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。语音关键事件检测有什么用?云南量子语音关键事件检测服务标准
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。云南量子语音关键事件检测服务标准语音关键事件检测的难点有哪些?
使得每一个摄像头能够采集到泳池内相同面积的图像。例如,在游泳池的一侧壁上,均匀设置有4个摄像头11,4个摄像头11均设置在游泳池水面以上,4个摄像头11的高度相等,且水平方向上4个摄像头11等间距排列。给出了本实用新型实施例中的一种摄像头11安装位置。图2中,4个摄像头依次为21、22、23、24,在水平方向上四个摄像头等间距排列,且均设置在游泳池壁20上。需要说明的是,在设置多个摄像头11时,可以获取所有摄像头11采集到的图像,并判断所有摄像头11采集到的图像的总和是否覆盖了整个游泳池,也即判断所有摄像头11采集到的图像是否存在盲区。若存在盲区,则可以对多个摄像头11的安装位置进行调整,或者对多个摄像头11的图像采集角度进行调整,也可以增加摄像头11的数量以将盲区覆盖。在具体实施中,溺水事件检测系统还可以包括m个第二摄像头14,m为正整数。m个第二摄像头14与控制器12可以通过有线连接的方式进行通信,也可以通过无线连接的方式进行通信。在本实用新型实施例中,m个第二摄像头14与控制器12通过无线连接的方式进行通信。m个第二摄像头14与控制器12之间进行无线通信时,所采用的无线通信协议可以为wifi、蓝牙、zigbee等。可以理解的是。
在本实现方式中,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;或者,类图像为:当前帧图像。也就是说,在本实现方式中,电子设备可以将所获得的当前帧图像确定为待分析图像;此外,在获取到当前帧图像,并判断该当前帧图像包括目标对象后,电子设备可以判断所获取的关于目标防护舱的当前帧图像之前的连续m帧图像是否均包括目标对象,这样,便可以将当前帧图像和该m帧图像确定为待分析图像。这样,用于确定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内部空间的情况,进而提高事件检测的准确率。其中,m可以为任一正整数,例如,5,10等。s304: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。在确定待分析图像后,电子设备便可以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。具体的,在将待分析图像输入到预设的检测模型中后,电子设备可以得到预设的检测模型的输出结果,进而,根据该检测结果,电子设备便可以确定关于目标防护舱的事件检测结果。其中。语音关键事件检测辨别声音有效吗?
该m+1帧图像便可以组成一个样本图像组,并进一步确定该样本图像组的事件检测结果为:采集该m+1帧图像时,该防护舱内发生的事件类型。具体的,当待分析图像为:当前帧图像,则场景图像检测模型为:采用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,且每个样本图像为一帧场景图像。其中,针对至少一个防护舱,在该防护舱中发生各类事件时,采集一帧关于该防护舱的图像,并将采集该图像时,该防护舱内发生的事件类型作为该图像的事件检测结果,这样,便可以得到一个样本图像组及样本图像组的事件检测结果。实施例二:待分析图像为上述第二类图像,即待分析图像为:至少包含光流图的光流图;则上述步骤s303,包括如下步骤g1-g2:步骤g1:将待分析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;步骤g2: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。其中,由于待分析图像为目标防护舱的场景图像对应的光流图,则在本实施例二中,所采用的检测模型即为预设的光流图检测模型,且用于训练该光流图检测模型的各个第二样本图像组中所包括的图像即为光流图。需要说明的是。语音关键事件检测的使用步骤指南。海南量子语音关键事件检测介绍
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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;可以理解的,在某些时刻,目标防护舱内可能并不存在用户,则可以确定在这些时刻目标防护舱内不会发生异常事件。因此,为了节省电子设备的资源,减轻电子设备的运行负担,在获取到当前帧图像后,电子设备便可以利用图像识别算法对当前帧图像进行检测,判断当前帧图像是否包含目标对象。其中,当判断结果为是时,电子设备可以确定存在用户进入目标防护舱,则在当前时刻,目标防护舱内可能发生异常事件,这样,电子设备便可以继续执行步骤s303。需要说明的是,电子设备可以采用任一能够检测出当前帧图像中是否包含目标对象的图像识别算法执行上述步骤s302,对此,本发明实施例不做具体限定。此外,根据实际情况中,根据采集关于目标防护舱的图像的图像采集设备的安装位置,上述目标对象所指示的具体的用户身体部位可以不同。例如,当图像采集设备安装在舱顶时,该目标对象可以是用户的头肩部;当图像采集设备安装在舱壁时,目标对象可以是用户的全身图像。这都是合理的。s303: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。在判断得到当前帧图像中包括目标对象后。云南量子语音关键事件检测服务标准
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