安徽移动语音关键事件检测内容

    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。语音关键事件检测在线咨询鱼亮科技！安徽移动语音关键事件检测内容

    这样，电子设备在每获取到一帧图像时，便可以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。进一步的，在本实现方式中，上述步骤s303，基于当前帧图像，确定待分析图像，便可以包括如下步骤e1：步骤e1：将至少包含光流图在内的第二类图像确定为待分析图像，其中，第二类图像中各个图像均为：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。由于电子设备实时获取的关于目标防护舱的图像均为目标图像采集设备所采集的、能够反映目标防护舱的内部空间在每个时刻的真实情况的图像，而光流图是基于这些关于目标防护舱的图像中人物的运动变化情况获得的，因此，电子设备可以将光流图确定为待分析图像。从而，利用待分析图像，确定当前时刻，关于目标防护舱的事件检测结果。其中，为了描述简单，可以将当前帧图像的光流图简称为光流图。其中，由于本发明实施例是对目标防护舱内的用户是否处于正常情况中进行检测，因此，第二类图像中的各个光流图应该是关于目标防护舱中用户运动情况的光流图。进一步的，由于每帧光流图是通过连续两帧图像获取到的，因此，在本实现方式中。安徽移动语音关键事件检测内容语音关键事件检测算法通常基于机器学习和深度学习技术，通过训练模型来识别不同的声音模式。

    缺点在于：首先处理繁琐，其次这些工具在处理的过程中本身具有一定的误差，因此在后续建模分析的过程中会存在误差累积的问题。3、基于序列标注的一系列模型很难解决事件主体存在交叉的情况，比如“北京的法院”为一个事件主体(机构)，但是“北京”本身也是一种主体/实体(地名)。技术实现要素：本申请提供了一种事件检测方法和装置，能够获取更加有用的信息，具有较强的实际应用价值；在数据处理和建模的过程中操作简单，避免了因使用自然语言处理工具而导致的误差累积的问题；通过划分span的方式，完美解决了序列标注存在的问题，效率更高，适用性更强。本申请提供了一种事件检测方法，所述方法可以包括：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；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；对所述新的语义表示w3进行span分类，确定每个span是否为一个事件的触发词或事件主体。在本申请的示例性实施例中，所述获得语句的向量化语义表示w1可以包括：通过双向lstm网络模型或bert模型获得语句的向量化语义表示w1。

    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。语音关键事件检测的成熟度如何？欢迎咨询！

    m个第二摄像头14还可以采用其他的无线通信协议与控制器12进行无线通信，本实用新型实施例不做赘述。给出了本实用新型实施例中的另一种溺水事件检测系统的结构。在本实用新型实施例中，m个第二摄像头14均可以设置在游泳池水面的上方，从而能够从上向下采集游泳池内的图像。在垂直方向上，任一个第二摄像头14设置的位置与游泳池水面的距离可以大于预设距离。也就是说，在垂直方向上，m个第二摄像头14均设置在n个摄像头11的上方。为能够采集较大视角范围内的图像，m个第二摄像头14均可以设置在游泳池上方的悬梁上，游泳池上方的悬梁可以是游泳场馆的悬梁，也可以是设置在游泳池上方较高处的杆状物。具体的，第二摄像头14的设置位置可以根据实际的游泳池场馆的布局进行设定，在设置第二摄像头14时，第二摄像头14能够在垂直方向上采集游泳池内的图像即可。在具体实施中，m个第二摄像头14可以均设置在游泳池水面上方2～5米处，从而能够从上至下采集游泳池内的图像。在本实用新型实施例中，通过设置摄像头11以及第二摄像头14，可以使得通过摄像头11采集水平方向上的图像，通过第二摄像头14采集垂直方向上的图像。语音关键事件检测的设备有哪些？欢迎咨询！河北数字语音关键事件检测服务标准

利用语音关键事件检测技术，我们可以实现音频数据的自动分类和标签化，方便后续的检索和分析。安徽移动语音关键事件检测内容

    实施例一：待分析图像为上述类图像，即待分析图像为至少包含当前帧图像的目标防护舱的图像：则上述步骤s304，包括如下步骤f1-f2：步骤f1：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；步骤f2：基于场景图像检测模型输出的检测结果，确定关于目标防护舱的事件检测结果；其中，由于待分析图像为目标防护舱的场景图像，则在本实施例一中，所采用的检测模型即为预设的场景图像检测模型，且用于训练该场景图像检测模型的各个样本图像组中所包括的图像可以称为场景图像。需要说明的是，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的图像与待分析图像的图像数量相同，各个样本图像组中的图像为：所采集到的关于防护舱的图像。具体的，当待分析图像为：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，则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。其中，针对至少一个防护舱，在该防护舱中发生各类事件时，采集m+1帧关于该防护舱的图像，这样。安徽移动语音关键事件检测内容