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;可以理解的,在某些时刻,目标防护舱内可能并不存在用户,则可以确定在这些时刻目标防护舱内不会发生异常事件。因此,为了节省电子设备的资源,减轻电子设备的运行负担,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对当前帧图像进行检测,判断当前帧图像是否包含目标对象。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,电子设备可以采用任一能够检测出当前帧图像中是否包含目标对象的图像识别算法执行上述步骤s302,对此,本发明实施例不做具体限定。此外,根据实际情况中,根据采集关于目标防护舱的图像的图像采集设备的安装位置,上述目标对象所指示的具体的用户身体部位可以不同。例如,当图像采集设备安装在舱顶时,该目标对象可以是用户的头肩部;当图像采集设备安装在舱壁时,目标对象可以是用户的全身图像。这都是合理的。s303:基于当前帧图像,确定待分析图像;其中,待分析图像为:关于目标防护舱及目标对象的图像。在判断得到当前帧图像中包括目标对象后。语音关键事件检测运用成熟度如何?河南光纤数据语音关键事件检测供应
这样,电子设备在每获取到一帧图像时,便可以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。进一步的,在本实现方式中,上述步骤s303,基于当前帧图像,确定待分析图像,便可以包括如下步骤e1:步骤e1:将至少包含光流图在内的第二类图像确定为待分析图像,其中,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,光流图为当前帧图像对应的光流图。由于电子设备实时获取的关于目标防护舱的图像均为目标图像采集设备所采集的、能够反映目标防护舱的内部空间在每个时刻的真实情况的图像,而光流图是基于这些关于目标防护舱的图像中人物的运动变化情况获得的,因此,电子设备可以将光流图确定为待分析图像。从而,利用待分析图像,确定当前时刻,关于目标防护舱的事件检测结果。其中,为了描述简单,可以将当前帧图像的光流图简称为光流图。其中,由于本发明实施例是对目标防护舱内的用户是否处于正常情况中进行检测,因此,第二类图像中的各个光流图应该是关于目标防护舱中用户运动情况的光流图。进一步的,由于每帧光流图是通过连续两帧图像获取到的,因此,在本实现方式中。河南光纤数据语音关键事件检测供应语音关键事件检测是高科技吗?
控制器可以根据接收到的图像确定是否存在溺水现象发生,并在确定存在溺水现象发生时,向告警装置输出告警指令。告警装置在接收到告警指令后执行告警操作,从而可以提醒救生人员。因此,本实用新型实施例中的方案能够及时准确地检测到溺水事件的发生,并及时地通知救生员进行救援。说明是本实用新型实施例中的一种溺水事件检测系统的结构;本实用新型实施例中的一种摄像头安装位置;是本实用新型实施例中的另一种溺水事件检测系统的结构示意图。具体实施方式现有技术中,为有效解决溺水问题,通常在游泳场馆中安装有摄像头,摄像头通常安装在游泳池的上方,以实时采集游泳池内的图像。后台工作人员在监控室查看摄像头实时采集到的图像,并依次确认是否有游泳者出现溺水现象。然而,当游泳池内的游泳者较多时,后台工作人员获知每一个游泳者的当前状态的时间较长,难以及时发现发生溺水的游泳者。综上,现有的解决溺水问题的方案存在效率低下和准确度较低的技术问题。在本实用新型中,n个摄像头实时采集图像,控制器可以实时获取n个摄像头采集到的图像。控制器可以根据接收到的图像确定是否存在溺水现象发生,并在确定存在溺水现象发生时。
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。语音关键事件检测的应用步骤是如何的?
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。语音关键事件检测的使用步骤指南。安徽新一代语音关键事件检测服务标准
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