光流圖檢測模型為：采用各個第二樣本圖像和每個第二樣本圖像的事件檢測結果所訓練得到的模型，且每個第二樣本圖像為一幀光流圖。需要說明的是，下面對上述步驟f23的具體實現方式進行舉例說明。一種具體實現方式中，上述步驟f23可以包括如下步驟f231-f232：f231：根據場景圖像檢測模型和光流圖檢測模型的權重，計算場景圖像檢測模型輸出的檢測結果和場景圖像檢測模型的權重的乘積，并計算光流圖檢測模型輸出的檢測結果與光流圖檢測模型的權重的第二乘積；f232：計算乘積和第二乘積的和值，基于和值，確定關于目標防護艙的事件監測結果。在本實現方式中，當場景圖像檢測模型輸出的檢測結果和光流圖檢測模型輸出的檢測結果為：正常事件概率以及每種類型的異常事件的概率時，電子設備可以根據預設的場景圖像檢測模型的權重，計算場景圖像檢測模型輸出的正常事件概率以及每種類型的異常事件的概率分別與該權重的乘積，作為正常事件以及每種類型的異常事件的乘積；并根據預設的光流圖檢測模型的權重，計算光路途檢測模型輸出的正常事件概率以及每種類型的異常事件的概率分別與該權重的乘積，作為正常事件以及每種類型的異常事件的第二乘積。進而，計算乘積和第二乘積的和值。語音關鍵事件檢測在國際上的運用如何？歡迎咨詢！湖南光纖數據語音關鍵事件檢測是什么
確定關于目標防護艙的事件檢測結果；其中，場景圖像檢測模型為：采用各個樣本圖像組和每個樣本圖像組的事件檢測結果所訓練得到的模型，且每一樣本圖像組中的圖像與待分析圖像的圖像數量相同，各個樣本圖像組中的圖像為：所采集到的關于防護艙的圖像。可選的，一種具體實現方式中，上述裝置包括：光流圖確定模塊，用于每當獲取到一幀圖像時，利用該幀圖像和該幀圖像的前一幀圖像，得到該幀圖像對應的光流圖；則在本實現方式中，上述圖像確定模塊630包括：第二圖像確定子模塊，用于將至少包含光流圖在內的第二類圖像確定為待分析圖像，其中，第二類圖像中各個圖像的類型均為：基于每兩幀連續的關于目標防護艙且包括目標對象的圖像獲取的光流圖，光流圖為當前幀圖像對應的光流圖。可選的，一種具體實現方式中，第二類圖像為：包括光流圖和光流圖之前的連續n幀光流圖的多張圖像；其中，n為正整數；或，第二類圖像為：光流圖。可選的，一種具體實現方式中，上述結果確定模塊640包括：第二圖像檢測子模塊，用于將待分析圖像輸入到預設的光流圖檢測模型中，得到光流圖檢測模型輸出的檢測結果；第二結果確定子模塊，用于基于光流圖檢測模型輸出的檢測結果。上海新一代語音關鍵事件檢測標準語音關鍵事件檢測是未來語音識別和智能交互領域的重要研究方向之一。
光流圖檢測模型為：采用各個第二樣本圖像組和每個第二樣本圖像組的事件檢測結果所訓練得到的模型，且每一第二樣本圖像組中包括n+1幀光流圖。第二種情況：待分析圖像為：當前幀圖像和當前幀圖像之前的連續m幀圖像的多張圖像；場景圖像檢測模型為：采用各個樣本圖像組和每個樣本圖像組的事件檢測結果所訓練得到的模型，且每一樣本圖像組中包括m+1幀場景圖像；輔助圖像為：光流圖；光流圖檢測模型為：采用各個第二樣本圖像和每個第二樣本圖像的事件檢測結果所訓練得到的模型，且每個第二樣本圖像為一幀光流圖。第三種情況：待分析圖像為：當前幀圖像；場景圖像檢測模型為：采用各個樣本圖像和每個樣本圖像的事件檢測結果所訓練得到的模型，且每個樣本圖像為一幀場景圖像；輔助圖像為：包括光流圖和光流圖之前的連續n幀光流圖的多張圖像；光流圖檢測模型為：采用各個第二樣本圖像組和每個第二樣本圖像組的事件檢測結果所訓練得到的模型，且每一第二樣本圖像組中包括n+1幀光流圖。第四種情況：待分析圖像為：當前幀圖像；場景圖像檢測模型為：采用各個樣本圖像和每個樣本圖像的事件檢測結果所訓練得到的模型，且每個樣本圖像為一幀場景圖像；輔助圖像為：光流圖。
向告警裝置輸出告警指令。告警裝置在接收到告警指令后執行告警操作，從而可以提醒救生人員。因此，本實用新型實施例中的方案能夠及時準確地檢測到溺水事件的發生，并及時地通知救生員進行救援。為使本實用新型的上述目的、特征和優點能夠更為明顯易懂，下面結合對本實用新型的具體實施例做詳細的說明。本實用新型實施例提供了一種溺水事件檢測系統。在本實用新型實施例中，溺水事件檢測系統可以包括n個攝像頭11、控制器12以及告警裝置13。在具體實施中，n個攝像頭11可以均設置在游泳池壁上。n個攝像頭11在工作時，可以實時采集到游泳池內的圖像。n個攝像頭11與控制器12可以通信連接，從而可以將實時采集到的圖像傳輸至控制器12。n個攝像頭11可以通過有線連接的方式與控制器12通信連接，也可以通過無線連接的方式與控制器12通信連接。在本實用新型實施例中，n個攝像頭11均通過無線連接的方式與控制器12連接。當n個攝像頭11均通過無線連接的方式與控制器12通信連接時，在n個攝像頭11中，可以均設置有相應的無線收發模塊，以實現與控制器12的通信。例如，n個攝像頭11與控制器12之間采用wifi進行通信，則在n個攝像頭11中均設置有wifi收發模塊。語音關鍵事件檢測在音頻編輯和音頻處理領域也有應用，如自動剪輯音頻中的特定部分或去除背景噪音等。
本發明涉及語音關鍵事件檢測技術，特別是涉及一種事件語音關鍵事件檢測。背景技術：當前，很多銀行通過設置語音關鍵事件檢測防護艙來為用戶提供更便捷的金融服務。所謂防護艙，是一種離行式或在行式的智能化金融服務設施，其具有完善的結構設計，可以實現智能化控制和遠程監控，保障內部atm(automatictellermachine，自動柜員機)及其它金融服務設備全天候安全、以及可靠地運行。其中，離行式是指設置在銀行營業網點之外的地方，例如，住宅小區、校園、地鐵站等公共場所；在行式是指設置在銀行營業網點中。可以理解的，當用戶進入語音關鍵事件檢測防護艙進行金融活動時，有些時候會出現倒地、劇烈運動、破壞設備等異常事件，例如，老人突然身體不適暈倒、有人搶奪用戶的銀行卡、有人惡意破壞設備等情況。為了保障用戶的人身和財產安全，需要對用戶在防護艙中出現的異常事件進行檢測，以便于可以及時救治或報警。相關方案中，檢測用戶在語音關鍵事件檢測防護艙內出現倒地事件的方案是：在防護艙的兩側面板上距離地面1米。這樣，用戶在進入到防護艙時，便進入到紅外線發射器的感測范圍內，進而，由于用戶身體的遮擋。語音關鍵事件檢測的意義是什么？歡迎咨詢！天津移動語音關鍵事件檢測介紹
語音關鍵事件檢測有什么注意事項？歡迎來電咨詢！湖南光纖數據語音關鍵事件檢測是什么
得到正常事件以及每種類型的異常事件的概率和。這樣，電子設備便可以將概率和值比較高的事件確定為目標防護艙內用戶出現的事件的類型，并將該類型作為：關于目標防護艙的事件檢測結果。其中，當正常事件的概率和比較高時，電子設備可以確定目標防護艙內未發生異常事件，當某類型異常事件的概率和比較高時，電子設備可以確定目標防護艙內發生該類型異常事件。例如，場景圖像檢測模型輸出的檢測結果為：正常事件概率5％，倒地事件概率50％，劇烈運動事件43％，破壞設備事件2％；場景圖像檢測模型的權重為：，則可以得到乘積為：正常事件概率4％，倒地事件概率40％，劇烈運動事件％，破壞設備事件％；光流圖檢測模型輸出的檢測結果為：正常事件7％，倒地事件概率40％，劇烈運動事件48％，破壞設備事件5％；光流圖檢測餓模型的權重為：，則可以得到第二乘積為：正常事件％，倒地事件概率8％，劇烈運動事件％，破壞設備事件1％；乘積和乘積的和值為：正常事件％，倒地事件概率48％，劇烈運動事件44％，破壞設備事件％；則電子設備可以確定關于目標防護艙的事件監測結果為：目標防護艙內用戶出現倒地事件。需要說明的是，與上述實施例三類似的，上述步驟g2。湖南光纖數據語音關鍵事件檢測是什么