重庆移动语音关键事件检测介绍

    产品功能ProductFunctions●自动语音关键事件检测（交通事故、违章停车、逆行、物品遗撒、行人穿越车道、排队等）●交通数据检测（车流量、车速、占有率、车型等）（固定场景）系统事件检测实景系统测速实景系统优势SystemAdvantages●高鲁棒性的背景更新技术，使得设备可在极短时间内适应所切换的新背景；●单设备检测区域广阔，采用视频识别、的方法，使得一个摄像头监控的区域能够覆盖多个车道；●误触发少，由于采用了运动轨迹的方法，能够保证每个目标只触发一次，避免了由于目标本身的差异造成的多次触发；●操作无需人为干预，采用了DSP前端处理，可以24小时不间断进行监测；●由于有丰富的模型库支持，可以识别多种异常事件情况；●无需破坏路面，无需路面养护等工作，维护方便。语音关键事件检测图片。重庆移动语音关键事件检测介绍

    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包括n+1帧光流图。第二种情况：待分析图像为：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；场景图像检测模型为：采用各个样本图像组和每个样本图像组的事件检测结果所训练得到的模型，且每一样本图像组中包括m+1帧场景图像；辅助图像为：光流图；光流图检测模型为：采用各个第二样本图像和每个第二样本图像的事件检测结果所训练得到的模型，且每个第二样本图像为一帧光流图。第三种情况：待分析图像为：当前帧图像；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；辅助图像为：包括光流图和光流图之前的连续n帧光流图的多张图像；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包括n+1帧光流图。第四种情况：待分析图像为：当前帧图像；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；辅助图像为：光流图。湖南电子类语音关键事件检测供应语音关键事件检测如何适应环境的变化？

    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。

    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。语音关键事件检测主要是指哪些事件？

    在本实现方式中，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；或者，类图像为：当前帧图像。也就是说，在本实现方式中，电子设备可以将所获得的当前帧图像确定为待分析图像；此外，在获取到当前帧图像，并判断该当前帧图像包括目标对象后，电子设备可以判断所获取的关于目标防护舱的当前帧图像之前的连续m帧图像是否均包括目标对象，这样，便可以将当前帧图像和该m帧图像确定为待分析图像。这样，用于确定关于目标防护舱的事件检测结果的待分析图像为多张，可以更充分地反映目标防护舱内部空间的情况，进而提高事件检测的准确率。其中，m可以为任一正整数，例如，5，10等。s304：将待分析图像输入到预设的检测模型中，得到关于目标防护舱的事件检测结果；其中，检测模型为：基于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。在确定待分析图像后，电子设备便可以将待分析图像输入到预设的检测模型中，得到关于目标防护舱的事件检测结果。具体的，在将待分析图像输入到预设的检测模型中后，电子设备可以得到预设的检测模型的输出结果，进而，根据该检测结果，电子设备便可以确定关于目标防护舱的事件检测结果。其中。语音关键事件检测主要是用在哪里的？湖南电子类语音关键事件检测供应

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    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。重庆移动语音关键事件检测介绍

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