湖北数字语音关键事件检测服务标准

    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。语音关键事件检测目前使用情况如何？湖北数字语音关键事件检测服务标准

    电子设备便可以基于该当前帧图像，确定待分析图像。由于是对目标防护舱内发生的事件进行检测，因此，也就是检测目标防护舱内的用户是否处于正常情况中。这样，电子设备所确定的待分析图像便可以为：关于目标防护舱内的用户的图像，进一步的，目标防护舱内的用户通过当前帧图像中的目标对象表征。因此，电子设备所确定的待分析图像即为：关于目标防护舱及目标对象的图像。例如，包括目标防护舱内部情况及目标对象的图像。需要说明的是，电子设备可以通过多种方式基于当前帧图像，确定待分析图像，对此，本发明实施例不做具体限定。可选的，一种具体实现方式中，上述步骤s303，可以为：将至少包含当前帧图像的类图像确定为待分析图像，其中，类图像中各图像均为关于目标防护舱，且包括目标对象的图像。由于电子设备实时获取的关于目标防护舱的图像均为目标图像采集设备所采集的、能够反映目标防护舱的内部空间在每个时刻的真实情况的图像，并且，由于是对目标防护舱内的用户是否处于正常情况中进行检测。因此，电子设备可以将这些关于目标防护舱，且包括目标对象的图像确定为待分析图像。从而，利用待分析图像，确定当前时刻，关于目标防护舱的事件检测结果。具体的。移动语音关键事件检测标准语音关键事件检测和摄像头有联系吗?

    便可以得到一个第二样本图像组及样本图像组的事件检测结果。实施例三：上述步骤f2，基于场景图像检测模型输出的检测结果，确定关于目标防护舱的事件检测结果，可以包括以下步骤f21-f23：步骤f21：将至少包含光流图在内的第二类图像确定为辅助图像，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所述目标防护舱且包括所述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；步骤f22：将辅助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；其中，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据相同，各个第二样本图像组中的图像为：关于防护舱的光流图；步骤f23：将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进行融合计算，基于融合计算的结果，确定关于目标防护舱的事件检测结果。也就是说，在本实施例三中，可以同时利用场景图像检测模型对类图像进行检测，得到一个检测结果，利用光流图检测模型对第二类图像进行检测，得到另一个检测结果，进而，将两个检测结果进行融合计算，并基于融合计算的结果。

    可以获取概率大值的索引所对应的类型即可。本申请实施例通过双向lstm网络或者bert得到句子的向量化语义表示，然后进行span的划分从而得到多个语义片段，然后对每个语义片段进行平均池化得到每个span的表示，使用自注意力机制获取不同span之间的关系从而得到深层的语义表示，后使用两层全连接网络进行分类操作从而确定每个span是否为某一事件的触发词或者是事件主体。本申请实施例公开了一种采用span划分方式，同时抽取事件触发词和事件主体的事件检测方法，至少具有以下优势：1、同时抽取事件触发词和事件的主体，可获取更加有用的信息，具有较强的实际应用价值。2、在数据处理和建模的过程中不使用现有的自然语言处理工具，使得操作简单，也避免了因使用自然语言处理工具而导致的误差累积的问题，同时也更加符合真实应用场景。3、通过划分span的方式，完美解决了序列标注存在的问题，效率更高，适用性更强。本申请还提供了一种事件检测装置1，如图2所示，可以包括处理器11和计算机可读存储介质12，所述计算机可读存储介质12中存储有指令，当所述指令被所述处理器11执行时，实现上述任意一项所述的事件检测方法。本领域普通技术人员可以理解。语音关键事件检测的运用多吗？

    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？河北电子类语音关键事件检测特征

语音关键事件检测一般设置在哪些地方？湖北数字语音关键事件检测服务标准

    本发明实施例提供的一种事件检测方法，包括如下步骤：s300：实时获取关于目标防护舱的图像，并将当前时刻所采集到的图像作为当前帧图像；其中，目标防护舱指代的是需要进行事件检测的防护舱，并不具有任何其他限定意义。目标防护舱所对应的目标图像采集设备，实时对目标防护舱的内部空间进行图像采集，并将得到的关于目标防护舱的图像实时传输给的目标防护舱所对应的电子设备。这样，电子设备便可以实时获取关于目标防护舱的图像。其中，可以理解的，关于目标防护舱的图像可以为目标防护舱内部空间的图像。也就是说，上述目标图像采集设备可以在每个时刻采集关于目标防护舱的图像，进而，电子设备可以在每个时刻获得在该时刻时，关于目标防护舱的图像，该图像显示了每个时刻目标防护舱的内容空间的情况。则在当前时刻，电子设备所获得的关于目标防护舱的图像即为在当前时刻，目标图像采集设备所采集的关于目标防护舱的图像，这样，电子设备可以将该图像作为当前帧图像。显然，电子设备可以基于当前帧时刻，确定当前时刻，关于目标防护舱的事件检测结果。s301：检测当前帧图像是否包含目标对象，如果是，执行步骤s303；其中。湖北数字语音关键事件检测服务标准

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