河南新一代语音关键事件检测
语音关键事件检测JLayer和LayerUI结合起来可以检测任意区域上发生的事件(包括嵌套的子组件),这些类共同提供了4个方法来检测事件。·publicvoidsetLayerEventMask(longlayerEventMask)调用这个JLayer方法时必须使用位掩码AWTEvent常量选择它检测到的事件类型,如:setLayerEventMask(|);可以检测到按键和焦点改变事件。·publicvoidinstallUI(JComponentc)这个LayerUI方法通常放在setLayerEventMask()方法之前,这个方法类的代码首先调用超类方法((c);),然后是引用JLayer的JComponent参数,使用setLayerEventMask():((JLayer)c).setLayerEventMask();返回的结果。·publicvoiduninstallUI(JComponentc)这个LayerUI方法放在没有参数的setLayerEventMask()方法后,这个方法内的代码首先调用超类方法((c);),然后是引用JLayer的JComponent参数,使用setLayerEventMask():((JLayer)c).setLayerEventMask(0);返回的结果。·publicvoideventDispatched(AWTEvente,Jlayerl)只要前面注册的事件发生了,就会调用这个LayerUI方法,在这个方法中插入的代码负责响应事件,并恰当地更新层,更新了不同的绘制属性(如颜色)后,通过传递给这个方法的JLayer参数调用repaint()方法重新绘制。语音关键事件检测技术可以帮助我们在海量的音频数据中快速找到感兴趣的部分,提高信息处理的效率。河南新一代语音关键事件检测
在该方法或过程不依赖于本文所述步骤的特定顺序的程度上,该方法或过程不应限于所述的特定顺序的步骤。如本领域普通技术人员将理解的,其它的步骤顺序也是可能的。因此,说明书中阐述的步骤的特定顺序不应被解释为对权利要求的限制。此外,针对该方法和/或过程的权利要求不应限于按照所写顺序执行它们的步骤,本领域技术人员可以容易地理解,这些顺序可以变化,并且仍然保持在本申请实施例的精神和范围内。在本申请的示例性实施例中,在介绍本申请实施例方案之前,可以首先对本申请实施例涉及的术语进行介绍:1、事件类型及定义:事件类型是指不同的事件所属的类别,比如在金融领域有“实控人股东变更”、“信批违规”、“财务造假”等事件类型。事件类型的定义一般由该领域的**或经验人士来确定。2、触发词:触发词是指能够清楚的表明事件类型的一些词汇,比如“杀”、“袭击”、“见面”等。3、事件主体以及定义:事件主体是指事件发生的主要参与方,也是与该事件联系为紧密的一方,定义为实体。如:“xx科技实际控制人变更yy集团”、“zz集团已经资不抵债将进行破产重整”,这些事件中,“xx科技”即为该事件的主体,类型为“机构”,事件主体可以定义为多种实体类型。江苏信息化语音关键事件检测特征语音关键事件检测在哪些地区被大力推广?欢迎咨询!
本发明实施例提供的一种事件检测方法,包括如下步骤:s300: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;其中,目标防护舱指代的是需要进行事件检测的防护舱,并不具有任何其他限定意义。目标防护舱所对应的目标图像采集设备,实时对目标防护舱的内部空间进行图像采集,并将得到的关于目标防护舱的图像实时传输给的目标防护舱所对应的电子设备。这样,电子设备便可以实时获取关于目标防护舱的图像。其中,可以理解的,关于目标防护舱的图像可以为目标防护舱内部空间的图像。也就是说,上述目标图像采集设备可以在每个时刻采集关于目标防护舱的图像,进而,电子设备可以在每个时刻获得在该时刻时,关于目标防护舱的图像,该图像显示了每个时刻目标防护舱的内容空间的情况。则在当前时刻,电子设备所获得的关于目标防护舱的图像即为在当前时刻,目标图像采集设备所采集的关于目标防护舱的图像,这样,电子设备可以将该图像作为当前帧图像。显然,电子设备可以基于当前帧时刻,确定当前时刻,关于目标防护舱的事件检测结果。s301:检测当前帧图像是否包含目标对象,如果是,执行步骤s303;其中。
本发明涉及语音关键事件检测技术,特别是涉及一种事件语音关键事件检测。背景技术:当前,很多银行通过设置语音关键事件检测防护舱来为用户提供更便捷的金融服务。所谓防护舱,是一种离行式或在行式的智能化金融服务设施,其具有完善的结构设计,可以实现智能化控制和远程监控,保障内部atm(automatictellermachine,自动柜员机)及其它金融服务设备全天候安全、以及可靠地运行。其中,离行式是指设置在银行营业网点之外的地方,例如,住宅小区、校园、地铁站等公共场所;在行式是指设置在银行营业网点中。可以理解的,当用户进入语音关键事件检测防护舱进行金融活动时,有些时候会出现倒地、剧烈运动、破坏设备等异常事件,例如,老人突然身体不适晕倒、有人抢夺用户的银行卡、有人恶意破坏设备等情况。为了保障用户的人身和财产安全,需要对用户在防护舱中出现的异常事件进行检测,以便于可以及时救治或报警。相关方案中,检测用户在语音关键事件检测防护舱内出现倒地事件的方案是:在防护舱的两侧面板上距离地面1米。这样,用户在进入到防护舱时,便进入到红外线发射器的感测范围内,进而,由于用户身体的遮挡。语音关键事件检测一般应用在什么行业?欢迎来电咨询!
300]的向量d,其中对于索引id从0至19999,每个id对应一个不同的汉字。那么对于一句话(长度为s)中的每一个字符,都可以在d中找到对应的id,从而获取对应的向量,因此可以得到一个维度为[s,300]的向量。然后可以使用双向lstm神经网络得到句子的语义表示向量w1。在本申请的示例性实施例中,通过bert模型获得语句的向量化语义表示w1可以包括:将语句直接输入所述bert模型,将所述bert模型的输出作为语句的向量化语义表示w1。在本申请的示例性实施例中,使用bert模型时,可以将句子直接输入至bert模型,bert模型的输出即可以作为句子的向量化语义表示w1。在本申请的示例性实施例中,所述向量化语义表示w1的维度可以为[s,d1];其中,当通过双向lstm网络获得语句的向量化语义表示w1时,d1为2*lstm隐层节点数;当通过bert模型获得语句的向量化语义表示w1时,d1=768。在本申请的示例性实施例中,设以上两种方法得到的语义表示为w1,则,1的维度为[s,d1],其中s为句子长度;如果使用双向lstm网络获得语句的向量化语义表示w1,则d1为2*lstm隐层节点数,如果使用bert模型获得语句的向量化语义表示w1,则d1=768。s102、对所述向量化语义表示w1进行span划分,得到多个语义片段。语音关键事件检测在线咨询鱼亮科技!江苏信息化语音关键事件检测特征
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确定在时刻t0目标人物所处的位置信息,以及在时刻t1目标人物所处的位置信息。根据两个时刻目标人物所处的位置信息,可以获取目标人物的运动轨迹。根据目标人物的运动轨迹,可以获知目标人物所处的理论位置范围。在确定了目标人物的理论位置范围之后,控制器12可以从m个第二摄像头14采集到的实时图像中,识别出目标人物游泳时的动作姿势,进而获取目标人物的泳姿信息。在实际应用中,游泳者在游泳时,其对应的泳姿可以为蝶泳、蛙泳、仰泳、自由泳等。无论哪种泳姿,都存在一定的规律性。在具体实施中,控制器12可以采用现有的图像识别方法来识别目标人物游泳时的动作姿势。控制器12可以将识别出的动作姿势与现有的泳姿信息库进行比对,从而获知目标人物的泳姿信息。具体的比对过程也可以采用现有的匹配算法,本实用新型实施例不做赘述。在具体实施中,可以预先根据经验值,设置相应的目标频率值。例如,根据大数据统计分析,正常情况下,游泳者沉浮一次间隔的时间为15s,也即1分钟游泳者的沉浮频率为4次。此时,可以设置目标频率值为1分钟4次。可以理解的是,目标频率值也可以根据实际的应用场景进行设定,并不仅限于本实用新型上述实施例中提供的示例。河南新一代语音关键事件检测
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