浙江自主可控语音关键事件检测介绍

时间:2023年03月28日 来源:

    n个摄像头11与控制器12之间进行无线通信时,所采用的无线通信协议可以为wifi、蓝牙、zigbee等。可以理解的是,n个摄像头11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。在具体应用中,可以在游泳池壁的四周均匀设置摄像头11。通过设置的n个摄像头,可以采集水平方向上游泳池内的图像。在具体实施中,在设置n个摄像头11时,在垂直方向上,每一个摄像头11所设置的位置与游泳池水面之间的距离可以均小于预设值。摄像头11所设置的位置可以位于游泳池水面以下,也可以位于游泳池水面以上,还可以位于游泳池水面附近。在设置摄像头11时,可以将n个摄像头11均设置在游泳池水面以下,且与游泳池水面的垂直距离小于预设值;也可以将n个摄像头11均设置在游泳池水面以上,且与游泳池水面的垂直距离小于预设距离;还可以将n个摄像头11中的一部分设置在游泳池水面以下,其余部分设置在游泳池水面以上。在本实用新型实施例中,预设值可以为50厘米,也可以为40厘米或30厘米。可以理解的是,预设值还可以为其他值,可以根据具体的应用场景设定不同的预设值。在具体实施中,在水平方向上,多个摄像头11可以均匀排列。语音关键事件检测用到了哪些技术?浙江自主可控语音关键事件检测介绍

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    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。湖南移动语音关键事件检测供应语音关键事件检测工具使用。

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    在本申请的示例性实施例中,在通过双向lstm网络获得语句的向量化语义表示w1之前,所述方法还可以包括:将语句中的m个字符随机初始化为一个维度为[m,n]的n维向量d,其中,对于从0到m-1的索引id,每个id对应一个不同的字符;对于长度为s的语句,该语句中每一个字符能够在向量d中找到对应的id,从而获得维度为[s,d]的向量。在本申请的示例性实施例中,通过双向lstm网络获得语句的向量化语义表示w1可以包括:将维度为[s,d]的向量输入预设的双向lstm神经网络,将所述双向lstm神经网络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,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,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,所述方法还可以包括:预先将触发词的类型划分为x种,将事件主体的类型划分为y种,其中,x、y均为正整数;在获得语句的向量化语义表示w1之前。

    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。语音关键事件检测图片。

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    上述本发明实施例提供的一种事件检测方法还可以包括如下步骤a1-a2:步骤a1:判断目标防护舱当前时刻发生的事件类型是否包括预设类型的事件;如果是,执行步骤a2;步骤a2:生成并发出与预设类型对应的报警信号。当电子设备确定当前时刻目标防护舱内出现的异常事件的类型后,便可以进一步判断该事件类型是否包括预设类型的事件,并在判断结果为时是,生成并发出与预设类型对应的报警信息。例如,当电子设备确定当前时刻目标防护舱内出现的异常事件为用户倒地事件,而预设类型的事件也为用户倒地事件时,电子设备便可以判断得到:目标目标防护舱当前时刻发生的事件类型包括预设类型的事件。进而,电子设备便可以生成和发出与用户倒地事件对应的报警信号,例如,发出“请拨打120”的语音信息等。其中,电子设备生成并发出的报警信号可以有多种形式,例如,指示灯闪烁,发出语音信息,发出警报声等。这都是合理的。此外,为了能够更充分地了解异常事件发生前后,目标防护舱的内部情况,监控人员通常会在异常事件处理结束后,去查看目标防护舱的监控视频。然而,由于目标防护舱的监控视频具有大量的视频数据,且该数据数据还在实时增加,因此。语音关键事件检测的设备有哪些?湖南移动语音关键事件检测供应

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    告警装置13在接收到告警指令后,可以输出与告警指令对应的告警信号。告警装置13通过输出告警信号,提醒游泳场馆内的救生员当前存在溺水事件的发生。在实际应用中,告警装置13可以为便携式的智能手环。当智能手环接收到告警指令后,可以输出振动信号。智能手环可以被佩戴在游泳馆救生员的手腕上。当智能手环振动时,救生员即可获知当前有游泳者发生溺水。告警装置13也可以为智能手机。当智能手机接收到告警指令后,可以同时输出振动信号以及语音信号。救生员可以随身携带该智能手机。当智能手机输出振动信号及语音信号时,救生员即可获知当前有游泳者发生溺水。可以理解的是,告警装置13还可以为其他类型的终端。例如,告警装置13可以为游泳场馆内的广播台。当告警装置13接收到告警指令后,可以输出相应的告警信号,告警信号可以是振动信号、语音信号以及光信号中的至少一种。在判定目标人物溺水之后,若要及时进行应急营救,救生员需要及时地获知游泳者的溺水位置。在具体实施中,控制器12在判定目标人物溺水之后,还可以获取一次检测到目标人物出现在游泳池中的目标位置信息,并将目标位置信息输出至预先关联的告警装置13。浙江自主可控语音关键事件检测介绍

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