监控人员往往需要花费很久的时间才能在监控视频中准确定位到异常事件所对应的视频内容。这样,为了减少监控人员在查看视频时所耗费的时间,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,电子设备可以采取多种方式对异常事件所发生的时间进行标记。一种具体实现方式中,上述本发明实施例提供的一种事件检测方法还可以包括如下步骤b1:步骤b1:对当前帧图像进行截图,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。当电子设备确定当前时刻目标防护舱内出现的异常事件的类型后,便可以对当前帧图像进行截图,并通过标签对所得到的截图进行标记,该标签中包括:当前时刻的时间信息和当前时刻目标防护舱内出现的异常事件的类型的类型标签。这样,当监控人员需要查看目标防护舱的监控视频中与该异常事件对应的视频内容时,便可以直接通过异常事件的类型标签,确定该事件类型对应的截图的标签,进而,根据该标签中的时间信息,确定该异常事件发生的时间。进一步的,监控人员便可以根据所确定的时间,直接调取与该时间对应的监控视频的视频内容。这样。语音关键事件检测的难点有哪些?湖北光纤数据语音关键事件检测供应
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。湖北光纤数据语音关键事件检测供应语音关键事件检测真的好用吗?
通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。存储器可以包括随机存取存储器(randomaccessmemory,ram),也可以包括非易失性存储器(non-volatilememory,nvm),例如至少一个磁盘存储器。可选的,存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。上述的处理器可以是通用处理器,包括处理器(centralprocessingunit,cpu)、网络处理器(networkprocessor,np)等;还可以是数字信号处理器(digitalsignalprocessing,dsp)、集成电路(applicationspecificintegratedcircuit,asic)、现场可编程门阵列(field-programmablegatearray,fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质内存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行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。需要说明的是,在本文中,诸如和第二等之类的关系术语用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含。
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。语音关键事件检测该如何使用?
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维修指南。湖北光纤数据语音关键事件检测供应
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