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

    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。语音关键事件检测在国际上的运用如何?海南光纤数据语音关键事件检测

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    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语音关键事件检测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。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。为一种防护舱的实物图;(a)为一种用于实时采集关于防护舱的图像的图像采集设备的安装位置的竖直剖面;(b)为一种用于实时采集关于防护舱的图像的图像采集设备的安装位置的水平剖面示意;为本发明实施例提供的一种事件检测方法的流程;为本发明实施例提供的另一种事件检测方法的流程;为本发明实施例提供的另一种事件检测方法的流程;为本发明实施例提供的一种事件检测装置的结构示意图;为本发明实施例提供的一种电子设备的结构。具体实施方式下面将结合本发明实施例中,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。海南光纤数据语音关键事件检测语音关键事件检测运用成熟度如何?

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    用于基于当前帧图像,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;结果确定模块640,用于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。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。

    确定关于目标防护舱的事件检测结果;其中,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。可选的,一种具体实现方式中,上述装置还包括:光流图确定模块,用于每获取到一帧图像,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;则在本实现方式中,上述结果确定子模块包括:辅助图像确定单元,用于将至少包含光流图在内的第二类图像确定为辅助图像,第二类图像中各个图像的类型均为: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;辅助图像检测单元,用于将辅助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;其中,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;结果确定单元。语音关键事件检测有哪些关键技术?

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    如果是,基于所述当前帧图像,确定待分析图像,其中,所述待分析图像为:关于所述目标语音关键事件检测防护舱及所述目标对象的图像;将所述待分析图像输入到预设的检测模型中,得到关于所述目标防护舱的事件检测结果;其中,所述检测模型为: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。第二方面,本发明实施例提供了一种事件检测装置,所述装置包括:图像获取模块,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,用于检测所述当前帧图像是否包含目标对象,其中,所述目标对象为:能够表征用户进入所述目标防护舱的用户身体部位;如果是,触发图像确定模块;所述图像确定模块,用于基于所述当前帧图像,确定待分析图像,其中,所述待分析图像为:关于所述目标防护舱及所述目标对象的图像;结果确定模块,用于将所述待分析图像输入到预设的检测模型中,得到关于所述目标防护舱的事件检测结果;其中,所述检测模型为: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。第三方面,本发明实施例提供了一种电子设备,包括处理器、通信接口、存储器和通信总线,其中,处理器,通信接口。语音关键事件检测的运用多吗?海南光纤数据语音关键事件检测

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    当目标人物的沉浮频率偏离目标频率值时,也即目标人物沉浮频率过高或沉浮频率过低,目标人物均存在溺水的可能性。在具体实施中,游泳者在正常游泳时,泳姿可能会发生变化,但是泳姿通常是正常的,例如,游泳者在某一时间段进行蛙泳,之后一段时间进行仰泳。若游泳者出现溺水时,其对应的泳姿会出现异常。因此,在本实用新型实施例中,当目标人物的沉浮频率偏离预设的目标频率值,且目标人物的泳姿信息异常时,控制器12可以判定目标人物发生溺水。在具体实施中,若在目标人物所处的理论位置范围内没有检测到目标人物,且没有检测到目标人物的时间超过预设时长时,目标人物也可能会发生溺水。在本实用新型实施例中,当目标人物的沉浮频率偏离预设的目标频率值,且在预设时长内在所述理论位置范围内没有检测到目标人物时,控制器12也可以判定目标人物发生溺水。在实际应用中,预设时长可以根据具体的应用场景进行设定。例如,预设时长设置为15s。又如,预设时长设置为20s。需要说明的是,在本实用新型实施例中,控制器12执行的算法运算操作均可以采用现有的公知技术所实现。在具体实施中,在判定目标人物溺水之后,控制器12可以向预先关联的告警装置13输出告警指令。海南光纤数据语音关键事件检测

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