河南新一代语音关键事件检测

    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劣处是什么？欢迎咨询！河南新一代语音关键事件检测

    控制器12分别与n个摄像头11以及m个第二摄像头14通信连接，从而可以获取n个摄像头11实时采集的图像以及m个第二摄像头14实时采集的图像。下面对本实用新型实施例中提供的溺水事件检测系统的工作原理进行说明。由本实用新型上述实施例中可知，控制器12可以接收到n个摄像头11以及m个第二摄像头14实时采集的图像。控制器12可以根据n个摄像头11采集到的图像，从中识别出目标人物，进而获取目标人物在游泳池中的具置。具体的识别目标人物的算法可以参照现有的人脸识别算法，本实用新型实施例不做赘述。在具体实施中，在检测到目标人物之后，控制器12可以对目标人物进行，以实时获取目标人物的图像。在对目标人物进行的过程中，控制器12可以实时获取目标人物相对于游泳池水面的沉浮频率。人物算法以及沉浮频率统计方法均可以采用现有的方法进行。例如，在实际应用中可知，游泳者在游泳时，需要频繁露出水面换气。当游泳者露出水面时，可以视为游泳者浮出水面；当游泳者潜水时，可以视为游泳者沉入水面。因此，控制器12可以根据目标人物的浮出水面的频率和沉入水面的频率，确定目标人物相对于游泳池水面的沉浮频率。在具体实施中，控制器12可以根据多个摄像头11采集到的图像。河南新一代语音关键事件检测语音关键事件检测技术可以帮助我们在海量的音频数据中快速找到感兴趣的部分，提高信息处理的效率。

    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。

    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。语音关键事件检测找鱼亮科技！欢迎来电咨询！

    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当前帧图像之前的连续预设数量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s302a，对此，本发明实施例不做具体限定。其中，上述预设数量可以为任一正整数，例如，5，10等，这都是合理的。下面，对电子设备执行上述步骤s302a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，直至电子设备判断连续预设数量帧图像后中均包含相同的目标对象后，电子设备继续获得下一帧图像，即采集完连续预设数量帧图像后的当前时刻对应的当前帧图像，并判断该当前帧图像中是否包括前连续预设数量帧图像所包含的目标对象。这样，当判断结果为是时，电子设备便可以继续执行后续步骤s303。另一种具体实现方式中，如图5所示。语音关键事件检测的好处有哪些？欢迎咨询！江西信息化语音关键事件检测特征

在智能家居系统中，语音关键事件检测可以实现通过语音指令控制家电设备的开关和功能。河南新一代语音关键事件检测

    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。河南新一代语音关键事件检测