河北信息化语音关键事件检测特征

    当目标人物的沉浮频率偏离目标频率值时，也即目标人物沉浮频率过高或沉浮频率过低，目标人物均存在溺水的可能性。在具体实施中，游泳者在正常游泳时，泳姿可能会发生变化，但是泳姿通常是正常的，例如，游泳者在某一时间段进行蛙泳，之后一段时间进行仰泳。若游泳者出现溺水时，其对应的泳姿会出现异常。因此，在本实用新型实施例中，当目标人物的沉浮频率偏离预设的目标频率值，且目标人物的泳姿信息异常时，控制器12可以判定目标人物发生溺水。在具体实施中，若在目标人物所处的理论位置范围内没有检测到目标人物，且没有检测到目标人物的时间超过预设时长时，目标人物也可能会发生溺水。在本实用新型实施例中，当目标人物的沉浮频率偏离预设的目标频率值，且在预设时长内在所述理论位置范围内没有检测到目标人物时，控制器12也可以判定目标人物发生溺水。在实际应用中，预设时长可以根据具体的应用场景进行设定。例如，预设时长设置为15s。又如，预设时长设置为20s。需要说明的是，在本实用新型实施例中，控制器12执行的算法运算操作均可以采用现有的公知技术所实现。在具体实施中，在判定目标人物溺水之后，控制器12可以向预先关联的告警装置13输出告警指令。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。河北信息化语音关键事件检测特征

    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。河北信息化语音关键事件检测内容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。

    所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。在当前检测用户在防护舱内出现倒地事件的相关方案中，由于红外线发射器和红外线接收器距离地面有一定的高度，因此，当防护舱内用户出现弯腰等情况，身体低于该高度时，红外接收器因为接收到红外信号而判断用户出现倒地事件，产生误报；当身高不足上述高度的用户进入防护舱时，将无法检测到用户进入防护舱，进而，当该用户发生倒地事件时，产生漏报。且，该方案无法检测出用户出现剧烈运动。基于此，上述相关方案对防护舱内用户出现异常事件的检测准确率较低。为了解决上述相关方案中存在的问题，本发明实施例提供了一种事件检测方法。可以理解的，由于用户在防护舱内进行各类金融服务，因此，为了保证用户的人身安全和财产安全，会通过摄像头对防护舱内的情况进行监控。显然，在本发明实施例中，这些摄像头在对防护舱内的情况进行监控时，所采集到的实时监控画面即为本发明实施例中的关于防护舱的图像。这样，随着摄像头不断采集到防护舱内的监控画面，也就可以实时获得关于防护舱的图像。语音关键事件检测有什么注意事项？

    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。语音关键事件检测的设备有哪些？欢迎咨询！重庆信息化语音关键事件检测内容

语音关键事件检测在音频编辑和音频处理领域也有应用，如自动剪辑音频中的特定部分或去除背景噪音等。河北信息化语音关键事件检测特征

    红外线发射器所发射的红外线将被用户身体发射到红外接收器。而当用户倒地后，红外线接收器因为接收不到红外线的反射信号而判断用户出现倒地事件，并发出警报，以使外界救护人员能够及时地进入对用户进行救援。然而，在上述相关方案中，由于红外线发射器和红外线接收器距离地面有一定的高度，因此，当防护舱内用户出现弯腰等情况，身体低于该高度时，红外接收器因为接收到红外信号而判断用户出现倒地事件，产生误报；当身高不足上述高度的用户进入防护舱时，将无法检测到用户进入语音关键事件检测防护舱，进而，当该用户发生倒地事件时，产生漏报。且，该方案无法检测出用户出现剧烈运动。基于此，上述相关方案对防护舱内用户出现异常事件的检测准确率较低。技术实现要素：本发明实施例的目的在于提供一种事件检测、装置及电子设备，以提高对防护舱内用户出现异常事件的检测准确率。具体技术方案如下：方面，本发明实施例提供了一种事件检测方法，所述方法包括：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；检测所述当前帧图像是否包含目标对象，其中，所述目标对象为：能够表征用户进入所述目标语音关键事件检测防护舱的用户身体部位。河北信息化语音关键事件检测特征