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

    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。语音关键事件检测算法通常基于机器学习和深度学习技术,通过训练模型来识别不同的声音模式。湖南数字语音关键事件检测介绍

    确定在时刻t0目标人物所处的位置信息,以及在时刻t1目标人物所处的位置信息。根据两个时刻目标人物所处的位置信息,可以获取目标人物的运动轨迹。根据目标人物的运动轨迹,可以获知目标人物所处的理论位置范围。在确定了目标人物的理论位置范围之后,控制器12可以从m个第二摄像头14采集到的实时图像中,识别出目标人物游泳时的动作姿势,进而获取目标人物的泳姿信息。在实际应用中,游泳者在游泳时,其对应的泳姿可以为蝶泳、蛙泳、仰泳、自由泳等。无论哪种泳姿,都存在一定的规律性。在具体实施中,控制器12可以采用现有的图像识别方法来识别目标人物游泳时的动作姿势。控制器12可以将识别出的动作姿势与现有的泳姿信息库进行比对,从而获知目标人物的泳姿信息。具体的比对过程也可以采用现有的匹配算法,本实用新型实施例不做赘述。在具体实施中,可以预先根据经验值,设置相应的目标频率值。例如,根据大数据统计分析,正常情况下,游泳者沉浮一次间隔的时间为15s,也即1分钟游泳者的沉浮频率为4次。此时,可以设置目标频率值为1分钟4次。可以理解的是,目标频率值也可以根据实际的应用场景进行设定,并不仅限于本实用新型上述实施例中提供的示例。江苏移动语音关键事件检测设计利用语音关键事件检测技术,我们可以实现音频数据的自动分类和标签化,方便后续的检索和分析。

    本文涉及事件数据处理技术,尤指一种语音关键事件检测检测方法和装置。背景技术:互联网上每天都会产生大量的新闻数据,描述许多已经发生的事件。但由于事件种类繁多,无法快速而且准确地分辨事件的类型以及事件中的主体。对发生的公共事件或者特定行业内所发生的事件进行区分和主体识别,不仅有助于实时把握事件的发展趋势以及整个行业的发展方向,也可辅助高层决策,降低风险,具有重要的实际应用价值和研究意义。现有进行语音关键事件检测的方法大都辅助使用已有的自然语言处理工具,但是在实际应用中并不能通过这些工具预先处理好。事件的类型往往可以从一些关键词中获取,比如”杀”,“袭击”等,这类词就被称为触发词。因此快速准确地识别出这些触发词就极其重要。现有的语音关键事件检测识别方法:基于图神经网络的模型;[2]基于深度学习、注意力机制、序列标注的模型等。现有方法存在以下缺点:1、现有方法只进行事件类型检测即事件触发词,并没有进行事件主体抽取,任务单一,不具备较强的实际应用价值。2、现有方法大都使用特定的自然语言处理工具,如jieba,ltp,standfordnlp等首先对句子进行分词,建立依存树,然后再将这些特征输入模型。

    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。语音关键事件检测找鱼亮科技!欢迎来电咨询!

    直至电子设备判断预设时长内采集到的连续多帧图像中均包含相同的目标对象后,电子设备继续获得下一帧图像,即预设时长后的当前时刻对应的当前帧图像,并判断该当前帧图像中是否包括预设时长内采集到的连续多帧图像所包含的目标对象。这样,当判断结果为是时,电子设备便可以继续执行后续步骤s303。当前,光流法是图像分析领域中被重点关注的一种方法,所谓光流是指图像亮度模式的表观运动。可以理解的,当用户在防护舱中进行各类金融活动时,用户的某些身体部位也是运动的,例如,手指等。光流表达了图像的变化,可以引申出光流场。所谓光流场是指图像中所有像素点构成的一种二维(2d)瞬时速度场,其中的二维速度矢量是景物中可见点的三维速度矢量在成像表面的投影。这样,光流不包含了被观察物体的运动信息,而且还包含有关景物三维结构的丰富信息。因此,在本发明实施例中也可以引入光流法。可选的,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中,还可以包括如下步骤d1:步骤d1:每当获取到一帧图像时,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;由于光流包含被观察物体的运动信息,因此,光流图表征的是两帧图像之间的变化。语音关键事件检测技术可以帮助听力障碍者更好地理解和感知周围的声音环境。北京无限语音关键事件检测内容

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    也就是说,安装在防护舱内的用于监控防护舱内情况的摄像头,可以作为本发明实施例中关于防护舱的图像的数据来源。这样,可以通过一个设备实现多种功能,可以极大地节省成本。当然,也可以在防护舱的相关位置上安装专门用于实时采集关于防护舱的图像的图像采集设备。这都是合理的。其中,为了获得较高的关于目标防护舱的事件检测结果的准确率,人们希望所获得的关于防护舱的图像能够尽可能的包括防护舱内更多的区域,即人们希望图像采集设备的拍摄区域能够尽可能地覆盖到防护舱内更多的空间。例如,如图2所示,可以将安装在防护舱顶部的摄像头作为本发明实施例中关于防护舱的图像的数据来源。其中,摄像机的镜头可以垂直于舱顶,也可以倾斜于舱顶,与舱顶形成一定的角度,例如,不小于60度。这都是合理的。当然,在实际应用中,作为关于防护舱的图像的数据来源的图像采集设备也可以安装在其他位置,只要能够保证能够基于该图像采集设备所采集到的关于防护舱的图像,确定当前时刻,关于目标防护舱的事件检测结果即可。下面,对本发明实施例提供的一种事件检测方法,进行介绍。图3为本发明实施例提供的一种事件检测方法的流程示意图。需要说明的是。湖南数字语音关键事件检测介绍

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