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...
比如人名、地名、组织机构名、时间等。4、事件检测与主体抽取:事件检测与主体抽取即为同时抽取事件的触发词和事件的主体。5、注意力机制:注意力机制的本质来自于人类视觉注意力机制。当人们发现一个场景经常在某部分出现自己想观察的东西时,人们会进行学习在将来再出现类似场景时把注意力放到该部分上。在计算某一序列表示时,注意力机制可以获得权重和序列位置的相关性。6、自注意力机制:自注意力机制是对注意力机制的改进,减少了对外部信息的依赖,更擅长捕捉数据或特征的内部相关性,无视词之间的距离直接计算依赖关系,能够学习一个句子的内部结构。7、span:span可认为是“一段区域,每个span具有一定的宽度”,就是对一段话进行固定长度的选取,比如一句话“我吃了面包,喝了牛奶”,如果span的宽度为2,则可以得到片段“我今”、“”、“天吃”等。8、span的划分:span的划分是指根据设定的span的大宽度,从小到大依次进行划分。比如span大宽度为8,则span的宽度为1-8,分别进行划分,可以得到多个span。9、span的分类:span的分类是指通过模型或特定的方法判断一条数据所属的类型即标签,一般而言,分类任务中的每条数据只属于一个类别。语音关键事件检测的社会的作用有哪些?广州无限语音关键事件检测内容
用于基于当前帧图像,确定待分析图像,其中,待分析图像为:关于目标防护舱及目标对象的图像;结果确定模块640,用于将待分析图像输入到预设的检测模型中,得到关于目标防护舱的事件检测结果;其中,检测模型为:基于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。以上可见,应用本发明实施例提供的方案,实时获取目标防护舱的图像,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。广州无限语音关键事件检测内容语音关键事件检测的难点有哪些?
如果是,基于所述当前帧图像,确定待分析图像,其中,所述待分析图像为:关于所述目标语音关键事件检测防护舱及所述目标对象的图像;将所述待分析图像输入到预设的检测模型中,得到关于所述目标防护舱的事件检测结果;其中,所述检测模型为:基于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。第二方面,本发明实施例提供了一种事件检测装置,所述装置包括:图像获取模块,用于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;图像检测模块,用于检测所述当前帧图像是否包含目标对象,其中,所述目标对象为:能够表征用户进入所述目标防护舱的用户身体部位;如果是,触发图像确定模块;所述图像确定模块,用于基于所述当前帧图像,确定待分析图像,其中,所述待分析图像为:关于所述目标防护舱及所述目标对象的图像;结果确定模块,用于将所述待分析图像输入到预设的检测模型中,得到关于所述目标防护舱的事件检测结果;其中,所述检测模型为:基于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。第三方面,本发明实施例提供了一种电子设备,包括处理器、通信接口、存储器和通信总线,其中,处理器,通信接口。
在本实现方式中,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;或者,类图像为:当前帧图像。也就是说,在本实现方式中,电子设备可以将所获得的当前帧图像确定为待分析图像;此外,在获取到当前帧图像,并判断该当前帧图像包括目标对象后,电子设备可以判断所获取的关于目标防护舱的当前帧图像之前的连续m帧图像是否均包括目标对象,这样,便可以将当前帧图像和该m帧图像确定为待分析图像。这样,用于确定关于目标防护舱的事件检测结果的待分析图像为多张,可以更充分地反映目标防护舱内部空间的情况,进而提高事件检测的准确率。其中,m可以为任一正整数,例如,5,10等。s304:将待分析图像输入到预设的检测模型中,得到关于目标防护舱的事件检测结果;其中,检测模型为:基于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。在确定待分析图像后,电子设备便可以将待分析图像输入到预设的检测模型中,得到关于目标防护舱的事件检测结果。具体的,在将待分析图像输入到预设的检测模型中后,电子设备可以得到预设的检测模型的输出结果,进而,根据该检测结果,电子设备便可以确定关于目标防护舱的事件检测结果。其中。语音关键事件检测主要应用在哪些领域?
本发明实施例提供的一种事件检测方法可以引用于任一能够利用模型进行图像检测的电子设备,例如,平板电脑、笔记本电脑、台式电脑等,这都是合理的。为了描述方便,以下简称电子设备。需要说明的是,当前存在多台投入使用的防护舱,而针对每台防护舱都可以采用本发明实施例提供的一种事件检测方法来对关于该防护舱的事件进行检测。其中,每台电子设备可以只针对一台防护舱,检测关于该防护舱的事件;也可以针对多台防护舱,分别检测关于该多台防护舱的事件。这都是合理的。具体的,当一台电子设备针对多台防护舱,分别检测关于该多台防护舱的事件时,可以为每台防护舱添加标签,进而,确定的每台防护舱对应的待分析图像中也会携带有该防护舱的标签。这样,电子设备便可以区分每台防护舱对应的待分析图像,进而,确定关于每台防护舱的事件检测结果。其中,每台防护舱都是该电子设备对应的目标防护舱。而针对每台防护舱,电子设备均采用本发明实施例提供的事件检测方法对关于该防护舱的事件进行检测。为了便于理解,图3所示的流程图,便是从电子设备对关于一台目标防护舱的事件进行检测的角度,对本发明实施例的一种事件检测方法进行说明。如图3所示。语音关键事件检测的维修指南。深圳电子类语音关键事件检测内容
语音关键事件检测有什么用?广州无限语音关键事件检测内容
近年来,通信产品技术突飞猛进,通信产业成为全世界发展速度的产业之一。在中国国内,受益于我国对相关部门与公共安全的重视,以及经济飞速发展带来的大型活动增加,我国专网通信行业保持飞速增长趋势。通信十多年的大发展,智能家居,语音识别算法,机器人交互系统,降噪等业务已深入我们的生活。围绕业务实现,网络运营公司、设备研发生产公司、设备安装公司、业务开发公司、网络管理机构、网络及设备维护公司等构成一个相互依存的产业链,通信行业由此诞生。随着时代的革新,科技的进步,通信产品技术已经成为我们日常生活以及工作中必不可少的一部分,同时我国的通信业也得到了发展。在信息化时代下,通信行业作为一个新兴的科学技术类行业,在具有长远的发展潜力的同时也面临着激烈的竞争。随着中国通信产品市场的飞速发展,人们的通信需求也日益多样化,从较为单一的通话及短信业务发展到现有的上网、购物、休闲文娱等多样化的服务。这些服务的实现需要庞大的基站数量和更加复杂的网络技术来支撑,随之而来的是运营商对通信网络加入规模的增长。广州无限语音关键事件检测内容
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