江西量子语音关键事件检测特征

    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。语音关键事件检测在我国是如何发展的？江西量子语音关键事件检测特征

    电子设备在上述步骤s304中得到的事件检测结果可以为：关于未发生异常事件的结果，即目标防护舱内未发生异常情况；相对应的，电子设备在上述步骤s304中得到的事件检测结果也可以为：关于发生异常事件的结果，即目标防护舱内发生异常情况。可选的，一种具体实现方式中，上述事件检测结果为：关于未发生异常事件的结果。具体的，当事件检测结果为：关于未发生异常事件的结果时，则在上述步骤s304中，上述检测模型可以直接输出：未发生异常事件，这样，电子设备便可以确定目标防护舱内未发生异常事件。可选的，另一种具体实现方式中，上述事件检测结果为：关于发生异常事件的结果。具体的，当事件检测结果为：关于发生异常事件的结果时，则在上述步骤s304中，上述检测模型可以直接输出：发生异常事件，这样，电子设备便可以确定目标防护舱内发生异常事件。显然，在上述实现方式中，电子设备能够确定目标防护舱内是否发生异常事件，而不能确定当发生异常事件时，该异常事件的事件类型。因此，为了便于监控人员能够有针对性地对防护舱内所发生的异常事件进行处理，降低用户的人身伤害和财产损失，电子设备不但可以检测目标防护舱内是否发生异常事件。江西量子语音关键事件检测特征语音关键事件检测的优缺点？

    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。

    便可以得到一个第二样本图像组及样本图像组的事件检测结果。实施例三：上述步骤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，可以包括以下步骤f21-f23：步骤f21：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所述目标防护舱且包括所述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；步骤f22：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据相同，各个第二样本图像组中的图像为：关于防护舱的光流图；步骤f23：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。也就是说，在本实施例三中，可以同时利用场景图像检测模型对类图像进行检测，得到一个检测结果，利用光流图检测模型对第二类图像进行检测，得到另一个检测结果，进而，将两个检测结果进行融合计算，并基于融合计算的结果。语音关键事件检测在国际上的运用如何？

    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。语音关键事件检测发展如何？江西量子语音关键事件检测特征

语音关键事件检测的难点有哪些？江西量子语音关键事件检测特征

    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。需要说明的是，下面对上述步骤f23的具体实现方式进行举例说明。一种具体实现方式中，上述步骤f23可以包括如下步骤f231-f232：f231：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；f232：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。在本实现方式中，当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为：正常事件概率以及每种类型的异常事件的概率时，电子设备可以根据预设的场景图像检测模型的权重，计算场景图像检测模型输出的正常事件概率以及每种类型的异常事件的概率分别与该权重的乘积，作为正常事件以及每种类型的异常事件的乘积；并根据预设的光流图检测模型的权重，计算光路途检测模型输出的正常事件概率以及每种类型的异常事件的概率分别与该权重的乘积，作为正常事件以及每种类型的异常事件的第二乘积。进而，计算乘积和第二乘积的和值。江西量子语音关键事件检测特征

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