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本申请适用于声音识别技术领域，提供了一种异常声音检测的方法，包括：获取当前环境的声音数据；对所述声音数据进行分割获得所述声音数据的分片数据集；获取所述分片数据集中各个分片数据的频谱特征；对所述频谱特征进行识别获得异常声音检测结果。从而实现全天候的声音监控与异常声音检测，进而又节约了监控成本。

本发明涉及图像处理技术领域，提供了一种图像区域选取方法及终端设备。该方法包括：获取标准图像，并根据待检目标的像素特征从所述标准图像中选取预选区域；提取并保存所述预选区域在所述标准图像中的位置信息；获取待检图像，并将所述待检图像和所述标准图像进行对比，将所述待检图像调整为与所述标准图像方向一致的图像；根据所述位置信息在所述调整后的待检图像中选取待检测区域的图像。本发明能够利用标准图像中预选区域的位置信息，确定出待检图像中待检测区域的位置，在待检图像的图像特征不明显的情况下，仍然能够根据位置信息在待检图像中准确选取出待检测区域，极大提高待检测区域的选取准确性。

本发明公开了钢铁冶金行业的一种钢卷尺寸在线测量及全方位端面缺陷在线检测方法，包括：一对地轨、一对机械臂、一对伺服电机、一对3D相机、一对光源、一个2D相机、一对激光位移传感器、图像处理工控机、可编程控制器。本发明通过应用多传感器和机器视觉，取得以下有益效果：一是能有效实现钢卷的内径、外径、厚度尺寸的测量；二是能有效识别钢卷的标签信息；三是能有效识别钢卷端面缺陷，且该缺陷包含深度信息；四是通过机械臂运动使相机拍摄角度和位置更加灵活，能对钢卷端面进行全方位覆盖检查。本发明有效避免了钢卷在人工检查过程中存在的检测效率低、漏检率高、主观性强等缺点，可有效避免人工检查过程中存在的安全风险。