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

    存储器通过通信总线完成相互间的通信;存储器,用于存放计算机程序;处理器,用于执行存储器上所存放的程序时,实现上述方面提供的一种事件检测方法中的任一方法步骤。第四方面,本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述方面提供的一种事件检测方法中的任一方法步骤。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,并判断当前时刻所采集到的当前帧图像是否包括目标对象,由于目标对象为:能够表征用户进入目标防护舱的用户身体部位,则可以基于当前帧图像判断当前时刻是否有用户进入目标防护舱。则当判断结果为是时,便可以基于当前帧图像,确定待分析图像,进而将该待分析图像输入到预设的检测模型中,得到当前时刻,关于目标语音关键事件检测防护舱的事件检测结果。这样,由于检测模型是基于各个样本图像和各个样本图像的事件检测结果所训练得到的模型,因此,检测模型充分学习了样本图像和事件检测结果之间的对应关系。基于此,在本发明实施例中,利用采集到的真实图像来确定待分析图像,利用训练好的检测模型对待分析图像进行检测。语音关键事件检测就找鱼亮科技,服务体系完善!江苏自主可控语音关键事件检测

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    确定当前时刻,关于目标防护舱的事件检测结果。需要说明的是,电子设备可以通过多种方式执行上述步骤f23,对此本发实施例不作具体限定。为了行文清晰,后续对上述步骤f23的具体实现方式进行举例说明。显然,在本实施例三中,采用多种数据来确定检测关于目标防护舱的事件检测结果,使得到的事件检测结果更可靠,且具有说服力,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。其中,由于类图像可能为: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,也可能为:当前帧图像;第二类图像可能为:包括光流图和光流图之前的连续n帧光流图的多张图像,也可能为:光流图。因此,在本实施例三中,待分析图像和辅助图像,以及分别对应的场景图像检测模型和光流图检测模型,也可能存在多种情况。具体的:种情况:待分析图像为: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;场景图像检测模型为:采用各个样本图像组和每个样本图像组的事件检测结果所训练得到的模型,且每一样本图像组中包括m+1帧场景图像;辅助图像为:包括光流图和光流图之前的连续n帧光流图的多张图像。浙江无限语音关键事件检测设计语音关键事件检测就找鱼亮科技,服务体系完善!欢迎来电咨询!

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    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。具体的,在本实现方式中,第二类图像为:包括光流图和光流图之前的连续n帧光流图的多张图像;其中,n为正整数;或者,第二类图像为:光流图。也就是说,在本实现方式中,电子设备可以将所获得的光流图确定为待分析图像;此外,在获取到光流图后,电子设备可以判断光流图之前的连续n帧光流图是否均是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,当判断结果为是时,电子设备也可以将包括光流图和该连续n帧光流图的多张图像确定为待分析图像。这样,用于确定当前时刻,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中用户的运动变化情况,进而提高事件检测的准确率。其中,n可以为任一正整数,例如,5,10等。基于上述对步骤s304中的说明中,对检测模型模型的描述内容,可以确定不同类型和数量的待分析图像,所利用的检测模型不同。进一步的,针对不同的待分析图像,则上述步骤s304的实现方式不同。下面,针对不同类型和数量的待分析图像,对上述步骤s304的具体执行方式,以及待分析图像与检测模型之间的对应关系进行举例说明。

    控制器可以根据接收到的图像确定是否存在溺水现象发生,并在确定存在溺水现象发生时,向告警装置输出告警指令。告警装置在接收到告警指令后执行告警操作,从而可以提醒救生人员。因此,本实用新型实施例中的方案能够及时准确地检测到溺水事件的发生,并及时地通知救生员进行救援。说明是本实用新型实施例中的一种溺水事件检测系统的结构;本实用新型实施例中的一种摄像头安装位置;是本实用新型实施例中的另一种溺水事件检测系统的结构示意图。具体实施方式现有技术中,为有效解决溺水问题,通常在游泳场馆中安装有摄像头,摄像头通常安装在游泳池的上方,以实时采集游泳池内的图像。后台工作人员在监控室查看摄像头实时采集到的图像,并依次确认是否有游泳者出现溺水现象。然而,当游泳池内的游泳者较多时,后台工作人员获知每一个游泳者的当前状态的时间较长,难以及时发现发生溺水的游泳者。综上,现有的解决溺水问题的方案存在效率低下和准确度较低的技术问题。在本实用新型中,n个摄像头实时采集图像,控制器可以实时获取n个摄像头采集到的图像。控制器可以根据接收到的图像确定是否存在溺水现象发生,并在确定存在溺水现象发生时。在安全监控领域,语音关键事件检测可以用于检测和识别异常声音事件,如求救声等。

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    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好处有哪些?欢迎咨询!江苏语音关键事件检测哪里买

语音关键事件检测一般应用在什么行业?江苏自主可控语音关键事件检测

    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。背景技术:随着生活水平的提高,游泳运动这一全身性锻炼的体育运动越来越受到人们的欢迎。由于游泳运动在水中进行,在游泳过程中,存在一定的危险性。对于初学者,在游泳过程中,因游泳技术不足导致无法随意呼吸、换气、行动等导致呛水,容易造成溺水事件;对于有经验的游泳者,可能会出现抽筋、碰撞受伤、意识模糊等原因导致溺水事件发生。若无法及时发现溺水的游泳者,极易导致溺水时间过长造成伤亡。为了有效地解决溺水问题,通常在游泳场馆中安装有摄像头。后台工作人员根据摄像头获取到的实时画面,判断是否有人发生溺水。当发现有人溺水时,通知游泳池边的救生人员。然而,上述方案存在效率低下和准确度较低的问题,无法及时地发现溺水现象。技术实现要素:本实用新型解决的问题是无法及时地发现溺水现象。为解决上述问题,本实用新型提供一种溺水事件检测系统,包括:n个适于实时采集图像的摄像头;所述n个摄像头均匀设置在游泳池壁上,且在垂直方向上与游泳池水面之间的距离小于预设值;n为正整数;控制器,与所述n个摄像头通信连接,适于获取所述n个摄像头实时采集的图像;告警装置。江苏自主可控语音关键事件检测

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