河北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。语音关键事件检测算法的性能评估通常包括准确率、召回率和F1分数等指标。河北语音关键事件检测服务标准

    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。河南量子语音关键事件检测特征语音关键事件检测技术怎么样？欢迎来电咨询！

    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。

    语音关键事件检测JLayer和LayerUI结合起来可以检测任意区域上发生的事件(包括嵌套的子组件)，这些类共同提供了4个方法来检测事件。·publicvoidsetLayerEventMask(longlayerEventMask)调用这个JLayer方法时必须使用位掩码AWTEvent常量选择它检测到的事件类型，如：setLayerEventMask(|);可以检测到按键和焦点改变事件。·publicvoidinstallUI(JComponentc)这个LayerUI方法通常放在setLayerEventMask()方法之前，这个方法类的代码首先调用超类方法((c);)，然后是引用JLayer的JComponent参数，使用setLayerEventMask():((JLayer)c).setLayerEventMask();返回的结果。·publicvoiduninstallUI(JComponentc)这个LayerUI方法放在没有参数的setLayerEventMask()方法后，这个方法内的代码首先调用超类方法((c);)，然后是引用JLayer的JComponent参数，使用setLayerEventMask():((JLayer)c).setLayerEventMask(0);返回的结果。·publicvoideventDispatched(AWTEvente,Jlayerl)只要前面注册的事件发生了，就会调用这个LayerUI方法，在这个方法中插入的代码负责响应事件，并恰当地更新层，更新了不同的绘制属性(如颜色)后，通过传递给这个方法的JLayer参数调用repaint()方法重新绘制。语音关键事件检测的劣处是什么？欢迎咨询！

    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。语音关键事件检测的好处有哪些？四川无限语音关键事件检测标准

在语音识别系统中，语音关键事件检测可以用于提高识别准确性和降低误识别率。河北语音关键事件检测服务标准

    本申请提供了一种事件检测方法，如图1所示，所述方法可以包括s101-s105：s101、获得语句的向量化语义表示w1。在本申请的示例性实施例中，在获得语句的向量化语义表示w1之前，可以首先对要进行事件抽取的数据进行预处理。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，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，假设触发词的类型(可以称为事件类型)数为n_event＝10，即x＝10，事件主体的类型(可以称为实体类型)数为n_entity＝20，即y＝20，则一共有10+20＝30种类型。在本申请的示例性实施例中，可以首先对数据进行span的划分。以单个句子为例，假如设定span的大宽度max_span_width＝8，则可以得到多个span，需要对每个span进行标记，即确定每个span是否是触发词、事件主体还是其他类型(other类型)。在进行分类时，一共有30种类型，加上other类型一共31种。河北语音关键事件检测服务标准