天津光纤数据语音关键事件检测

    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。语音关键事件检测在我国是如何发展的？天津光纤数据语音关键事件检测

    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。重庆新一代语音关键事件检测是什么语音关键事件检测的效果如何？

    产品功能ProductFunctions●自动语音关键事件检测（交通事故、违章停车、逆行、物品遗撒、行人穿越车道、排队等）●交通数据检测（车流量、车速、占有率、车型等）（固定场景）系统事件检测实景系统测速实景系统优势SystemAdvantages●高鲁棒性的背景更新技术，使得设备可在极短时间内适应所切换的新背景；●单设备检测区域广阔，采用视频识别、的方法，使得一个摄像头监控的区域能够覆盖多个车道；●误触发少，由于采用了运动轨迹的方法，能够保证每个目标只触发一次，避免了由于目标本身的差异造成的多次触发；●操作无需人为干预，采用了DSP前端处理，可以24小时不间断进行监测；●由于有丰富的模型库支持，可以识别多种异常事件情况；●无需破坏路面，无需路面养护等工作，维护方便。

    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，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。需要说明的是，由于电子设备可以实时对目标防护舱内部发生的异常事件进行检测，则在上述本发明实施例提供的一种事件检测方法中，电子设备对实时获取的每一关于目标防护舱的图像后，判断该图像是否包括目标对象，并在判断结果为是时，执行后续步骤s303-s304。然而，可以理解的，在某些时刻。语音关键事件检测的稳定性怎么样？

    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。语音关键事件检测在日常生活中有用吗？云南自主可控语音关键事件检测供应

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    将w2与w4进行横向拼接得到终的语义表示w3，w3的维度可以为[n,2*d1]。在本申请的示例性实施例中，自注意力机制计算具体可以包括：将w2分别进行多次(如三次)线性变换得到w21、w22、w23,然后可以执行矩阵相乘运算得到w4＝(w22*w23t)*w21，w3＝w2||w4。s105、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，所述对所述新的语义表示w3进行span分类可以包括：使用两层全连接神经网络和softmax层对每个span进行分类；其中，在训练阶段，将分类结果与带有标记的span进行误差计算和反向传播。在本申请的示例性实施例中，得到步骤s104的span的表示w3后，可以使用两层全连接神经网络和softmax层对span进行分类。在本申请的示例性实施例中，如果如步骤s101中所述，预先对数据进行了预处理，即预先对数据进行了span分类和标记，则在训练阶段，可以将分类结果与预处理过程所得的带有标记的span进行误差计算和反向传播，并进行参数更新操作完成训练过程。在本申请的示例性实施例中，在预测阶段，根据分类的结果即可得到每个span的类型。softmax的输出是每个span所属对应类型(预处理过程获得的带类型标记的span)的概率。天津光纤数据语音关键事件检测