倒地事件概率75％，剧烈运动事件15％，破坏设备事件5％；这样，电子设备便可以确定目标防护舱内出现用户意外倒地的事件。可以理解的，对防护舱内发生的异常事件进行检测的目的之一是保证监控人员能够及时发现各类异常事件，保证防护舱内的用户的人身和财产安全，因此，可以实时对目标防护舱内发生的事件进行检测。具体的，在本发明实施例中，电子设备是实时获取当前帧图像的，进而，便可以继续实时判断该当前帧图像是否包括目标对象时，并在判断结果为是时，实时对目标防护舱内发生的事件进行检测，得到在采集当前帧图像的当前时刻，关于目标防护舱的事件检测结果。即电子设备可以实现对关于目标防护舱的事件检测结果的实时检测，其中，在这种情况下，上述所确定的关于目标防护舱的事件检测结果均为：当前时刻，关于目标防护舱的事件检测结果。从而，可以及时发现目标防护舱内出现的各类异常事件。进一步的，在发现目标防护舱内出现的各类异常事件后，为了保证监控人员能够及时对异常事件该异常事件作出反应，采取有针对性的应对措施。则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。语音关键事件检测技术可以帮助我们在海量的音频数据中快速找到感兴趣的部分，提高信息处理的效率。浙江新一代语音关键事件检测
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。浙江新一代语音关键事件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。
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。
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。随着深度学习技术的不断发展，语音关键事件检测的准确性和实时性将得到进一步提高。
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。语音关键事件检测的意义是什么？欢迎咨询！浙江新一代语音关键事件检测
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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。浙江新一代语音关键事件检测