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    直至电子设备判断预设时长内采集到的连续多帧图像中均包含相同的目标对象后，电子设备继续获得下一帧图像，即预设时长后的当前时刻对应的当前帧图像，并判断该当前帧图像中是否包括预设时长内采集到的连续多帧图像所包含的目标对象。这样，当判断结果为是时，电子设备便可以继续执行后续步骤s303。当前，光流法是图像分析领域中被重点关注的一种方法，所谓光流是指图像亮度模式的表观运动。可以理解的，当用户在防护舱中进行各类金融活动时，用户的某些身体部位也是运动的，例如，手指等。光流表达了图像的变化，可以引申出光流场。所谓光流场是指图像中所有像素点构成的一种二维(2d)瞬时速度场，其中的二维速度矢量是景物中可见点的三维速度矢量在成像表面的投影。这样，光流不包含了被观察物体的运动信息，而且还包含有关景物三维结构的丰富信息。因此，在本发明实施例中也可以引入光流法。可选的，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中，还可以包括如下步骤d1：步骤d1：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；由于光流包含被观察物体的运动信息，因此，光流图表征的是两帧图像之间的变化。语音关键事件检测辨别声音有效吗？四川信息化语音关键事件检测哪里买

    存储器通过通信总线完成相互间的通信；存储器，用于存放计算机程序；处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述方面提供的一种事件检测方法中的任一方法步骤。第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方面提供的一种事件检测方法中的任一方法步骤。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，得到当前时刻，关于目标语音关键事件检测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。浙江量子语音关键事件检测语音关键事件检测的意义是什么？

    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可选的，一种具体实现方式中，上述装置还包括图像判断模块；在本实现方式中，一种情况下，图像判断模块，可以用于在基于当前帧图像，确定待分析图像之前，判断当前帧图像和当前帧图像之前的连续预设数量帧图像，是否均包含目标对象；在本实现方式中，另一种情况下，图像判断模块，可以用于在基于当前帧图像，确定待分析图像之前，判断当前帧图像和在当前时刻之前的预设时长内采集到的连续多帧图像，是否均包含目标对象；如果是，触发图像确定模块。可选的，一种具体实现方式中，上述图像确定模块630包括：图像确定子模块，用于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。可选的，一种具体实现方式中，类图像为：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；其中，m为正整数；或，类图像为：当前帧图像。可选的，一种具体实现方式中，上述结果确定模块640包括：图像检测子模块，用于将待分析图像输入到预设的场景图像检测模型中，得到场景图像检测模型输出的检测结果；结果确定子模块，用于基于场景图像检测模型输出的检测结果。

    倒地事件概率75％，剧烈运动事件15％，破坏设备事件5％；这样，电子设备便可以确定目标防护舱内出现用户意外倒地的事件。可以理解的，对防护舱内发生的异常事件进行检测的目的之一是保证监控人员能够及时发现各类异常事件，保证防护舱内的用户的人身和财产安全，因此，可以实时对目标防护舱内发生的事件进行检测。具体的，在本发明实施例中，电子设备是实时获取当前帧图像的，进而，便可以继续实时判断该当前帧图像是否包括目标对象时，并在判断结果为是时，实时对目标防护舱内发生的事件进行检测，得到在采集当前帧图像的当前时刻，关于目标防护舱的事件检测结果。即电子设备可以实现对关于目标防护舱的事件检测结果的实时检测，其中，在这种情况下，上述所确定的关于目标防护舱的事件检测结果均为：当前时刻，关于目标防护舱的事件检测结果。从而，可以及时发现目标防护舱内出现的各类异常事件。进一步的，在发现目标防护舱内出现的各类异常事件后，为了保证监控人员能够及时对异常事件该异常事件作出反应，采取有针对性的应对措施。则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。语音关键事件检测的社会的作用有哪些？

    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。语音关键事件检测真的好用吗？浙江新一代语音关键事件检测是什么

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    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包括n+1帧光流图。第二种情况：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：光流图；光流图检测模型为：采用各个第二样本图像和每个第二样本图像的事件检测结果所训练得到的模型，且每个第二样本图像为一帧光流图。第三种情况：待分析图像为：当前帧图像；场景图像检测模型为：采用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，且每个样本图像为一帧场景图像；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；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包括n+1帧光流图。第四种情况：待分析图像为：当前帧图像；场景图像检测模型为：采用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，且每个样本图像为一帧场景图像；辅助图像为：光流图。四川信息化语音关键事件检测哪里买