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猫叫声识别：嵌入式离线猫叫声检测与宠物健康

图：各设备本地检测，事件汇总到用户APP多设备各自本地检测，事件与统计共享，用户APP统一查看——全部推理仍在设备端完成。 C接口与嵌入式集成「猫叫声」识别库提供简洁的流式C接口：调用方只需持续送入16kHz单声道PCM，拼帧、Mel预处理与模型推理全部在内部完成，帧级概率经报警策略聚合成「猫叫事件」回调输出。完整接口声明（cat_detect.h）：展开代码语言：TXTAI代码解释/***cat_detect.h—猫叫声识别统一接口**封装Mel预处理+推理引擎+报警策略,内部模型消费线程处理音频。模型文件*/#defineDEFAULT_WAV"test_cat.wav"/*16kHz单声道16bitPCM*/#defineFEED_CHUNK16000/*每次送入1秒音频*//*帧级回调:每帧输出猫叫声概率：嵌入式离线犬吠检测SDK与分级告警

2026-10-29

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猛男把400+条猫咪叫声做成数据集，可识别猫咪的3种不同状态丨开源

画风是这样的：没错，来自米兰大学计算机系的几位猛男，和生物系、兽医系的小伙伴们一起，收集了21只猫咪的400+条语音数据，做了个猫叫声数据集。 ? 因此，在制作数据集时，研究者们选择了3种让猫发出不同叫声的场景：等待投喂：主人喂食前的猫叫声。被放到陌生环境下隔离：将猫运送到一个陌生环境，车程不超过半小时，被隔离前会与主人先相处半小时。刷牙：主人给猫刷牙时的猫叫声。在这些场景中，每次收集猫叫的时间不超过5分钟（例如，5分钟后就会给猫喂食）。在清除了不包含猫叫声的片段后，研究者们将这些叫声录音剪切成平均长度1.82s、方差0.37s左右的录音文件，共448个片段，其中缅因猫196个，欧洲短毛猫是252个，总时长约21分钟。简单来说，先区分猫叫声是否属于“等投喂”和“被隔离”两种状态，再识别它们是否属于“刷牙”的状态。 ?

2021-07-19

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米兰大学发布论文与猫咪叫声数据集，分类喵喵叫

他们通过音频信号处理和模式识别算法，实现了对猫叫声的自动分类。此外，团队还开放了一个包含 440 段由 21 只猫收集的叫声数据集。结果显示 GAG-HMM 方法对三种状态的猫叫声，都有着很高的识别率。尤其对于等待喂食状态下的声音，有着 100% 的准确识别率。这一研究结果让团队大受鼓舞，实验证明了猫叫声是可以被有效分类的。

HyperAI超神经

2021-07-06

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米兰大学发布论文与猫咪叫声数据集，分类喵喵叫

他们通过音频信号处理和模式识别算法，实现了对猫叫声的自动分类。此外，团队还开放了一个包含 440 段由 21 只猫收集的叫声数据集。结果显示 GAG-HMM 方法对三种状态的猫叫声，都有着很高的识别率。尤其对于等待喂食状态下的声音，有着 100% 的准确识别率。这一研究结果让团队大受鼓舞，实验证明了猫叫声是可以被有效分类的。

公众号-arXiv每日学术速递

2021-07-02

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人脸检测——笑脸检测

前边已经详细介绍过人脸检测，其实检测类都可以归属于同一类，毕竟换汤不换药！无论是人脸检测还是笑脸检测，又或者是opencv3以后版本加入的猫脸检测都是一个原理，用的是detectMultiScale函数，其具体使用参考公众号历史文章中的人脸检测（一）——基于单文档的应用台程序即可 ~ 笑脸检测用的还是那个函数（还是熟悉的味道！）这里主要分两步来说： 1.加载人脸检测器进行人脸检测 2 加载笑脸检测器进行笑脸检测其具体程序如下，可以实现对图片的检测，也可以调用摄像头对采集到的实时图像进行检测，需要完整项目的后台回复关键词 “笑脸检测”即可~ 关键部分程序如下： ?

小小詹同学

2018-04-13

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微信域名检测-域名检测-域名安全检测-域名拦截检测

再用微信域名检测接口去检测短网址域名。如果出现拦截，可更换短网址域名重新生成短网址，从而能保证新生产的短网址不会被微信拦截。接口介绍请求参数名称类型必须说明url String 是网址可参见接口文档短网址生成可参考这里返回样例// 检测正常{ "code": 200, "msg": "成功", "taskNo": " 41020892700032664119", "charge": true, "data": { "message": "正常", "result": true }}// 检测不正常

2026-03-06

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铲屎官福音：汪星人和喵星人的小情绪，AI 可以识别了

通过记录和标记猫叫声，AI 翻译软件能更好地理解每只猫的声音，软件使用的次数越多，翻译的准确性就越高。另外，诸如 Petpuls、MeowTalk 之类的翻译工具，实际上也是人类按照自己所理解的意思，对不同的狗叫、猫叫声数据进行标注，然后通过机器学习技术来掌握不同声音所对应的意思。

大数据文摘

2021-02-08

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【目标检测】SSD目标检测

场景文字识别目标检测任务的目标是给定一张图像或是视频帧，让计算机找出其中所有目标的位置，并给出每个目标的具体类别。对于人类来说，目标检测是一个非常简单的任务。【目标检测】 SSD目标检测 |1. 概述 SSD全称：Single Shot MultiBox Detector，是目标检测领域较新且效果较好的检测算法之一[1]，有着检测速度快且检测精度高的特点。 SSD原理 SSD使用一个卷积神经网络实现“端到端”的检测：输入为原始图像，输出为检测结果，无需借助外部工具或流程进行特征提取、候选框生成等。共包含4个字段，以tab分割，第一个字段是检测图像路径，第二字段为检测矩形框内类别，第三个字段是置信度，第四个字段是4个坐标值（以空格分割）。

2018-04-02

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就绪检测&存活检测---实验

检查探针---就绪检测 readinessProbe-httpget 创建资源清单 [root@k8s-master ~]# vim read.yaml apiVersion: v1 kind: Pod Running 0 2m36s yzapp-pod 1/1 Running 19 19h 检查探针---三种存活检测 periodSeconds: 3 意思就是容器创建后会创建一个文件 /tmp/live，然后休眠60秒，然后删除这个文件，然后再休眠6分钟在创建容器后的一分钟内文件是存在的，然后一分钟后文件删除了，我们检测不到了这个文件 5 timeoutSeconds: 1 tcpSocket: port: 8080 periodSeconds: 3 5秒以后开始检测，检测时候发起连接我们的8080端口，但是端口肯定是不通的，然后一秒以后自己知道是失败了，然后重启Pod 创建Pod资源 [root@k8s-master ~]# kubectl create -f liveness-tcp.yaml

2020-11-30

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基于 Mtcnn(人脸检测)+Hopenet(姿态检测)+Laplacian(模糊度检测) 的人脸检测服务

写在前面工作原因，顺便整理博文内容为一个人脸检测服务分享以打包 Docker 镜像，可以直接使用服务目前仅支持 http 方式该检测器主要适用低质量人脸图片识别理解不足小伙伴帮忙指正，多交流最终，O-Net提供了最终的人脸检测结果和人脸关键点的位置信息。影响因子（原始图像的比例跨度）(scale_factor): MTCNN 使用了图像金字塔来检测不同尺度的人脸。通过对图像进行缩放，可以检测到不同大小的人脸。影响因子是指图像金字塔中的缩放因子，控制了不同尺度之间的跨度。较小的影响因子会导致更多的金字塔层级，可以检测到更小的人脸，但会增加计算时间。较大的影响因子可以加快检测速度，但可能会错过较小的人脸。因此，选择合适的影响因子是在准确度和速度之间进行权衡的关键。较小的最小面容参数可以检测到更小的人脸，但可能会增加虚警（错误接受）的机会。较大的最小面容参数可以减少虚警，但可能会漏检一些较小的人脸。

山河已无恙

2023-10-22

2.5K0

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卷积神经网络