语音关键事件检测基本参数
  • 品牌
  • Bothlent
  • 型号
  • XFM-USBMEMS-6MIC
  • 封装形式
  • DIP
语音关键事件检测企业商机

    n个摄像头11与控制器12之间进行无线通信时,所采用的无线通信协议可以为wifi、蓝牙、zigbee等。可以理解的是,n个摄像头11还可以采用其他的无线通信协议与控制器12进行无线通信,本实用新型实施例不做赘述。在具体应用中,可以在游泳池壁的四周均匀设置摄像头11。通过设置的n个摄像头,可以采集水平方向上游泳池内的图像。在具体实施中,在设置n个摄像头11时,在垂直方向上,每一个摄像头11所设置的位置与游泳池水面之间的距离可以均小于预设值。摄像头11所设置的位置可以位于游泳池水面以下,也可以位于游泳池水面以上,还可以位于游泳池水面附近。在设置摄像头11时,可以将n个摄像头11均设置在游泳池水面以下,且与游泳池水面的垂直距离小于预设值;也可以将n个摄像头11均设置在游泳池水面以上,且与游泳池水面的垂直距离小于预设距离;还可以将n个摄像头11中的一部分设置在游泳池水面以下,其余部分设置在游泳池水面以上。在本实用新型实施例中,预设值可以为50厘米,也可以为40厘米或30厘米。可以理解的是,预设值还可以为其他值,可以根据具体的应用场景设定不同的预设值。在具体实施中,在水平方向上,多个摄像头11可以均匀排列。语音关键事件检测的难点有哪些?湖北量子语音关键事件检测内容

    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。广州自主可控语音关键事件检测设计语音关键事件检测在日常生活中有用吗?

    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。

    便可以得到一个第二样本图像组及样本图像组的事件检测结果。实施例三:上述步骤f2,基于场景图像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f21-f23:步骤f21: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所述目标防护舱且包括所述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;步骤f22: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据相同,各个第二样本图像组中的图像为:关于防护舱的光流图;步骤f23: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,确定关于目标防护舱的事件检测结果。也就是说,在本实施例三中,可以同时利用场景图像检测模型对类图像进行检测,得到一个检测结果,利用光流图检测模型对第二类图像进行检测,得到另一个检测结果,进而,将两个检测结果进行融合计算,并基于融合计算的结果。语音关键事件检测的不足之处。

    m个第二摄像头14还可以采用其他的无线通信协议与控制器12进行无线通信,本实用新型实施例不做赘述。给出了本实用新型实施例中的另一种溺水事件检测系统的结构。在本实用新型实施例中,m个第二摄像头14均可以设置在游泳池水面的上方,从而能够从上向下采集游泳池内的图像。在垂直方向上,任一个第二摄像头14设置的位置与游泳池水面的距离可以大于预设距离。也就是说,在垂直方向上,m个第二摄像头14均设置在n个摄像头11的上方。为能够采集较大视角范围内的图像,m个第二摄像头14均可以设置在游泳池上方的悬梁上,游泳池上方的悬梁可以是游泳场馆的悬梁,也可以是设置在游泳池上方较高处的杆状物。具体的,第二摄像头14的设置位置可以根据实际的游泳池场馆的布局进行设定,在设置第二摄像头14时,第二摄像头14能够在垂直方向上采集游泳池内的图像即可。在具体实施中,m个第二摄像头14可以均设置在游泳池水面上方2~5米处,从而能够从上至下采集游泳池内的图像。在本实用新型实施例中,通过设置摄像头11以及第二摄像头14,可以使得通过摄像头11采集水平方向上的图像,通过第二摄像头14采集垂直方向上的图像。语音关键事件检测发展如何?广州自主可控语音关键事件检测设计

语音关键事件检测的主要功能。湖北量子语音关键事件检测内容

    上述步骤s302a可以为:步骤s302b:判断当前帧图像和在当前时刻之前的预设时长内采集到的连续多帧图像,是否均包含目标对象;如果是,执行上述步骤s303。在本实现方式中,在获取到当前帧图像后,电子设备便可以利用图像识别算法判断当前帧图像和在当前时刻之前的预设时长内采集到的连续多帧图像,是否均包含目标对象。其中,当判断结果为是时,电子设备可以确定存在用户进入目标防护舱,则在当前时刻,目标防护舱内可能发生异常事件,这样,电子设备便可以继续执行步骤s303。需要说明的是,在本实现方式中,电子设备可以采用任一能够检测出当前帧图像和在当前时刻之前的预设时长内采集到的连续多帧图像中是否均包含目标对象的图像识别算法执行上述步骤s302b,对此,本发明实施例不做具体限定。其中,上述预设时长可以为任一时长,例如,2s,5s等,这都是合理的。下面,对电子设备执行上述步骤s302b的具体过程进行说明:电子设备在获取到每帧关于目标防护舱的图像后,判断该图像中是否包含目标对象。进而,在获取该图像的下一帧图像后,判断该下一帧图像中是否包括与前一帧图像相同的目标对象。依次类推。湖北量子语音关键事件检测内容

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