北京新一代语音关键事件检测标准

    第二类图像中各个图像均为：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。具体的，在本实现方式中，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；或者，第二类图像为：光流图。也就是说，在本实现方式中，电子设备可以将所获得的光流图确定为待分析图像；此外，在获取到光流图后，电子设备可以判断光流图之前的连续n帧光流图是否均是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，当判断结果为是时，电子设备也可以将包括光流图和该连续n帧光流图的多张图像确定为待分析图像。这样，用于确定当前时刻，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中用户的运动变化情况，进而提高事件检测的准确率。其中，n可以为任一正整数，例如，5，10等。基于上述对步骤s304中的说明中，对检测模型模型的描述内容，可以确定不同类型和数量的待分析图像，所利用的检测模型不同。进一步的，针对不同的待分析图像，则上述步骤s304的实现方式不同。下面，针对不同类型和数量的待分析图像，对上述步骤s304的具体执行方式，以及待分析图像与检测模型之间的对应关系进行举例说明。语音关键事件检测有什么用？北京新一代语音关键事件检测标准

    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。需要说明的是，下面对上述步骤f23的具体实现方式进行举例说明。一种具体实现方式中，上述步骤f23可以包括如下步骤f231-f232：f231：根据场景图像检测模型和光流图检测模型的权重，计算场景图像检测模型输出的检测结果和场景图像检测模型的权重的乘积，并计算光流图检测模型输出的检测结果与光流图检测模型的权重的第二乘积；f232：计算乘积和第二乘积的和值，基于和值，确定关于目标防护舱的事件监测结果。在本实现方式中，当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为：正常事件概率以及每种类型的异常事件的概率时，电子设备可以根据预设的场景图像检测模型的权重，计算场景图像检测模型输出的正常事件概率以及每种类型的异常事件的概率分别与该权重的乘积，作为正常事件以及每种类型的异常事件的乘积；并根据预设的光流图检测模型的权重，计算光路途检测模型输出的正常事件概率以及每种类型的异常事件的概率分别与该权重的乘积，作为正常事件以及每种类型的异常事件的第二乘积。进而，计算乘积和第二乘积的和值。北京新一代语音关键事件检测标准语音关键事件检测的劣处是什么？

    得到正常事件以及每种类型的异常事件的概率和。这样，电子设备便可以将概率和值比较高的事件确定为目标防护舱内用户出现的事件的类型，并将该类型作为：关于目标防护舱的事件检测结果。其中，当正常事件的概率和比较高时，电子设备可以确定目标防护舱内未发生异常事件，当某类型异常事件的概率和比较高时，电子设备可以确定目标防护舱内发生该类型异常事件。例如，场景图像检测模型输出的检测结果为：正常事件概率5％，倒地事件概率50％，剧烈运动事件43％，破坏设备事件2％；场景图像检测模型的权重为：，则可以得到乘积为：正常事件概率4％，倒地事件概率40％，剧烈运动事件％，破坏设备事件％；光流图检测模型输出的检测结果为：正常事件7％，倒地事件概率40％，剧烈运动事件48％，破坏设备事件5％；光流图检测饿模型的权重为：，则可以得到第二乘积为：正常事件％，倒地事件概率8％，剧烈运动事件％，破坏设备事件1％；乘积和乘积的和值为：正常事件％，倒地事件概率48％，剧烈运动事件44％，破坏设备事件％；则电子设备可以确定关于目标防护舱的事件监测结果为：目标防护舱内用户出现倒地事件。需要说明的是，与上述实施例三类似的，上述步骤g2。

    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。语音关键事件检测一般设置在哪些地方？

    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。语音关键事件检测的使用步骤指南。北京新一代语音关键事件检测标准

语音关键事件检测的应用步骤是如何的？北京新一代语音关键事件检测标准

    与所述控制器通信连接，适于在接收到所述控制器输出的告警指令时执行告警操作；所述告警装置由救生人员佩戴或设置在游泳场馆中。可选的，所述溺水事件检测装置还包括：m个第二摄像头，均与所述控制器耦接，设置在所述游泳池水面的上方，且在垂直方向上与所述游泳池水面的距离大于所述预设值；所述m个第二摄像头适于从上向下采集所述游泳池内的图像。可选的，所述n个摄像头均匀分布在所述游泳池壁上。可选的，在水平方向上，所述n个摄像头均设置在所述游泳池水面上方。可选的，在水平方向上，所述n个摄像头均设置在所述游泳池水面下方。可选的，在水平方向上，所述n个摄像头中的一部分均设置在所述游泳池水面上方，另一部分均设置在所述游泳池水面下方。可选的，所述预设值为0～50厘米。可选的，所述m个第二摄像头设置在游泳池水面上方2～5米。可选的，所述n个摄像头与所述控制器无线通信连接，所述m个第二摄像头与所述控制器无线通信连接。可选的，所述告警装置包括以下至少一种：智能手环、智能手机、广播台。与现有技术相比，本实用新型的技术方案具有以下优点：通过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。北京新一代语音关键事件检测标准