光流图检测模型为：采用各个第二样本图像和每个第二样本图像的事件检测结果所训练得到的模型，且每个第二样本图像为一帧光流图。需要说明的是，下面对上述步骤f23的具体实现方式进行举例说明。一种具体实现方式中，上述步骤f23可以包括如下步骤f231-f232：f231：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；f232：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。在本实现方式中，当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为：正常事件概率以及每种类型的异常事件的概率时，电子设备可以根据预设的场景图像检测模型的权重，计算场景图像检测模型输出的正常事件概率以及每种类型的异常事件的概率分别与该权重的乘积，作为正常事件以及每种类型的异常事件的乘积；并根据预设的光流图检测模型的权重，计算光路途检测模型输出的正常事件概率以及每种类型的异常事件的概率分别与该权重的乘积，作为正常事件以及每种类型的异常事件的第二乘积。进而，计算乘积和第二乘积的和值。语音关键事件检测的应用步骤是如何的？山东数字语音关键事件检测介绍
本实用新型涉及监控技术领域，尤其涉及一种溺水语音关键事件检测系统。背景技术：随着生活水平的提高，游泳运动这一全身性锻炼的体育运动越来越受到人们的欢迎。由于游泳运动在水中进行，在游泳过程中，存在一定的危险性。对于初学者，在游泳过程中，因游泳技术不足导致无法随意呼吸、换气、行动等导致呛水，容易造成溺水事件；对于有经验的游泳者，可能会出现抽筋、碰撞受伤、意识模糊等原因导致溺水事件发生。若无法及时发现溺水的游泳者，极易导致溺水时间过长造成伤亡。为了有效地解决溺水问题，通常在游泳场馆中安装有摄像头。后台工作人员根据摄像头获取到的实时画面，判断是否有人发生溺水。当发现有人溺水时，通知游泳池边的救生人员。然而，上述方案存在效率低下和准确度较低的问题，无法及时地发现溺水现象。技术实现要素：本实用新型解决的问题是无法及时地发现溺水现象。为解决上述问题，本实用新型提供一种溺水事件检测系统，包括：n个适于实时采集图像的摄像头；所述n个摄像头均匀设置在游泳池壁上，且在垂直方向上与游泳池水面之间的距离小于预设值；n为正整数；控制器，与所述n个摄像头通信连接，适于获取所述n个摄像头实时采集的图像；告警装置。山东数字语音关键事件检测介绍语音关键事件检测的维修指南。
产品功能ProductFunctions●自动语音关键事件检测（交通事故、违章停车、逆行、物品遗撒、行人穿越车道、排队等）●交通数据检测（车流量、车速、占有率、车型等）（固定场景）系统事件检测实景系统测速实景系统优势SystemAdvantages●高鲁棒性的背景更新技术，使得设备可在极短时间内适应所切换的新背景；●单设备检测区域广阔，采用视频识别、的方法，使得一个摄像头监控的区域能够覆盖多个车道；●误触发少，由于采用了运动轨迹的方法，能够保证每个目标只触发一次，避免了由于目标本身的差异造成的多次触发；●操作无需人为干预，采用了DSP前端处理，可以24小时不间断进行监测；●由于有丰富的模型库支持，可以识别多种异常事件情况；●无需破坏路面，无需路面养护等工作，维护方便。
n个摄像头11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，n个摄像头11还可以采用其他的无线通信协议与控制器12进行无线通信，本实用新型实施例不做赘述。在具体应用中，可以在游泳池壁的四周均匀设置摄像头11。通过设置的n个摄像头，可以采集水平方向上游泳池内的图像。在具体实施中，在设置n个摄像头11时，在垂直方向上，每一个摄像头11所设置的位置与游泳池水面之间的距离可以均小于预设值。摄像头11所设置的位置可以位于游泳池水面以下，也可以位于游泳池水面以上，还可以位于游泳池水面附近。在设置摄像头11时，可以将n个摄像头11均设置在游泳池水面以下，且与游泳池水面的垂直距离小于预设值；也可以将n个摄像头11均设置在游泳池水面以上，且与游泳池水面的垂直距离小于预设距离；还可以将n个摄像头11中的一部分设置在游泳池水面以下，其余部分设置在游泳池水面以上。在本实用新型实施例中，预设值可以为50厘米，也可以为40厘米或30厘米。可以理解的是，预设值还可以为其他值，可以根据具体的应用场景设定不同的预设值。在具体实施中，在水平方向上，多个摄像头11可以均匀排列。语音关键事件检测的效果如何？
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。语音关键事件检测有哪些关键技术？山东数字语音关键事件检测介绍
语音关键事件检测的成熟度如何？山东数字语音关键事件检测介绍
实施例一：待分析图像为上述类图像，即待分析图像为至少包含当前帧图像的目标防护舱的图像：则上述步骤s304，包括如下步骤f1-f2：步骤f1：将待分析图像输入到预设的场景图像检测模型中，得到场景图像检测模型输出的检测结果；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；其中，由于待分析图像为目标防护舱的场景图像，则在本实施例一中，所采用的检测模型即为预设的场景图像检测模型，且用于训练该场景图像检测模型的各个样本图像组中所包括的图像可以称为场景图像。需要说明的是，场景图像检测模型为：采用各个样本图像组和每个样本图像组的事件检测结果所训练得到的模型，且每一样本图像组中的图像与待分析图像的图像数量相同，各个样本图像组中的图像为：所采集到的关于防护舱的图像。具体的，当待分析图像为：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，则场景图像检测模型为：采用各个样本图像组和每个样本图像组的事件检测结果所训练得到的模型，且每一样本图像组中包括m+1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m+1帧关于该防护舱的图像，这样。山东数字语音关键事件检测介绍
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