深圳光纤数据语音关键事件检测设计

    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。语音关键事件检测的优缺点？深圳光纤数据语音关键事件检测设计

    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。海南电子类语音关键事件检测介绍本实用新型涉及监控技术领域，尤其涉及一种溺水语音关键事件检测系统。

    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语音关键事件检测防护舱内所发生的事件类型，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。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。为一种防护舱的实物图；(a)为一种用于实时采集关于防护舱的图像的图像采集设备的安装位置的竖直剖面；(b)为一种用于实时采集关于防护舱的图像的图像采集设备的安装位置的水平剖面示意；为本发明实施例提供的一种事件检测方法的流程；为本发明实施例提供的另一种事件检测方法的流程；为本发明实施例提供的另一种事件检测方法的流程；为本发明实施例提供的一种事件检测装置的结构示意图；为本发明实施例提供的一种电子设备的结构。具体实施方式下面将结合本发明实施例中，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

    确定在时刻t0目标人物所处的位置信息，以及在时刻t1目标人物所处的位置信息。根据两个时刻目标人物所处的位置信息，可以获取目标人物的运动轨迹。根据目标人物的运动轨迹，可以获知目标人物所处的理论位置范围。在确定了目标人物的理论位置范围之后，控制器12可以从m个第二摄像头14采集到的实时图像中，识别出目标人物游泳时的动作姿势，进而获取目标人物的泳姿信息。在实际应用中，游泳者在游泳时，其对应的泳姿可以为蝶泳、蛙泳、仰泳、自由泳等。无论哪种泳姿，都存在一定的规律性。在具体实施中，控制器12可以采用现有的图像识别方法来识别目标人物游泳时的动作姿势。控制器12可以将识别出的动作姿势与现有的泳姿信息库进行比对，从而获知目标人物的泳姿信息。具体的比对过程也可以采用现有的匹配算法，本实用新型实施例不做赘述。在具体实施中，可以预先根据经验值，设置相应的目标频率值。例如，根据大数据统计分析，正常情况下，游泳者沉浮一次间隔的时间为15s，也即1分钟游泳者的沉浮频率为4次。此时，可以设置目标频率值为1分钟4次。可以理解的是，目标频率值也可以根据实际的应用场景进行设定，并不仅限于本实用新型上述实施例中提供的示例。语音关键事件检测的社会的作用有哪些？

    根据设定的span宽度，对语句进行span划分，以将语句划分为多个span，并对每个span进行标记；其中，每个标记表示x+y+1种类型中的任意一种，1表示所述触发词的类型和所述事件主体的类型以外的其他类型。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，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。本申请还提供了一种事件检测装置，可以包括处理器和计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令被所述处理器执行时，实现上述任意一项所述的事件检测方法。与相关技术相比，本申请可以包括：获得语句的向量化语义表示w1；对所述向量化语义表示w1进行span划分，得到多个语义片段；对多个语义片段进行平均池化，得到每个span的表示w2。语音关键事件检测的使用步骤指南。深圳光纤数据语音关键事件检测设计

语音关键事件检测的成熟度如何？深圳光纤数据语音关键事件检测设计

    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。深圳光纤数据语音关键事件检测设计

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