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江苏光纤数据语音关键事件检测内容

来源: 发布时间:2024年01月29日

    红外线发射器所发射的红外线将被用户身体发射到红外接收器。而当用户倒地后,红外线接收器因为接收不到红外线的反射信号而判断用户出现倒地事件,并发出警报,以使外界救护人员能够及时地进入对用户进行救援。然而,在上述相关方案中,由于红外线发射器和红外线接收器距离地面有一定的高度,因此,当防护舱内用户出现弯腰等情况,身体低于该高度时,红外接收器因为接收到红外信号而判断用户出现倒地事件,产生误报;当身高不足上述高度的用户进入防护舱时,将无法检测到用户进入语音关键事件检测防护舱,进而,当该用户发生倒地事件时,产生漏报。且,该方案无法检测出用户出现剧烈运动。基于此,上述相关方案对防护舱内用户出现异常事件的检测准确率较低。技术实现要素:本发明实施例的目的在于提供一种事件检测、装置及电子设备,以提高对防护舱内用户出现异常事件的检测准确率。具体技术方案如下:方面,本发明实施例提供了一种事件检测方法,所述方法包括: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;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语音关键事件检测防护舱的用户身体部位。语音关键事件检测领域有哪些?欢迎来电咨询!江苏光纤数据语音关键事件检测内容

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    便可以得到一个第二样本图像组及样本图像组的事件检测结果。实施例三:上述步骤f2,基于场景图像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,可以包括以下步骤f21-f23:步骤f21:将至少包含光流图在内的第二类图像确定为辅助图像,第二类图像中各个图像的类型均为:基于每两帧连续的关于所述目标防护舱且包括所述目标对象的图像获取的光流图,光流图为当前帧图像对应的光流图;步骤f22:将辅助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;其中,光流图检测模型为:采用各个第二样本图像组和每个第二样本图像组的事件检测结果所训练得到的模型,且每一第二样本图像组中的图像与待分析图像的图像数据相同,各个第二样本图像组中的图像为:关于防护舱的光流图;步骤f23: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。也就是说,在本实施例三中,可以同时利用场景图像检测模型对类图像进行检测,得到一个检测结果,利用光流图检测模型对第二类图像进行检测,得到另一个检测结果,进而,将两个检测结果进行融合计算,并基于融合计算的结果。江苏光纤数据语音关键事件检测内容语音关键事件检测一般应用在什么行业?

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    与所述控制器通信连接,适于在接收到所述控制器输出的告警指令时执行告警操作;所述告警装置由救生人员佩戴或设置在游泳场馆中。可选的,所述溺水事件检测装置还包括:m个第二摄像头,均与所述控制器耦接,设置在所述游泳池水面的上方,且在垂直方向上与所述游泳池水面的距离大于所述预设值;所述m个第二摄像头适于从上向下采集所述游泳池内的图像。可选的,所述n个摄像头均匀分布在所述游泳池壁上。可选的,在水平方向上,所述n个摄像头均设置在所述游泳池水面上方。可选的,在水平方向上,所述n个摄像头均设置在所述游泳池水面下方。可选的,在水平方向上,所述n个摄像头中的一部分均设置在所述游泳池水面上方,另一部分均设置在所述游泳池水面下方。可选的,所述预设值为0~50厘米。可选的,所述m个第二摄像头设置在游泳池水面上方2~5米。可选的,所述n个摄像头与所述控制器无线通信连接,所述m个第二摄像头与所述控制器无线通信连接。可选的,所述告警装置包括以下至少一种:智能手环、智能手机、广播台。与现有技术相比,本实用新型的技术方案具有以下优点:通过n个摄像头实时采集图像,控制器可以实时获取n个摄像头采集到的图像。

    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a1-a2:步骤a1: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,执行步骤a2;步骤a2:生成并发出与预设类型对应的报警信号。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,便可以进一步判断该事件类型是否包括预设类型的事件,并在判断结果为时是,生成并发出与预设类型对应的报警信息。例如,当电子设备确定当前时刻目标防护舱内出现的异常事件为用户倒地事件,而预设类型的事件也为用户倒地事件时,电子设备便可以判断得到:目标目标防护舱当前时刻发生的事件类型包括预设类型的事件。进而,电子设备便可以生成和发出与用户倒地事件对应的报警信号,例如,发出“请拨打120”的语音信息等。其中,电子设备生成并发出的报警信号可以有多种形式,例如,指示灯闪烁,发出语音信息,发出警报声等。这都是合理的。此外,为了能够更充分地了解异常事件发生前后,目标防护舱的内部情况,监控人员通常会在异常事件处理结束后,去查看目标防护舱的监控视频。然而,由于目标防护舱的监控视频具有大量的视频数据,且该数据数据还在实时增加,因此。通过分析语音信号的频率、幅度和持续时间等特征,语音关键事件检测系统能够识别出不同的声音事件。

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    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,可以包括以下步骤g21-g23:步骤g21:将至少包含当前帧图像的类图像确定为辅助图像;步骤g22:将辅助图像输入到预设的场景检测模型中,得到场景检测模型输出的检测结果;步骤g23: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,确定当前时刻,关于目标防护舱的事件检测结果。其中,关于类图像的相关描述内容、场景检测模型的相关描述内容、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的融合过程等,可以参见上述的以第二类图像作为辅助图像时的相关描述内容。相对应上述本发明实施例提供的一种事件检测方法,本发明实施例还提供了一种事件检测装置。图6为本发明实施例提供的一种事件检测装置的结构示意图,如图6所示,该装置可以包括如下模块:图像获取模块610,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620,用于检测当前帧图像是否包含目标对象,其中,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;如果是,触发图像确定模块;图像确定模块630。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。江苏光纤数据语音关键事件检测内容

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    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。江苏光纤数据语音关键事件检测内容