湖北信息化语音关键事件检测供应

    得到正常事件以及每种类型的异常事件的概率和。这样，电子设备便可以将概率和值比较高的事件确定为目标防护舱内用户出现的事件的类型，并将该类型作为：关于目标防护舱的事件检测结果。其中，当正常事件的概率和比较高时，电子设备可以确定目标防护舱内未发生异常事件，当某类型异常事件的概率和比较高时，电子设备可以确定目标防护舱内发生该类型异常事件。例如，场景图像检测模型输出的检测结果为：正常事件概率5％，倒地事件概率50％，剧烈运动事件43％，破坏设备事件2％；场景图像检测模型的权重为：，则可以得到乘积为：正常事件概率4％，倒地事件概率40％，剧烈运动事件％，破坏设备事件％；光流图检测模型输出的检测结果为：正常事件7％，倒地事件概率40％，剧烈运动事件48％，破坏设备事件5％；光流图检测饿模型的权重为：，则可以得到第二乘积为：正常事件％，倒地事件概率8％，剧烈运动事件％，破坏设备事件1％；乘积和乘积的和值为：正常事件％，倒地事件概率48％，剧烈运动事件44％，破坏设备事件％；则电子设备可以确定关于目标防护舱的事件监测结果为：目标防护舱内用户出现倒地事件。需要说明的是，与上述实施例三类似的，上述步骤g2。语音关键事件检测的难点有哪些？湖北信息化语音关键事件检测供应

    可以获取概率大值的索引所对应的类型即可。本申请实施例通过双向lstm网络或者bert得到句子的向量化语义表示，然后进行span的划分从而得到多个语义片段，然后对每个语义片段进行平均池化得到每个span的表示，使用自注意力机制获取不同span之间的关系从而得到深层的语义表示，后使用两层全连接网络进行分类操作从而确定每个span是否为某一事件的触发词或者是事件主体。本申请实施例公开了一种采用span划分方式，同时抽取事件触发词和事件主体的事件检测方法，至少具有以下优势：1、同时抽取事件触发词和事件的主体，可获取更加有用的信息，具有较强的实际应用价值。2、在数据处理和建模的过程中不使用现有的自然语言处理工具，使得操作简单，也避免了因使用自然语言处理工具而导致的误差累积的问题，同时也更加符合真实应用场景。3、通过划分span的方式，完美解决了序列标注存在的问题，效率更高，适用性更强。本申请还提供了一种事件检测装置1，如图2所示，可以包括处理器11和计算机可读存储介质12，所述计算机可读存储介质12中存储有指令，当所述指令被所述处理器11执行时，实现上述任意一项所述的事件检测方法。本领域普通技术人员可以理解。安徽电子类语音关键事件检测标准语音关键事件检测受哪些因素影响？

    基于光流图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，可以包括以下步骤g21-g23：步骤g21：将至少包含当前帧图像的类图像确定为辅助图像；步骤g22：将辅助图像输入到预设的场景检测模型中，得到场景检测模型输出的检测结果；步骤g23：将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进行融合计算，基于融合计算的结果，确定当前时刻，关于目标防护舱的事件检测结果。其中，关于类图像的相关描述内容、场景检测模型的相关描述内容、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进行融合的融合过程等，可以参见上述的以第二类图像作为辅助图像时的相关描述内容。相对应上述本发明实施例提供的一种事件检测方法，本发明实施例还提供了一种事件检测装置。图6为本发明实施例提供的一种事件检测装置的结构示意图，如图6所示，该装置可以包括如下模块：图像获取模块610，用于实时获取关于目标防护舱的图像，并将当前时刻所采集到的图像作为当前帧图像；图像检测模块620，用于检测当前帧图像是否包含目标对象，其中，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；如果是，触发图像确定模块；图像确定模块630。

    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。语音关键事件检测的主要功能。

    并为所得到的截图添加标签，其中，标签包括：采集当前帧图像的采集时间和所发生异常事件类型对应的类型标签。可选的，一种具体实现方式中，上述装置还包括：视频标记模块，用于当事件检测结果为关于发生异常事件且所发生异常事件类型的结果时，在关于目标防护舱的监控视频中，为当前帧图像添加第二标签，其中，第二标签包括：所发生异常事件类型对应的类型标签。相应于上述本发明实例提供的一种事件检测方法，本发明实施例还提供了一种电子设备，如图7所示，包括处理器701、通信接口702、存储器703和通信总线704，其中，处理器701，通信接口702，存储器703通过通信总线704完成相互间的通信，存储器703，用于存放计算机程序；处理器701，用于执行存储器703上所存放的程序时，实现上述本发明实施例提供的一种事件检测方法中的任一方法步骤。上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(peripheralcomponentinterconnect，pci)总线或扩展工业标准结构(extendedindustrystandardarchitecture，eisa)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中用一条粗线表示，但并不表示有一根总线或一种类型的总线。语音关键事件检测的效果如何？湖北信息化语音关键事件检测供应

语音关键事件检测的应用步骤是如何的？湖北信息化语音关键事件检测供应

    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。湖北信息化语音关键事件检测供应

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