一步的,在发现目标防护舱内出现的各类异常事件后,为了保证监控人员能够及时对异常事件该异常事件作出反应,采取有针对性的应对措施。则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。

    用于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,确定关于目标防护舱的事件检测结果。可选的,一种具体实现方式中,上述结果确定单元包括:乘积计算子单元,用于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;结果确定子单元,用于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。可选的,一种具体实现方式中,事件检测结果为:关于未发生异常事件的结果,或者,关于发生异常事件且所发生异常事件类型的结果。可选的,一种具体实现方式中,上述装置还包括:事件判断模块,用于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,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,触发报警模块;报警模块,用于生成并发出与预设类型对应的报警信号。可选的,一种具体实现方式中,上述装置还包括:图像截取模块,用于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,对当前帧图像进行截图。语音关键事件检测有什么注意事项?欢迎来电咨询!

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    告警装置13在接收到告警指令后,可以输出与告警指令对应的告警信号。告警装置13通过输出告警信号,提醒游泳场馆内的救生员当前存在溺水事件的发生。在实际应用中,告警装置13可以为便携式的智能手环。当智能手环接收到告警指令后,可以输出振动信号。智能手环可以被佩戴在游泳馆救生员的手腕上。当智能手环振动时,救生员即可获知当前有游泳者发生溺水。告警装置13也可以为智能手机。当智能手机接收到告警指令后,可以同时输出振动信号以及语音信号。救生员可以随身携带该智能手机。当智能手机输出振动信号及语音信号时,救生员即可获知当前有游泳者发生溺水。可以理解的是,告警装置13还可以为其他类型的终端。例如,告警装置13可以为游泳场馆内的广播台。当告警装置13接收到告警指令后,可以输出相应的告警信号,告警信号可以是振动信号、语音信号以及光信号中的至少一种。在判定目标人物溺水之后,若要及时进行应急营救,救生员需要及时地获知游泳者的溺水位置。在具体实施中,控制器12在判定目标人物溺水之后,还可以获取一次检测到目标人物出现在游泳池中的目标位置信息,并将目标位置信息输出至预先关联的告警装置13。语音关键事件检测在语音识别、语音合成和语音交互等领域具有广泛的应用前景。江苏自主可控语音关键事件检测介绍

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    该m+1帧图像便可以组成一个样本图像组,并进一步确定该样本图像组的事件检测结果为:采集该m+1帧图像时,该防护舱内发生的事件类型。具体的,当待分析图像为:当前帧图像,则场景图像检测模型为:采用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,且每个样本图像为一帧场景图像。其中,针对至少一个防护舱,在该防护舱中发生各类事件时,采集一帧关于该防护舱的图像,并将采集该图像时,该防护舱内发生的事件类型作为该图像的事件检测结果,这样,便可以得到一个样本图像组及样本图像组的事件检测结果。实施例二:待分析图像为上述第二类图像,即待分析图像为:至少包含光流图的光流图;则上述步骤s303,包括如下步骤g1-g2:步骤g1:将待分析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;步骤g2: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。其中,由于待分析图像为目标防护舱的场景图像对应的光流图,则在本实施例二中,所采用的检测模型即为预设的光流图检测模型,且用于训练该光流图检测模型的各个第二样本图像组中所包括的图像即为光流图。需要说明的是。湖南信息化语音关键事件检测哪里买

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