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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。语音关键事件检测主要有哪些零部件？江苏数字语音关键事件检测哪里买

    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。上海量子语音关键事件检测内容语音关键事件检测工具使用。

    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。

    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。需要说明的是，下面对上述步骤f23的具体实现方式进行举例说明。一种具体实现方式中，上述步骤f23可以包括如下步骤f231-f232：f231：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；f232：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。在本实现方式中，当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为：正常事件概率以及每种类型的异常事件的概率时，电子设备可以根据预设的场景图像检测模型的权重，计算场景图像检测模型输出的正常事件概率以及每种类型的异常事件的概率分别与该权重的乘积，作为正常事件以及每种类型的异常事件的乘积；并根据预设的光流图检测模型的权重，计算光路途检测模型输出的正常事件概率以及每种类型的异常事件的概率分别与该权重的乘积，作为正常事件以及每种类型的异常事件的第二乘积。进而，计算乘积和第二乘积的和值。语音关键事件检测真的好用吗？

    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。语音关键事件检测的劣处是什么？江苏数字语音关键事件检测哪里买

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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。江苏数字语音关键事件检测哪里买

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