江苏语音关键事件检测特征
使用自注意力机制对获得的每个span的表示w2进行计算,得到每个span的新的语义表示w3;对所述新的语义表示w3进行span分类,确定每个span是否为一个事件的触发词或事件主体。通过该实施例方案,能够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;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;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。本申请的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本申请而了解。本申请的其他优点可通过在说明书以及附图中所描述的方案来实现和获得。附图说明附图用来提供对本申请技术方案的理解,并且构成说明书的一部分,与本申请的实施例一起用于解释本申请的技术方案,并不构成对本申请技术方案的限制。图1为本申请实施例的事件检测方法流程图;图2为本申请实施例的事件检测装置组成框图。具体实施方式本申请描述了多个实施例,但是该描述是示例性的,而不是限制性的。语音关键事件检测在音频编辑和音频处理领域也有应用,如自动剪辑音频中的特定部分或去除背景噪音等。江苏语音关键事件检测特征
如果是,基于所述当前帧图像,确定待分析图像,其中,所述待分析图像为:关于所述目标语音关键事件检测防护舱及所述目标对象的图像;将所述待分析图像输入到预设的检测模型中,得到关于所述目标防护舱的事件检测结果;其中,所述检测模型为:基于各个样本图像和每个样本图像的事件检测结果所训练得到的模型。第二方面,本发明实施例提供了一种事件检测装置,所述装置包括:图像获取模块,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,用于检测所述当前帧图像是否包含目标对象,其中,所述目标对象为:能够表征用户进入所述目标防护舱的用户身体部位;如果是,触发图像确定模块;所述图像确定模块,用于基于所述当前帧图像,确定待分析图像,其中,所述待分析图像为:关于所述目标防护舱及所述目标对象的图像;结果确定模块,用于将所述待分析图像输入到预设的检测模型中,得到关于所述目标防护舱的事件检测结果;其中,所述检测模型为:基于各个样本图像和每个样本图像的事件检测结果所训练得到的模型。第三方面,本发明实施例提供了一种电子设备,包括处理器、通信接口、存储器和通信总线,其中,处理器,通信接口。云南无限语音关键事件检测特征语音关键事件检测算法的性能评估通常包括准确率、召回率和F1分数等指标。
第二类图像中各个图像均为:基于每两帧连续的关于目标防护舱且包括目标对象的图像获取的光流图。具体的,在本实现方式中,第二类图像为:包括光流图和光流图之前的连续n帧光流图的多张图像;其中,n为正整数;或者,第二类图像为:光流图。也就是说,在本实现方式中,电子设备可以将所获得的光流图确定为待分析图像;此外,在获取到光流图后,电子设备可以判断光流图之前的连续n帧光流图是否均是基于每两帧连续的关于目标防护舱且包括目标对象的图像获取的,当判断结果为是时,电子设备也可以将包括光流图和该连续n帧光流图的多张图像确定为待分析图像。这样,用于确定当前时刻,关于目标防护舱的事件检测结果的待分析图像为多张,可以更充分地反映目标防护舱中用户的运动变化情况,进而提高事件检测的准确率。其中,n可以为任一正整数,例如,5,10等。基于上述对步骤s304中的说明中,对检测模型模型的描述内容,可以确定不同类型和数量的待分析图像,所利用的检测模型不同。进一步的,针对不同的待分析图像,则上述步骤s304的实现方式不同。下面,针对不同类型和数量的待分析图像,对上述步骤s304的具体执行方式,以及待分析图像与检测模型之间的对应关系进行举例说明。
红外线发射器所发射的红外线将被用户身体发射到红外接收器。而当用户倒地后,红外线接收器因为接收不到红外线的反射信号而判断用户出现倒地事件,并发出警报,以使外界救护人员能够及时地进入对用户进行救援。然而,在上述相关方案中,由于红外线发射器和红外线接收器距离地面有一定的高度,因此,当防护舱内用户出现弯腰等情况,身体低于该高度时,红外接收器因为接收到红外信号而判断用户出现倒地事件,产生误报;当身高不足上述高度的用户进入防护舱时,将无法检测到用户进入语音关键事件检测防护舱,进而,当该用户发生倒地事件时,产生漏报。且,该方案无法检测出用户出现剧烈运动。基于此,上述相关方案对防护舱内用户出现异常事件的检测准确率较低。技术实现要素:本发明实施例的目的在于提供一种事件检测、装置及电子设备,以提高对防护舱内用户出现异常事件的检测准确率。具体技术方案如下:方面,本发明实施例提供了一种事件检测方法,所述方法包括: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;检测所述当前帧图像是否包含目标对象,其中,所述目标对象为:能够表征用户进入所述目标语音关键事件检测防护舱的用户身体部位。语音关键事件检测的成熟度如何?欢迎咨询!
确定关于目标防护舱的事件检测结果;其中,光流图检测模型为:采用各个第二样本图像组和每个第二样本图像组的事件检测结果所训练得到的模型,且每一第二样本图像组中的图像与待分析图像的图像数量相同,各个第二样本图像组中的图像为:关于防护舱的光流图。可选的,一种具体实现方式中,上述装置还包括:光流图确定模块,用于每获取到一帧图像,利用该帧图像和该帧图像的前一帧图像,得到该帧图像对应的光流图;则在本实现方式中,上述结果确定子模块包括:辅助图像确定单元,用于将至少包含光流图在内的第二类图像确定为辅助图像,第二类图像中各个图像的类型均为:基于每两帧连续的关于目标防护舱且包括目标对象的图像获取的光流图,光流图为当前帧图像对应的光流图;辅助图像检测单元,用于将辅助图像输入到预设的光流图检测模型中,得到光流图检测模型输出的检测结果;其中,光流图检测模型为:采用各个第二样本图像组和每个第二样本图像组的事件检测结果所训练得到的模型,且每一第二样本图像组中的图像与待分析图像的图像数量相同,各个第二样本图像组中的图像为:关于防护舱的光流图;结果确定单元。利用语音关键事件检测技术,我们可以实现音频数据的自动分类和标签化,方便后续的检索和分析。福建语音关键事件检测设计
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本实用新型涉及监控技术领域,尤其涉及一种溺水语音关键事件检测系统。背景技术:随着生活水平的提高,游泳运动这一全身性锻炼的体育运动越来越受到人们的欢迎。由于游泳运动在水中进行,在游泳过程中,存在一定的危险性。对于初学者,在游泳过程中,因游泳技术不足导致无法随意呼吸、换气、行动等导致呛水,容易造成溺水事件;对于有经验的游泳者,可能会出现抽筋、碰撞受伤、意识模糊等原因导致溺水事件发生。若无法及时发现溺水的游泳者,极易导致溺水时间过长造成伤亡。为了有效地解决溺水问题,通常在游泳场馆中安装有摄像头。后台工作人员根据摄像头获取到的实时画面,判断是否有人发生溺水。当发现有人溺水时,通知游泳池边的救生人员。然而,上述方案存在效率低下和准确度较低的问题,无法及时地发现溺水现象。技术实现要素:本实用新型解决的问题是无法及时地发现溺水现象。为解决上述问题,本实用新型提供一种溺水事件检测系统,包括:n个适于实时采集图像的摄像头;所述n个摄像头均匀设置在游泳池壁上,且在垂直方向上与游泳池水面之间的距离小于预设值;n为正整数;控制器,与所述n个摄像头通信连接,适于获取所述n个摄像头实时采集的图像;告警装置。江苏语音关键事件检测特征
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