语音关键事件检测标准

    在本申请的示例性实施例中，所述对所述向量化语义表示w1进行span划分，得到多个语义片段可以包括：获取设定的span的大宽度max_span_width；根据span的宽度从1到max_span_width依次在所述向量化语义表示w1上进行选取，获得多个span的语义表示span_embedding。在本申请的示例性实施例中，可以根据设定的span的大宽度max_span_width＝8对步骤s101得到的语义表示w1进行划分。划分方法可以包括：span的宽度从1至max_span_width依次在向量w1上进行选取，得到n个span的语义表示，即span_embedding。s103、对多个语义片段进行平均池化，得到每个span的表示w2。在本申请的示例性实施例中，因每个span的宽度不一样(span_embedding的维度可以为[sw,d1],其中sw取值为1～max_span_width)，因此可以对这n个span的语义表示进行平均池化处理，从而得到这n个span的表示w2，w2的维度可以为[n,d1]。s104、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。在本申请的示例性实施例中，该自注意力机制可以为自注意力加权计算。在本申请的示例性实施例中，可以将步骤s103所得的span的表示w2通过自注意力机制(自注意力加权计算)计算得到新的表示w4。语音关键事件检测在哪些地区被大力推广？语音关键事件检测标准

    确定关于目标防护舱的事件检测结果；其中，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的图像与待分析图像的图像数量相同，各个样本图像组中的图像为：所采集到的关于防护舱的图像。可选的，一种具体实现方式中，上述装置包括：光流图确定模块，用于每当获取到一帧图像时，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，上述图像确定模块630包括：第二图像确定子模块，用于将至少包含光流图在内的第二类图像确定为待分析图像，其中，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。可选的，一种具体实现方式中，第二类图像为：包括光流图和光流图之前的连续n帧光流图的多张图像；其中，n为正整数；或，第二类图像为：光流图。可选的，一种具体实现方式中，上述结果确定模块640包括：第二图像检测子模块，用于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；第二结果确定子模块，用于基于光流图检测模型输出的检测结果。重庆信息化语音关键事件检测标准语音关键事件检测在社会治安方面是否有作用？

    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。为使本实用新型的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合对本实用新型的具体实施例做详细的说明。本实用新型实施例提供了一种溺水事件检测系统。在本实用新型实施例中，溺水事件检测系统可以包括n个摄像头11、控制器12以及告警装置13。在具体实施中，n个摄像头11可以均设置在游泳池壁上。n个摄像头11在工作时，可以实时采集到游泳池内的图像。n个摄像头11与控制器12可以通信连接，从而可以将实时采集到的图像传输至控制器12。n个摄像头11可以通过有线连接的方式与控制器12通信连接，也可以通过无线连接的方式与控制器12通信连接。在本实用新型实施例中，n个摄像头11均通过无线连接的方式与控制器12连接。当n个摄像头11均通过无线连接的方式与控制器12通信连接时，在n个摄像头11中，可以均设置有相应的无线收发模块，以实现与控制器12的通信。例如，n个摄像头11与控制器12之间采用wifi进行通信，则在n个摄像头11中均设置有wifi收发模块。

    确定当前时刻，关于目标防护舱的事件检测结果。需要说明的是，电子设备可以通过多种方式执行上述步骤f23，对此本发实施例不作具体限定。为了行文清晰，后续对上述步骤f23的具体实现方式进行举例说明。显然，在本实施例三中，采用多种数据来确定检测关于目标防护舱的事件检测结果，使得到的事件检测结果更可靠，且具有说服力，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。其中，由于类图像可能为：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，也可能为：当前帧图像；第二类图像可能为：包括光流图和光流图之前的连续n帧光流图的多张图像，也可能为：光流图。因此，在本实施例三中，待分析图像和辅助图像，以及分别对应的场景图像检测模型和光流图检测模型，也可能存在多种情况。具体的：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：包括光流图和光流图之前的连续n帧光流图的多张图像。语音关键事件检测用到了哪些技术？

    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。语音关键事件检测的历史作用？天津语音关键事件检测哪里买

语音关键事件检测在日常生活中有用吗？语音关键事件检测标准

    用于基于当前帧图像，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；结果确定模块640，用于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。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，得到关于目标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，便可以提高关于目标防护舱的事件检测结果的准确率。而上述事件检测结果中可以包括目标防护舱内所发生的事件类型。语音关键事件检测标准

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