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...
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可选的,一种具体实现方式中,上述装置还包括图像判断模块;在本实现方式中,一种情况下,图像判断模块,可以用于在基于当前帧图像,确定待分析图像之前,判断当前帧图像和当前帧图像之前的连续预设数量帧图像,是否均包含目标对象;在本实现方式中,另一种情况下,图像判断模块,可以用于在基于当前帧图像,确定待分析图像之前,判断当前帧图像和在当前时刻之前的预设时长内采集到的连续多帧图像,是否均包含目标对象;如果是,触发图像确定模块。可选的,一种具体实现方式中,上述图像确定模块630包括:图像确定子模块,用于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。可选的,一种具体实现方式中,类图像为: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;其中,m为正整数;或,类图像为:当前帧图像。可选的,一种具体实现方式中,上述结果确定模块640包括:图像检测子模块,用于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;结果确定子模块,用于基于场景图像检测模型输出的检测结果。语音关键事件检测的稳定性怎么样?深圳量子语音关键事件检测是什么
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。福建数字语音关键事件检测内容语音关键事件检测的设备有哪些?
在该方法或过程不依赖于本文所述步骤的特定顺序的程度上,该方法或过程不应限于所述的特定顺序的步骤。如本领域普通技术人员将理解的,其它的步骤顺序也是可能的。因此,说明书中阐述的步骤的特定顺序不应被解释为对权利要求的限制。此外,针对该方法和/或过程的权利要求不应限于按照所写顺序执行它们的步骤,本领域技术人员可以容易地理解,这些顺序可以变化,并且仍然保持在本申请实施例的精神和范围内。在本申请的示例性实施例中,在介绍本申请实施例方案之前,可以首先对本申请实施例涉及的术语进行介绍:1、事件类型及定义:事件类型是指不同的事件所属的类别,比如在金融领域有“实控人股东变更”、“信批违规”、“财务造假”等事件类型。事件类型的定义一般由该领域的**或经验人士来确定。2、触发词:触发词是指能够清楚的表明事件类型的一些词汇,比如“杀”、“袭击”、“见面”等。3、事件主体以及定义:事件主体是指事件发生的主要参与方,也是与该事件联系为紧密的一方,定义为实体。如:“xx科技实际控制人变更yy集团”、“zz集团已经资不抵债将进行破产重整”,这些事件中,“xx科技”即为该事件的主体,类型为“机构”,事件主体可以定义为多种实体类型。
电子设备可以确定存在用户进入目标防护舱,则在当前时刻,目标防护舱内可能发生异常事件,这样,电子设备便可以继续执行步骤s303。需要说明的是,在本实现方式中,电子设备可以采用任一能够检测出当前帧图像和当前帧图像之前的连续预设数量帧图像中是否均包含目标对象的图像识别算法执行上述步骤s302a,对此,本发明实施例不做具体限定。其中,上述预设数量可以为任一正整数,例如,5,10等,这都是合理的。下面,对电子设备执行上述步骤s302a的具体过程进行说明:电子设备在获取到每帧关于目标防护舱的图像后,判断该图像中是否包含目标对象。进而,在获取该图像的下一帧图像后,判断该下一帧图像中是否包括与前一帧图像相同的目标对象。依次类推,直至电子设备判断连续预设数量帧图像后中均包含相同的目标对象后,电子设备继续获得下一帧图像,即采集完连续预设数量帧图像后的当前时刻对应的当前帧图像,并判断该当前帧图像中是否包括前连续预设数量帧图像所包含的目标对象。这样,当判断结果为是时,电子设备便可以继续执行后续步骤s303。另一种具体实现方式中,如图5所示。语音关键事件检测和摄像头有联系吗?
本文涉及事件数据处理技术,尤指一种语音关键事件检测检测方法和装置。背景技术:互联网上每天都会产生大量的新闻数据,描述许多已经发生的事件。但由于事件种类繁多,无法快速而且准确地分辨事件的类型以及事件中的主体。对发生的公共事件或者特定行业内所发生的事件进行区分和主体识别,不仅有助于实时把握事件的发展趋势以及整个行业的发展方向,也可辅助高层决策,降低风险,具有重要的实际应用价值和研究意义。现有进行语音关键事件检测的方法大都辅助使用已有的自然语言处理工具,但是在实际应用中并不能通过这些工具预先处理好。事件的类型往往可以从一些关键词中获取,比如”杀”,“袭击”等,这类词就被称为触发词。因此快速准确地识别出这些触发词就极其重要。现有的语音关键事件检测识别方法:基于图神经网络的模型;[2]基于深度学习、注意力机制、序列标注的模型等。现有方法存在以下缺点:1、现有方法只进行事件类型检测即事件触发词,并没有进行事件主体抽取,任务单一,不具备较强的实际应用价值。2、现有方法大都使用特定的自然语言处理工具,如jieba,ltp,standfordnlp等首先对句子进行分词,建立依存树,然后再将这些特征输入模型。语音关键事件检测主要是用在哪里的?深圳量子语音关键事件检测是什么
语音关键事件检测的劣处是什么?深圳量子语音关键事件检测是什么
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。具体的,当待分析图像为:包括光流图和光流图之前的连续n帧光流图的多张图像,则光流图检测模型为: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。其中,针对至少一个防护舱,在该防护舱中发生各类事件时,获取n+1帧关于该防护舱的光流图,这样,该n+1帧光流图便可以组成一个第二样本图像组,并进一步确定该第二样本图像组的事件检测结果为:获取该n+1帧光流图时,该防护舱内发生的事件类型。具体的,当待分析图像为:光流图,则光流图检测模型为: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。其中,针对至少一个防护舱,在该防护舱中发生各类事件时,获取一帧关于该防护舱的光流图,并将获取该光流图时,该防护舱内发生的事件类型作为该光流图的事件检测结果,这样。深圳量子语音关键事件检测是什么
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