北京量子语音关键事件检测设计

    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。在该检测模型的训练过程中，可以将各个样本图像作为待训练模型的输入，将各个样本图像的事件检测结果作为待训练模型的输出。这样，在训练过程中，待训练模型可以学习各个样本图像中的图像特征，输出各个样本图像的事件检测结果，逐步建立样本图像的图像特征和事件检测结果的对应关系。这样，经过大量样本图像的学习，便可以得到上述检测模型。而该训练得到的检测模型也就可以用于对基于当前帧图像确定的待分析图像进行检测，输出的事件检测结果，即为关于目标防护舱的事件检测结果。显然，在训练上述检测模型时，所使用的样本图像为关于防护舱的图像。需要强调的是，不同类型和数量的待分析图像，所利用的检测模型也是不同的。为了行为清楚，后续将会对待分析图像与检测模型之间的对应关系进行举例说明。需要说明的是，上述检测模型可以在电子设备中训练得到的，也可以在与电子设备通信连接的其他电子设备中训练得到的，这样，电子设备便可以从该其他电子设备中获得上述检测模型，这都是合理的。此外，在本发明实施例中，电子设备可以检测目标防护舱内是否发生异常事件，则在这种情况下。语音关键事件检测在国际上的运用如何？北京量子语音关键事件检测设计

    控制器可以根据接收到的图像确定是否存在溺水现象发生，并在确定存在溺水现象发生时，向告警装置输出告警指令。告警装置在接收到告警指令后执行告警操作，从而可以提醒救生人员。因此，本实用新型实施例中的方案能够及时准确地检测到溺水事件的发生，并及时地通知救生员进行救援。说明是本实用新型实施例中的一种溺水事件检测系统的结构；本实用新型实施例中的一种摄像头安装位置；是本实用新型实施例中的另一种溺水事件检测系统的结构示意图。具体实施方式现有技术中，为有效解决溺水问题，通常在游泳场馆中安装有摄像头，摄像头通常安装在游泳池的上方，以实时采集游泳池内的图像。后台工作人员在监控室查看摄像头实时采集到的图像，并依次确认是否有游泳者出现溺水现象。然而，当游泳池内的游泳者较多时，后台工作人员获知每一个游泳者的当前状态的时间较长，难以及时发现发生溺水的游泳者。综上，现有的解决溺水问题的方案存在效率低下和准确度较低的技术问题。在本实用新型中，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。控制器可以根据接收到的图像确定是否存在溺水现象发生，并在确定存在溺水现象发生时。海南光纤数据语音关键事件检测设计语音关键事件检测对社会的好处说明。

    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。

    将w2与w4进行横向拼接得到终的语义表示w3，w3的维度可以为[n,2*d1]。在本申请的示例性实施例中，自注意力机制计算具体可以包括：将w2分别进行多次(如三次)线性变换得到w21、w22、w23,然后可以执行矩阵相乘运算得到w4＝(w22*w23t)*w21，w3＝w2||w4。s105、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。在本申请的示例性实施例中，所述对所述新的语义表示w3进行span分类可以包括：使用两层全连接神经网络和softmax层对每个span进行分类；其中，在训练阶段，将分类结果与带有标记的span进行误差计算和反向传播。在本申请的示例性实施例中，得到步骤s104的span的表示w3后，可以使用两层全连接神经网络和softmax层对span进行分类。在本申请的示例性实施例中，如果如步骤s101中所述，预先对数据进行了预处理，即预先对数据进行了span分类和标记，则在训练阶段，可以将分类结果与预处理过程所得的带有标记的span进行误差计算和反向传播，并进行参数更新操作完成训练过程。在本申请的示例性实施例中，在预测阶段，根据分类的结果即可得到每个span的类型。softmax的输出是每个span所属对应类型(预处理过程获得的带类型标记的span)的概率。语音关键事件检测的难点有哪些？

    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。语音关键事件检测的使用步骤指南。四川光纤数据语音关键事件检测服务标准

语音关键事件检测和摄像头有联系吗？北京量子语音关键事件检测设计

    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。北京量子语音关键事件检测设计

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