无限语音关键事件检测

    本发明实施例提供的一种事件检测方法可以引用于任一能够利用模型进行图像检测的电子设备，例如，平板电脑、笔记本电脑、台式电脑等，这都是合理的。为了描述方便，以下简称电子设备。需要说明的是，当前存在多台投入使用的防护舱，而针对每台防护舱都可以采用本发明实施例提供的一种事件检测方法来对关于该防护舱的事件进行检测。其中，每台电子设备可以只针对一台防护舱，检测关于该防护舱的事件；也可以针对多台防护舱，分别检测关于该多台防护舱的事件。这都是合理的。具体的，当一台电子设备针对多台防护舱，分别检测关于该多台防护舱的事件时，可以为每台防护舱添加标签，进而，确定的每台防护舱对应的待分析图像中也会携带有该防护舱的标签。这样，电子设备便可以区分每台防护舱对应的待分析图像，进而，确定关于每台防护舱的事件检测结果。其中，每台防护舱都是该电子设备对应的目标防护舱。而针对每台防护舱，电子设备均采用本发明实施例提供的事件检测方法对关于该防护舱的事件进行检测。为了便于理解，图3所示的流程图，便是从电子设备对关于一台目标防护舱的事件进行检测的角度，对本发明实施例的一种事件检测方法进行说明。如图3所示。语音关键事件检测目前使用情况如何？无限语音关键事件检测

    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。四川量子语音关键事件检测哪里买语音关键事件检测对社会的好处说明。

    在本实现方式中，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；或者，类图像为：当前帧图像。也就是说，在本实现方式中，电子设备可以将所获得的当前帧图像确定为待分析图像；此外，在获取到当前帧图像，并判断该当前帧图像包括目标对象后，电子设备可以判断所获取的关于目标防护舱的当前帧图像之前的连续m帧图像是否均包括目标对象，这样，便可以将当前帧图像和该m帧图像确定为待分析图像。这样，用于确定关于目标防护舱的事件检测结果的待分析图像为多张，可以更充分地反映目标防护舱内部空间的情况，进而提高事件检测的准确率。其中，m可以为任一正整数，例如，5，10等。s304：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。在确定待分析图像后，电子设备便可以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。具体的，在将待分析图像输入到预设的检测模型中后，电子设备可以得到预设的检测模型的输出结果，进而，根据该检测结果，电子设备便可以确定关于目标防护舱的事件检测结果。其中。

    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，可以根据设定的span的大宽度max_span_width＝8对步骤s101得到的语义表示w1进行划分。划分方法可以包括：span的宽度从1至max_span_width依次在向量w1上进行选取，得到n个span的语义表示，即span_embedding。s103、对多个语义片段进行平均池化，得到每个span的表示w2。在本申请的示例性实施例中，因每个span的宽度不一样(span_embedding的维度可以为[sw,d1],其中sw取值为1～max_span_width)，因此可以对这n个span的语义表示进行平均池化处理，从而得到这n个span的表示w2，w2的维度可以为[n,d1]。s104、使用自注意力机制对获得的每个span的表示w2进行计算，得到每个span的新的语义表示w3。在本申请的示例性实施例中，该自注意力机制可以为自注意力加权计算。在本申请的示例性实施例中，可以将步骤s103所得的span的表示w2通过自注意力机制(自注意力加权计算)计算得到新的表示w4。语音关键事件检测的意义是什么？

    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。语音关键事件检测领域有哪些？四川量子语音关键事件检测哪里买

语音关键事件检测的运用多吗？无限语音关键事件检测

    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。无限语音关键事件检测

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