北京电子类语音关键事件检测是什么

时间:2024年01月06日 来源:

    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。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。北京电子类语音关键事件检测是什么

    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。河南移动语音关键事件检测标准语音关键事件检测的好处有哪些?

    监控人员往往需要花费很久的时间才能在监控视频中准确定位到异常事件所对应的视频内容。这样,为了减少监控人员在查看视频时所耗费的时间,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,电子设备可以采取多种方式对异常事件所发生的时间进行标记。一种具体实现方式中,上述本发明实施例提供的一种事件检测方法还可以包括如下步骤b1:步骤b1:对当前帧图像进行截图,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。当电子设备确定当前时刻目标防护舱内出现的异常事件的类型后,便可以对当前帧图像进行截图,并通过标签对所得到的截图进行标记,该标签中包括:当前时刻的时间信息和当前时刻目标防护舱内出现的异常事件的类型的类型标签。这样,当监控人员需要查看目标防护舱的监控视频中与该异常事件对应的视频内容时,便可以直接通过异常事件的类型标签,确定该事件类型对应的截图的标签,进而,根据该标签中的时间信息,确定该异常事件发生的时间。进一步的,监控人员便可以根据所确定的时间,直接调取与该时间对应的监控视频的视频内容。这样。

    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。语音关键事件检测在音频编辑和音频处理领域也有应用,如自动剪辑音频中的特定部分或去除背景噪音等。

    控制器12分别与n个摄像头11以及m个第二摄像头14通信连接,从而可以获取n个摄像头11实时采集的图像以及m个第二摄像头14实时采集的图像。下面对本实用新型实施例中提供的溺水事件检测系统的工作原理进行说明。由本实用新型上述实施例中可知,控制器12可以接收到n个摄像头11以及m个第二摄像头14实时采集的图像。控制器12可以根据n个摄像头11采集到的图像,从中识别出目标人物,进而获取目标人物在游泳池中的具置。具体的识别目标人物的算法可以参照现有的人脸识别算法,本实用新型实施例不做赘述。在具体实施中,在检测到目标人物之后,控制器12可以对目标人物进行,以实时获取目标人物的图像。在对目标人物进行的过程中,控制器12可以实时获取目标人物相对于游泳池水面的沉浮频率。人物算法以及沉浮频率统计方法均可以采用现有的方法进行。例如,在实际应用中可知,游泳者在游泳时,需要频繁露出水面换气。当游泳者露出水面时,可以视为游泳者浮出水面;当游泳者潜水时,可以视为游泳者沉入水面。因此,控制器12可以根据目标人物的浮出水面的频率和沉入水面的频率,确定目标人物相对于游泳池水面的沉浮频率。在具体实施中,控制器12可以根据多个摄像头11采集到的图像。语音关键事件检测的效果如何?河南数字语音关键事件检测供应

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    在清单中,LayerUI的installUI()方法调用setLayerEventMask()检测鼠标移动事件,它又调用eventDispatched()方法返回结果。这个方法首先调用()方法确定鼠标移动事件相对于层的坐标位置。接下来这个方法通过检查它的坐标是否落在围绕UI中心的一个矩形区域内,检测鼠标指针是否移到印记文本上方,如果坐标刚好落在这个矩形区域内,印记文本的颜色就变为淡红色,除此以外,印记文本的颜色就恢复为蓝色。显示了鼠标移到印记文本上方前后的颜色变化。鼠标指针移到文本上方时,重新绘制文本颜色给用户一个不刺眼的提示小结JLayer对自定义绘制和事件检测的支持让你可以改进UI的各个组件,你可以将这个Swing组件和半透明及任意形状窗口特性结合起来使用,让你可以设计出更有趣的用户界面。北京电子类语音关键事件检测是什么

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