福建语音关键事件检测

    比如人名、地名、组织机构名、时间等。4、事件检测与主体抽取：事件检测与主体抽取即为同时抽取事件的触发词和事件的主体。5、注意力机制：注意力机制的本质来自于人类视觉注意力机制。当人们发现一个场景经常在某部分出现自己想观察的东西时，人们会进行学习在将来再出现类似场景时把注意力放到该部分上。在计算某一序列表示时，注意力机制可以获得权重和序列位置的相关性。6、自注意力机制：自注意力机制是对注意力机制的改进，减少了对外部信息的依赖，更擅长捕捉数据或特征的内部相关性，无视词之间的距离直接计算依赖关系，能够学习一个句子的内部结构。7、span：span可认为是“一段区域，每个span具有一定的宽度”，就是对一段话进行固定长度的选取，比如一句话“我吃了面包，喝了牛奶”，如果span的宽度为2，则可以得到片段“我今”、“”、“天吃”等。8、span的划分：span的划分是指根据设定的span的大宽度，从小到大依次进行划分。比如span大宽度为8，则span的宽度为1-8，分别进行划分，可以得到多个span。9、span的分类：span的分类是指通过模型或特定的方法判断一条数据所属的类型即标签，一般而言，分类任务中的每条数据只属于一个类别。语音关键事件检测一般设置在哪些地方？福建语音关键事件检测

    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。云南自主可控语音关键事件检测内容语音关键事件检测该如何使用？

    确定关于目标防护舱的事件检测结果；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量相同，各个第二样本图像组中的图像为：关于防护舱的光流图。可选的，一种具体实现方式中，上述装置还包括：光流图确定模块，用于每获取到一帧图像，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；则在本实现方式中，上述结果确定子模块包括：辅助图像确定单元，用于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；辅助图像检测单元，用于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量相同，各个第二样本图像组中的图像为：关于防护舱的光流图；结果确定单元。

    红外线发射器所发射的红外线将被用户身体发射到红外接收器。而当用户倒地后，红外线接收器因为接收不到红外线的反射信号而判断用户出现倒地事件，并发出警报，以使外界救护人员能够及时地进入对用户进行救援。然而，在上述相关方案中，由于红外线发射器和红外线接收器距离地面有一定的高度，因此，当防护舱内用户出现弯腰等情况，身体低于该高度时，红外接收器因为接收到红外信号而判断用户出现倒地事件，产生误报；当身高不足上述高度的用户进入防护舱时，将无法检测到用户进入语音关键事件检测防护舱，进而，当该用户发生倒地事件时，产生漏报。且，该方案无法检测出用户出现剧烈运动。基于此，上述相关方案对防护舱内用户出现异常事件的检测准确率较低。技术实现要素：本发明实施例的目的在于提供一种事件检测、装置及电子设备，以提高对防护舱内用户出现异常事件的检测准确率。具体技术方案如下：方面，本发明实施例提供了一种事件检测方法，所述方法包括：实时获取关于目标防护舱的图像，并将当前时刻所采集到的图像作为当前帧图像；检测所述当前帧图像是否包含目标对象，其中，所述目标对象为：能够表征用户进入所述目标语音关键事件检测防护舱的用户身体部位。语音关键事件检测在我国是如何发展的？

    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，可以包括以下步骤g21-g23：步骤g21：将至少包含当前帧图像的类图像确定为辅助图像；步骤g22：将辅助图像输入到预设的场景检测模型中，得到场景检测模型输出的检测结果；步骤g23：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，确定当前时刻，关于目标防护舱的事件检测结果。其中，关于类图像的相关描述内容、场景检测模型的相关描述内容、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的融合过程等，可以参见上述的以第二类图像作为辅助图像时的相关描述内容。相对应上述本发明实施例提供的一种事件检测方法，本发明实施例还提供了一种事件检测装置。图6为本发明实施例提供的一种事件检测装置的结构示意图，如图6所示，该装置可以包括如下模块：图像获取模块610，用于实时获取关于目标防护舱的图像，并将当前时刻所采集到的图像作为当前帧图像；图像检测模块620，用于检测当前帧图像是否包含目标对象，其中，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；如果是，触发图像确定模块；图像确定模块630。语音关键事件检测用到了哪些技术？河南数字语音关键事件检测内容

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    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。福建语音关键事件检测

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