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。在智能家居系统中,语音关键事件检测可以实现通过语音指令控制家电设备的开关和功能。四川电子类语音关键事件检测服务标准
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。移动语音关键事件检测设计语音关键事件检测领域有哪些?欢迎来电咨询!
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,可以包括以下步骤g21-g23:步骤g21:将至少包含当前帧图像的类图像确定为辅助图像;步骤g22:将辅助图像输入到预设的场景检测模型中,得到场景检测模型输出的检测结果;步骤g23: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,确定当前时刻,关于目标防护舱的事件检测结果。其中,关于类图像的相关描述内容、场景检测模型的相关描述内容、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的融合过程等,可以参见上述的以第二类图像作为辅助图像时的相关描述内容。相对应上述本发明实施例提供的一种事件检测方法,本发明实施例还提供了一种事件检测装置。图6为本发明实施例提供的一种事件检测装置的结构示意图,如图6所示,该装置可以包括如下模块:图像获取模块610,用于实时获取关于目标防护舱的图像,并将当前时刻所采集到的图像作为当前帧图像;图像检测模块620,用于检测当前帧图像是否包含目标对象,其中,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;如果是,触发图像确定模块;图像确定模块630。
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。在医学领域,语音关键事件检测可以用于分析患者的语音数据,辅助医生进行疾病诊断。
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,便可以提高关于目标防护舱的事件检测结果的准确率。而上述事件检测结果中可以包括目标防护舱内所发生的事件类型,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。需要说明的是,由于电子设备可以实时对目标防护舱内部发生的异常事件进行检测,则在上述本发明实施例提供的一种事件检测方法中,电子设备对实时获取的每一关于目标防护舱的图像后,判断该图像是否包括目标对象,并在判断结果为是时,执行后续步骤s303-s304。然而,可以理解的,在某些时刻。语音关键事件检测的运用多吗?上海新一代语音关键事件检测服务标准
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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。四川电子类语音关键事件检测服务标准