这样,电子设备在每获取到一帧图像时,便可以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。进一步的,在本实现方式中,上述步骤s303,基于当前帧图像,确定待分析图像,便可以包括如下步骤e1:步骤e1:将至少包含光流图在内的第二类图像确定为待分析图像,其中,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,光流图为当前帧图像对应的光流图。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,而光流图是基于这些关于目标防护舱的图像中人物的运动变化情况获得的,因此,电子设备可以将光流图确定为待分析图像。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。其中,为了描述简单,可以将当前帧图像的光流图简称为光流图。其中,由于本发明实施例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,第二类图像中的各个光流图应该是关于目标防护舱中用户运动情况的光流图。进一步的,由于每帧光流图是通过连续两帧图像获取到的,因此,在本实现方式中。语音关键事件检测该如何使用?江西语音关键事件检测标准
并且对于本领域的普通技术人员来说显而易见的是,在本申请所描述的实施例包含的范围内可以有更多的实施例和实现方案。尽管在附图中示出了许多可能的特征组合,并在具体实施方式中进行了讨论,但是所公开的特征的许多其它组合方式也是可能的。除非特意加以限制的情况以外,任何实施例的任何特征或元件可以与任何其它实施例中的任何其他特征或元件结合使用,或可以替代任何其它实施例中的任何其他特征或元件。本申请包括并设想了与本领域普通技术人员已知的特征和元件的组合。本申请已经公开的实施例、特征和元件也可以与任何常规特征或元件组合,以形成由权利要求限定的独特的发明方案。任何实施例的任何特征或元件也可以与来自其它发明方案的特征或元件组合,以形成另一个由权利要求限定的独特的发明方案。因此,应当理解,在本申请中示出和/或讨论的任何特征可以单独地或以任何适当的组合来实现。因此,除了根据所附权利要求及其等同替换所做的限制以外,实施例不受其它限制。此外,可以在所附权利要求的保护范围内进行各种修改和改变。此外,在描述具有代表性的实施例时,说明书可能已经将方法和/或过程呈现为特定的步骤序列。然而。福建量子语音关键事件检测哪里买语音关键事件检测受哪些因素影响?
确定当前时刻,关于目标防护舱的事件检测结果。需要说明的是,电子设备可以通过多种方式执行上述步骤f23,对此本发实施例不作具体限定。为了行文清晰,后续对上述步骤f23的具体实现方式进行举例说明。显然,在本实施例三中,采用多种数据来确定检测关于目标防护舱的事件检测结果,使得到的事件检测结果更可靠,且具有说服力,从而可以提高对防护舱内用户出现异常事件的检测准确率。其中,由于类图像可能为: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,也可能为:当前帧图像;第二类图像可能为:包括光流图和光流图之前的连续n帧光流图的多张图像,也可能为:光流图。因此,在本实施例三中,待分析图像和辅助图像,以及分别对应的场景图像检测模型和光流图检测模型,也可能存在多种情况。具体的:种情况: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;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;辅助图像为:包括光流图和光流图之前的连续n帧光流图的多张图像。
在清单中,LayerUI的installUI()方法调用setLayerEventMask()检测鼠标移动事件,它又调用eventDispatched()方法返回结果。这个方法首先调用()方法确定鼠标移动事件相对于层的坐标位置。接下来这个方法通过检查它的坐标是否落在围绕UI中心的一个矩形区域内,检测鼠标指针是否移到印记文本上方,如果坐标刚好落在这个矩形区域内,印记文本的颜色就变为淡红色,除此以外,印记文本的颜色就恢复为蓝色。显示了鼠标移到印记文本上方前后的颜色变化。鼠标指针移到文本上方时,重新绘制文本颜色给用户一个不刺眼的提示小结JLayer对自定义绘制和事件检测的支持让你可以改进UI的各个组件,你可以将这个Swing组件和半透明及任意形状窗口特性结合起来使用,让你可以设计出更有趣的用户界面。语音关键事件检测运用成熟度如何?
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。语音关键事件检测有哪些关键技术?安徽新一代语音关键事件检测是什么
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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。江西语音关键事件检测标准
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