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    还可以在检测到发生异常事件时，确定所发生的异常事件的事件类型。即事件检测结果为：关于发生异常事件且所发生异常事件类型的结果。这样，电子设备可以根据检测模型的输出结果，确定目标防护舱内发生哪种异常事件。可选的，一种具体实现方式中：在上述步骤s304中，上述检测模型可以直接输出：所发生的异常事件的类型，这样，电子设备便可以直接确定目标防护舱内用户出现的异常事件的类型，并将该类型作为：关于目标防护舱的事件检测结果。例如，倒地事件；这样，电子设备便可以确定目标防护舱内出现用户意外倒地的事件。可选的，另一种具体实现方式中：在上述步骤s304中，在训练检测模型时，可以预先设定多种类型的异常事件，则上述检测模型可以直接输出：正常事件概率以及每种类型的异常事件的概率。其中，正常事件表示目标防护舱内未发生异常事件。这样，电子设备便可以将概率比较高的事件确定为目标防护舱内用户出现的事件的类型，并将该类型作为：关于目标防护舱的事件检测结果。显然，当正常事件概率比较高时，则可以确定目标防护舱内未发生异常事件，当某类型的异常事件的概率比较高时，则可以确定目标防护舱内发生该类型异常事件。例如，正常事件概率5％。语音关键事件检测是什么？重庆无限语音关键事件检测哪里买

    与所述控制器通信连接，适于在接收到所述控制器输出的告警指令时执行告警操作；所述告警装置由救生人员佩戴或设置在游泳场馆中。可选的，所述溺水事件检测装置还包括：m个第二摄像头，均与所述控制器耦接，设置在所述游泳池水面的上方，且在垂直方向上与所述游泳池水面的距离大于所述预设值；所述m个第二摄像头适于从上向下采集所述游泳池内的图像。可选的，所述n个摄像头均匀分布在所述游泳池壁上。可选的，在水平方向上，所述n个摄像头均设置在所述游泳池水面上方。可选的，在水平方向上，所述n个摄像头均设置在所述游泳池水面下方。可选的，在水平方向上，所述n个摄像头中的一部分均设置在所述游泳池水面上方，另一部分均设置在所述游泳池水面下方。可选的，所述预设值为0～50厘米。可选的，所述m个第二摄像头设置在游泳池水面上方2～5米。可选的，所述n个摄像头与所述控制器无线通信连接，所述m个第二摄像头与所述控制器无线通信连接。可选的，所述告警装置包括以下至少一种：智能手环、智能手机、广播台。与现有技术相比，本实用新型的技术方案具有以下优点：通过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。天津信息化语音关键事件检测语音关键事件检测用到了哪些技术？

    在该方法或过程不依赖于本文所述步骤的特定顺序的程度上，该方法或过程不应限于所述的特定顺序的步骤。如本领域普通技术人员将理解的，其它的步骤顺序也是可能的。因此，说明书中阐述的步骤的特定顺序不应被解释为对权利要求的限制。此外，针对该方法和/或过程的权利要求不应限于按照所写顺序执行它们的步骤，本领域技术人员可以容易地理解，这些顺序可以变化，并且仍然保持在本申请实施例的精神和范围内。在本申请的示例性实施例中，在介绍本申请实施例方案之前，可以首先对本申请实施例涉及的术语进行介绍：1、事件类型及定义：事件类型是指不同的事件所属的类别，比如在金融领域有“实控人股东变更”、“信批违规”、“财务造假”等事件类型。事件类型的定义一般由该领域的**或经验人士来确定。2、触发词：触发词是指能够清楚的表明事件类型的一些词汇，比如“杀”、“袭击”、“见面”等。3、事件主体以及定义：事件主体是指事件发生的主要参与方，也是与该事件联系为紧密的一方，定义为实体。如：“xx科技实际控制人变更yy集团”、“zz集团已经资不抵债将进行破产重整”，这些事件中，“xx科技”即为该事件的主体，类型为“机构”，事件主体可以定义为多种实体类型。

    每种类型与某一数字对应，以便于计算机的处理，则可以分别标记为[0,1,2,3,4,...,29,30]。在本申请的示例性实施例中，因计算机无法直接处理中文，因此可以将句子(语句)中每一个单词转化为数字的映射。即，获得语句的向量化语义表示w1。在本申请的示例性实施例中，所述获得语句的向量化语义表示w1可以包括：通过双向lstm网络模型或bert模型获得语句的向量化语义表示w1。在本申请的示例性实施例中，在通过双向lstm网络获得语句的向量化语义表示w1之前，所述方法还可以包括：将语句中的m个字符随机初始化为一个维度为[m，n]的n维向量d，其中，对于从0到m-1的索引id，每个id对应一个不同的字符；对于长度为s的语句，该语句中每一个字符能够在向量d中找到对应的id，从而获得维度为[s，d]的向量。在本申请的示例性实施例中，通过双向lstm网络获得语句的向量化语义表示w1可以包括：将维度为[s，d]的向量输入预设的双向lstm神经网络，将所述双向lstm神经网络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，假设语料中一共有20000个不同的字符(汉字和/或单词，可以包括其他常用符号)，每个字符可以随机初始化为一个300维的向量，则可以得到一个维度为[20000。语音关键事件检测的不足之处。

    本文涉及事件数据处理技术，尤指一种语音关键事件检测检测方法和装置。背景技术：互联网上每天都会产生大量的新闻数据，描述许多已经发生的事件。但由于事件种类繁多，无法快速而且准确地分辨事件的类型以及事件中的主体。对发生的公共事件或者特定行业内所发生的事件进行区分和主体识别，不仅有助于实时把握事件的发展趋势以及整个行业的发展方向，也可辅助高层决策，降低风险，具有重要的实际应用价值和研究意义。现有进行语音关键事件检测的方法大都辅助使用已有的自然语言处理工具，但是在实际应用中并不能通过这些工具预先处理好。事件的类型往往可以从一些关键词中获取，比如”杀”，“袭击”等，这类词就被称为触发词。因此快速准确地识别出这些触发词就极其重要。现有的语音关键事件检测识别方法：基于图神经网络的模型；[2]基于深度学习、注意力机制、序列标注的模型等。现有方法存在以下缺点：1、现有方法只进行事件类型检测即事件触发词，并没有进行事件主体抽取，任务单一，不具备较强的实际应用价值。2、现有方法大都使用特定的自然语言处理工具，如jieba,ltp,standfordnlp等首先对句子进行分词，建立依存树，然后再将这些特征输入模型。语音关键事件检测主要是指哪些事件？山东无限语音关键事件检测是什么

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    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。重庆无限语音关键事件检测哪里买

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