福建光纤数据语音关键事件检测设计

    该m+1帧图像便可以组成一个样本图像组，并进一步确定该样本图像组的事件检测结果为：采集该m+1帧图像时，该防护舱内发生的事件类型。具体的，当待分析图像为：当前帧图像，则场景图像检测模型为：采用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，且每个样本图像为一帧场景图像。其中，针对至少一个防护舱，在该防护舱中发生各类事件时，采集一帧关于该防护舱的图像，并将采集该图像时，该防护舱内发生的事件类型作为该图像的事件检测结果，这样，便可以得到一个样本图像组及样本图像组的事件检测结果。实施例二：待分析图像为上述第二类图像，即待分析图像为：至少包含光流图的光流图；则上述步骤s303，包括如下步骤g1-g2：步骤g1：将待分析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；步骤g2：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。其中，由于待分析图像为目标防护舱的场景图像对应的光流图，则在本实施例二中，所采用的检测模型即为预设的光流图检测模型，且用于训练该光流图检测模型的各个第二样本图像组中所包括的图像即为光流图。需要说明的是。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。福建光纤数据语音关键事件检测设计

    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。河北新一代语音关键事件检测哪里买通过分析语音信号的频率、幅度和持续时间等特征，语音关键事件检测系统能够识别出不同的声音事件。

    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。

    从而可以提高对防护舱内用户出现异常事件的检测准确率可选的，一种具体实现方式中，上述装置还包括图像判断模块；在本实现方式中，一种情况下，图像判断模块，可以用于在基于当前帧图像，确定待分析图像之前，判断当前帧图像和当前帧图像之前的连续预设数量帧图像，是否均包含目标对象；在本实现方式中，另一种情况下，图像判断模块，可以用于在基于当前帧图像，确定待分析图像之前，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，触发图像确定模块。可选的，一种具体实现方式中，上述图像确定模块630包括：图像确定子模块，用于将至少包含当前帧图像的类图像确定为待分析图像，其中，类图像中各图像均为关于目标防护舱，且包括目标对象的图像。可选的，一种具体实现方式中，类图像为：当前帧图像和当前帧图像之前的连续m帧图像的多张图像；其中，m为正整数；或，类图像为：当前帧图像。可选的，一种具体实现方式中，上述结果确定模块640包括：图像检测子模块，用于将待分析图像输入到预设的场景图像检测模型中，得到场景图像检测模型输出的检测结果；结果确定子模块，用于基于场景图像检测模型输出的检测结果。在安全监控领域，语音关键事件检测可以用于检测和识别异常声音事件，如求救声等。

    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。语音关键事件检测的好处有哪些？欢迎咨询！江苏信息化语音关键事件检测特征

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    也就是说，安装在防护舱内的用于监控防护舱内情况的摄像头，可以作为本发明实施例中关于防护舱的图像的数据来源。这样，可以通过一个设备实现多种功能，可以极大地节省成本。当然，也可以在防护舱的相关位置上安装专门用于实时采集关于防护舱的图像的图像采集设备。这都是合理的。其中，为了获得较高的关于目标防护舱的事件检测结果的准确率，人们希望所获得的关于防护舱的图像能够尽可能的包括防护舱内更多的区域，即人们希望图像采集设备的拍摄区域能够尽可能地覆盖到防护舱内更多的空间。例如，如图2所示，可以将安装在防护舱顶部的摄像头作为本发明实施例中关于防护舱的图像的数据来源。其中，摄像机的镜头可以垂直于舱顶，也可以倾斜于舱顶，与舱顶形成一定的角度，例如，不小于60度。这都是合理的。当然，在实际应用中，作为关于防护舱的图像的数据来源的图像采集设备也可以安装在其他位置，只要能够保证能够基于该图像采集设备所采集到的关于防护舱的图像，确定当前时刻，关于目标防护舱的事件检测结果即可。下面，对本发明实施例提供的一种事件检测方法，进行介绍。图3为本发明实施例提供的一种事件检测方法的流程示意图。需要说明的是。福建光纤数据语音关键事件检测设计