上海数字语音关键事件检测介绍

时间:2024年01月31日 来源:

    使得每一个摄像头能够采集到泳池内相同面积的图像。例如,在游泳池的一侧壁上,均匀设置有4个摄像头11,4个摄像头11均设置在游泳池水面以上,4个摄像头11的高度相等,且水平方向上4个摄像头11等间距排列。给出了本实用新型实施例中的一种摄像头11安装位置。图2中,4个摄像头依次为21、22、23、24,在水平方向上四个摄像头等间距排列,且均设置在游泳池壁20上。需要说明的是,在设置多个摄像头11时,可以获取所有摄像头11采集到的图像,并判断所有摄像头11采集到的图像的总和是否覆盖了整个游泳池,也即判断所有摄像头11采集到的图像是否存在盲区。若存在盲区,则可以对多个摄像头11的安装位置进行调整,或者对多个摄像头11的图像采集角度进行调整,也可以增加摄像头11的数量以将盲区覆盖。在具体实施中,溺水事件检测系统还可以包括m个第二摄像头14,m为正整数。m个第二摄像头14与控制器12可以通过有线连接的方式进行通信,也可以通过无线连接的方式进行通信。在本实用新型实施例中,m个第二摄像头14与控制器12通过无线连接的方式进行通信。m个第二摄像头14与控制器12之间进行无线通信时,所采用的无线通信协议可以为wifi、蓝牙、zigbee等。可以理解的是。语音关键事件检测的成熟度如何?欢迎咨询!上海数字语音关键事件检测介绍

    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。上海数字语音关键事件检测介绍在安全监控领域,语音关键事件检测可以用于检测和识别异常声音事件,如求救声等。

    电子设备便可以基于该当前帧图像,确定待分析图像。由于是对目标防护舱内发生的事件进行检测,因此,也就是检测目标防护舱内的用户是否处于正常情况中。这样,电子设备所确定的待分析图像便可以为:关于目标防护舱内的用户的图像,进一步的,目标防护舱内的用户通过当前帧图像中的目标对象表征。因此,电子设备所确定的待分析图像即为:关于目标防护舱及目标对象的图像。例如,包括目标防护舱内部情况及目标对象的图像。需要说明的是,电子设备可以通过多种方式基于当前帧图像,确定待分析图像,对此,本发明实施例不做具体限定。可选的,一种具体实现方式中,上述步骤s303,可以为: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。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,并且,由于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,电子设备可以将这些关于目标防护舱,且包括目标对象的图像确定为待分析图像。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。具体的。

    并且对于本领域的普通技术人员来说显而易见的是,在本申请所描述的实施例包含的范围内可以有更多的实施例和实现方案。尽管在附图中示出了许多可能的特征组合,并在具体实施方式中进行了讨论,但是所公开的特征的许多其它组合方式也是可能的。除非特意加以限制的情况以外,任何实施例的任何特征或元件可以与任何其它实施例中的任何其他特征或元件结合使用,或可以替代任何其它实施例中的任何其他特征或元件。本申请包括并设想了与本领域普通技术人员已知的特征和元件的组合。本申请已经公开的实施例、特征和元件也可以与任何常规特征或元件组合,以形成由权利要求限定的独特的发明方案。任何实施例的任何特征或元件也可以与来自其它发明方案的特征或元件组合,以形成另一个由权利要求限定的独特的发明方案。因此,应当理解,在本申请中示出和/或讨论的任何特征可以单独地或以任何适当的组合来实现。因此,除了根据所附权利要求及其等同替换所做的限制以外,实施例不受其它限制。此外,可以在所附权利要求的保护范围内进行各种修改和改变。此外,在描述具有代表性的实施例时,说明书可能已经将方法和/或过程呈现为特定的步骤序列。然而。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。

    向告警装置输出告警指令。告警装置在接收到告警指令后执行告警操作,从而可以提醒救生人员。因此,本实用新型实施例中的方案能够及时准确地检测到溺水事件的发生,并及时地通知救生员进行救援。为使本实用新型的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂,下面结合对本实用新型的具体实施例做详细的说明。本实用新型实施例提供了一种溺水事件检测系统。在本实用新型实施例中,溺水事件检测系统可以包括n个摄像头11、控制器12以及告警装置13。在具体实施中,n个摄像头11可以均设置在游泳池壁上。n个摄像头11在工作时,可以实时采集到游泳池内的图像。n个摄像头11与控制器12可以通信连接,从而可以将实时采集到的图像传输至控制器12。n个摄像头11可以通过有线连接的方式与控制器12通信连接,也可以通过无线连接的方式与控制器12通信连接。在本实用新型实施例中,n个摄像头11均通过无线连接的方式与控制器12连接。当n个摄像头11均通过无线连接的方式与控制器12通信连接时,在n个摄像头11中,可以均设置有相应的无线收发模块,以实现与控制器12的通信。例如,n个摄像头11与控制器12之间采用wifi进行通信,则在n个摄像头11中均设置有wifi收发模块。语音关键事件检测是未来语音识别和智能交互领域的重要研究方向之一。深圳新一代语音关键事件检测内容

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    可以获取概率大值的索引所对应的类型即可。本申请实施例通过双向lstm网络或者bert得到句子的向量化语义表示,然后进行span的划分从而得到多个语义片段,然后对每个语义片段进行平均池化得到每个span的表示,使用自注意力机制获取不同span之间的关系从而得到深层的语义表示,后使用两层全连接网络进行分类操作从而确定每个span是否为某一事件的触发词或者是事件主体。本申请实施例公开了一种采用span划分方式,同时抽取事件触发词和事件主体的事件检测方法,至少具有以下优势:1、同时抽取事件触发词和事件的主体,可获取更加有用的信息,具有较强的实际应用价值。2、在数据处理和建模的过程中不使用现有的自然语言处理工具,使得操作简单,也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,同时也更加符合真实应用场景。3、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。本申请还提供了一种事件检测装置1,如图2所示,可以包括处理器11和计算机可读存储介质12,所述计算机可读存储介质12中存储有指令,当所述指令被所述处理器11执行时,实现上述任意一项所述的事件检测方法。本领域普通技术人员可以理解。上海数字语音关键事件检测介绍

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