广东无限语音关键事件检测标准

    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。语音关键事件检测技术能够识别音频中的特定声音模式，如掌声、笑声或特定词汇。广东无限语音关键事件检测标准

    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。为使本实用新型的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合对本实用新型的具体实施例做详细的说明。本实用新型实施例提供了一种溺水事件检测系统。在本实用新型实施例中，溺水事件检测系统可以包括n个摄像头11、控制器12以及告警装置13。在具体实施中，n个摄像头11可以均设置在游泳池壁上。n个摄像头11在工作时，可以实时采集到游泳池内的图像。n个摄像头11与控制器12可以通信连接，从而可以将实时采集到的图像传输至控制器12。n个摄像头11可以通过有线连接的方式与控制器12通信连接，也可以通过无线连接的方式与控制器12通信连接。在本实用新型实施例中，n个摄像头11均通过无线连接的方式与控制器12连接。当n个摄像头11均通过无线连接的方式与控制器12通信连接时，在n个摄像头11中，可以均设置有相应的无线收发模块，以实现与控制器12的通信。例如，n个摄像头11与控制器12之间采用wifi进行通信，则在n个摄像头11中均设置有wifi收发模块。河北光纤数据语音关键事件检测随着深度学习技术的不断发展，语音关键事件检测的准确性和实时性将得到进一步提高。

    监控人员往往需要花费很久的时间才能在监控视频中准确定位到异常事件所对应的视频内容。这样，为了减少监控人员在查看视频时所耗费的时间，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，电子设备可以采取多种方式对异常事件所发生的时间进行标记。一种具体实现方式中，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b1：步骤b1：对当前帧图像进行截图，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。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，便可以对当前帧图像进行截图，并通过标签对所得到的截图进行标记，该标签中包括：当前时刻的时间信息和当前时刻目标防护舱内出现的异常事件的类型的类型标签。这样，当监控人员需要查看目标防护舱的监控视频中与该异常事件对应的视频内容时，便可以直接通过异常事件的类型标签，确定该事件类型对应的截图的标签，进而，根据该标签中的时间信息，确定该异常事件发生的时间。进一步的，监控人员便可以根据所确定的时间，直接调取与该时间对应的监控视频的视频内容。这样。

    确定关于目标防护舱的事件检测结果；其中，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的图像与待分析图像的图像数量相同，各个样本图像组中的图像为：所采集到的关于防护舱的图像。可选的，一种具体实现方式中，上述装置包括：光流图确定模块，用于每当获取到一帧图像时，利用该帧图像和该帧图像的前一帧图像，得到该帧图像对应的光流图；则在本实现方式中，上述图像确定模块630包括：第二图像确定子模块，用于将至少包含光流图在内的第二类图像确定为待分析图像，其中，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目标防护舱且包括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。可选的，一种具体实现方式中，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，第二类图像为：光流图。可选的，一种具体实现方式中，上述结果确定模块640包括：第二图像检测子模块，用于将待分析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；第二结果确定子模块，用于基于光流图检测模型输出的检测结果。语音关键事件检测有哪些关键技术？欢迎咨询！

    用于基于当前帧图像，确定待分析图像，其中，待分析图像为：关于目标防护舱及目标对象的图像；结果确定模块640，用于将待分析图像输入到预设的检测模型中，得到关于目标防护舱的事件检测结果；其中，检测模型为：基于各个样本图像和每个样本图像的事件检测结果所训练得到的模型。以上可见，应用本发明实施例提供的方案，实时获取目标防护舱的图像，并判断当前时刻所采集到的当前帧图像是否包括目标对象，由于目标对象为：能够表征用户进入目标防护舱的用户身体部位，则可以基于当前帧图像判断当前时刻是否有用户进入目标防护舱。则当判断结果为是时，便可以基于当前帧图像，确定待分析图像，进而将该待分析图像输入到预设的检测模型中，得到关于目标防护舱的事件检测结果。这样，由于检测模型是基于各个样本图像和各个样本图像的事件检测结果所训练得到的模型，因此，检测模型充分学习了样本图像和事件检测结果之间的对应关系。基于此，在本发明实施例中，利用采集到的真实图像来确定待分析图像，利用训练好的检测模型对待分析图像进行检测，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防护舱内所发生的事件类型。语音关键事件检测技术可以帮助我们在海量的音频数据中快速找到感兴趣的部分，提高信息处理的效率。云南移动语音关键事件检测设计

语音关键事件检测技术可以帮助听力障碍者更好地理解和感知周围的声音环境。广东无限语音关键事件检测标准

    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。广东无限语音关键事件检测标准