上海光纤数据语音关键事件检测特征

时间:2024年01月10日 来源:

    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。上海光纤数据语音关键事件检测特征

    用于将场景图像检测模型输出的检测结果和光流图检测模型输出的检测结果进行融合计算,基于融合计算的结果,确定关于目标防护舱的事件检测结果。可选的,一种具体实现方式中,上述结果确定单元包括:乘积计算子单元,用于根据场景图像检测模型和光流图检测模型的权重,计算场景图像检测模型输出的检测结果和场景图像检测模型的权重的乘积,并计算光流图检测模型输出的检测结果与光流图检测模型的权重的第二乘积;结果确定子单元,用于计算乘积和第二乘积的和值,基于和值,确定关于目标防护舱的事件监测结果。可选的,一种具体实现方式中,事件检测结果为:关于未发生异常事件的结果,或者,关于发生异常事件且所发生异常事件类型的结果。可选的,一种具体实现方式中,上述装置还包括:事件判断模块,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,判断目标防护舱当前时刻发生的事件类型是否包括预设类型的事件;如果是,触发报警模块;报警模块,用于生成并发出与预设类型对应的报警信号。可选的,一种具体实现方式中,上述装置还包括:图像截取模块,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,对当前帧图像进行截图。山东数字语音关键事件检测哪里买语音关键事件检测在日常生活中有用吗?欢迎咨询!

    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。

    控制器12分别与n个摄像头11以及m个第二摄像头14通信连接,从而可以获取n个摄像头11实时采集的图像以及m个第二摄像头14实时采集的图像。下面对本实用新型实施例中提供的溺水事件检测系统的工作原理进行说明。由本实用新型上述实施例中可知,控制器12可以接收到n个摄像头11以及m个第二摄像头14实时采集的图像。控制器12可以根据n个摄像头11采集到的图像,从中识别出目标人物,进而获取目标人物在游泳池中的具置。具体的识别目标人物的算法可以参照现有的人脸识别算法,本实用新型实施例不做赘述。在具体实施中,在检测到目标人物之后,控制器12可以对目标人物进行,以实时获取目标人物的图像。在对目标人物进行的过程中,控制器12可以实时获取目标人物相对于游泳池水面的沉浮频率。人物算法以及沉浮频率统计方法均可以采用现有的方法进行。例如,在实际应用中可知,游泳者在游泳时,需要频繁露出水面换气。当游泳者露出水面时,可以视为游泳者浮出水面;当游泳者潜水时,可以视为游泳者沉入水面。因此,控制器12可以根据目标人物的浮出水面的频率和沉入水面的频率,确定目标人物相对于游泳池水面的沉浮频率。在具体实施中,控制器12可以根据多个摄像头11采集到的图像。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。

    确定关于目标防护舱的事件检测结果;其中,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的图像与待分析图像的图像数量相同,各个第二样本图像组中的图像为:关于防护舱的光流图。可选的,一种具体实现方式中,上述装置还包括:光流图确定模块,用于每获取到一帧图像,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,上述结果确定子模块包括:辅助图像确定单元,用于将至少包含光流图在内的第二类图像确定为辅助图像,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;辅助图像检测单元,用于将辅助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;其中,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的图像与待分析图像的图像数量相同,各个第二样本图像组中的图像为:关于防护舱的光流图;结果确定单元。语音关键事件检测就找鱼亮科技,服务体系完善!欢迎来电咨询!山东数字语音关键事件检测哪里买

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。上海光纤数据语音关键事件检测特征

    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。上海光纤数据语音关键事件检测特征

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