无限语音关键事件检测内容

    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。语音关键事件检测目前使用情况如何？无限语音关键事件检测内容

    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。具体的，当待分析图像为：包括光流图和光流图之前的连续n帧光流图的多张图像，则光流图检测模型为：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。其中，针对至少一个防护舱，在该防护舱中发生各类事件时，获取n+1帧关于该防护舱的光流图，这样，该n+1帧光流图便可以组成一个第二样本图像组，并进一步确定该第二样本图像组的事件检测结果为：获取该n+1帧光流图时，该防护舱内发生的事件类型。具体的，当待分析图像为：光流图，则光流图检测模型为：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。其中，针对至少一个防护舱，在该防护舱中发生各类事件时，获取一帧关于该防护舱的光流图，并将获取该光流图时，该防护舱内发生的事件类型作为该光流图的事件检测结果，这样。广东电子类语音关键事件检测设计语音关键事件检测的维修指南。

    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。

    电子设备可以确定存在用户进入目标防护舱，则在当前时刻，目标防护舱内可能发生异常事件，这样，电子设备便可以继续执行步骤s303。需要说明的是，在本实现方式中，电子设备可以采用任一能够检测出当前帧图像和当前帧图像之前的连续预设数量帧图像中是否均包含目标对象的图像识别算法执行上述步骤s302a，对此，本发明实施例不做具体限定。其中，上述预设数量可以为任一正整数，例如，5，10等，这都是合理的。下面，对电子设备执行上述步骤s302a的具体过程进行说明：电子设备在获取到每帧关于目标防护舱的图像后，判断该图像中是否包含目标对象。进而，在获取该图像的下一帧图像后，判断该下一帧图像中是否包括与前一帧图像相同的目标对象。依次类推，直至电子设备判断连续预设数量帧图像后中均包含相同的目标对象后，电子设备继续获得下一帧图像，即采集完连续预设数量帧图像后的当前时刻对应的当前帧图像，并判断该当前帧图像中是否包括前连续预设数量帧图像所包含的目标对象。这样，当判断结果为是时，电子设备便可以继续执行后续步骤s303。另一种具体实现方式中，如图5所示。语音关键事件检测在我国是如何发展的？

    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。语音关键事件检测发展如何？安徽自主可控语音关键事件检测标准

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    m个第二摄像头14还可以采用其他的无线通信协议与控制器12进行无线通信，本实用新型实施例不做赘述。给出了本实用新型实施例中的另一种溺水事件检测系统的结构。在本实用新型实施例中，m个第二摄像头14均可以设置在游泳池水面的上方，从而能够从上向下采集游泳池内的图像。在垂直方向上，任一个第二摄像头14设置的位置与游泳池水面的距离可以大于预设距离。也就是说，在垂直方向上，m个第二摄像头14均设置在n个摄像头11的上方。为能够采集较大视角范围内的图像，m个第二摄像头14均可以设置在游泳池上方的悬梁上，游泳池上方的悬梁可以是游泳场馆的悬梁，也可以是设置在游泳池上方较高处的杆状物。具体的，第二摄像头14的设置位置可以根据实际的游泳池场馆的布局进行设定，在设置第二摄像头14时，第二摄像头14能够在垂直方向上采集游泳池内的图像即可。在具体实施中，m个第二摄像头14可以均设置在游泳池水面上方2～5米处，从而能够从上至下采集游泳池内的图像。在本实用新型实施例中，通过设置摄像头11以及第二摄像头14，可以使得通过摄像头11采集水平方向上的图像，通过第二摄像头14采集垂直方向上的图像。无限语音关键事件检测内容

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