语音关键事件检测基本参数
  • 品牌
  • Bothlent
  • 型号
  • XFM-USBMEMS-6MIC
  • 封装形式
  • DIP
语音关键事件检测企业商机

    倒地事件概率75%,剧烈运动事件15%,破坏设备事件5%;这样,电子设备便可以确定目标防护舱内出现用户意外倒地的事件。可以理解的,对防护舱内发生的异常事件进行检测的目的之一是保证监控人员能够及时发现各类异常事件,保证防护舱内的用户的人身和财产安全,因此,可以实时对目标防护舱内发生的事件进行检测。具体的,在本发明实施例中,电子设备是实时获取当前帧图像的,进而,便可以继续实时判断该当前帧图像是否包括目标对象时,并在判断结果为是时,实时对目标防护舱内发生的事件进行检测,得到在采集当前帧图像的当前时刻,关于目标防护舱的事件检测结果。即电子设备可以实现对关于目标防护舱的事件检测结果的实时检测,其中,在这种情况下,上述所确定的关于目标防护舱的事件检测结果均为:当前时刻,关于目标防护舱的事件检测结果。从而,可以及时发现目标防护舱内出现的各类异常事件。进一步的,在发现目标防护舱内出现的各类异常事件后,为了保证监控人员能够及时对异常事件该异常事件作出反应,采取有针对性的应对措施。则当事件检测结果为关于发生异常事件且所发生异常事件类型的结果时。语音关键事件检测的运用多吗?重庆信息化语音关键事件检测内容

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    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,所述对所述向量化语义表示w1进行span划分,得到多个语义片段可以包括:获取设定的span的大宽度max_span_width;根据span的宽度从1到max_span_width依次在所述向量化语义表示w1上进行选取,获得多个span的语义表示span_embedding。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。本申请还提供了一种事件检测装置,可以包括处理器和计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中存储有指令,当所述指令被所述处理器执行时,实现上述任意一项所述的事件检测方法。与相关技术相比,本申请可以包括:获得语句的向量化语义表示w1;对所述向量化语义表示w1进行span划分,得到多个语义片段;对多个语义片段进行平均池化,得到每个span的表示w2。广西信息化语音关键事件检测介绍语音关键事件检测主要是用在哪里的?

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    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。

    监控人员往往需要花费很久的时间才能在监控视频中准确定位到异常事件所对应的视频内容。这样,为了减少监控人员在查看视频时所耗费的时间,当事件检测结果为关于发生异常事件且所发生异常事件类型的结果时,电子设备可以采取多种方式对异常事件所发生的时间进行标记。一种具体实现方式中,上述本发明实施例提供的一种事件检测方法还可以包括如下步骤b1:步骤b1:对当前帧图像进行截图,并为所得到的截图添加标签,其中,标签包括:采集当前帧图像的采集时间和所发生异常事件类型对应的类型标签。当电子设备确定当前时刻目标防护舱内出现的异常事件的类型后,便可以对当前帧图像进行截图,并通过标签对所得到的截图进行标记,该标签中包括:当前时刻的时间信息和当前时刻目标防护舱内出现的异常事件的类型的类型标签。这样,当监控人员需要查看目标防护舱的监控视频中与该异常事件对应的视频内容时,便可以直接通过异常事件的类型标签,确定该事件类型对应的截图的标签,进而,根据该标签中的时间信息,确定该异常事件发生的时间。进一步的,监控人员便可以根据所确定的时间,直接调取与该时间对应的监控视频的视频内容。这样。语音关键事件检测就找鱼亮科技,服务体系完善!

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    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。语音关键事件检测找鱼亮科技!欢迎来电咨询!海南信息化语音关键事件检测标准

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    用于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。可选的,一种具体实现方式中,上述结果确定单元包括:乘积计算子单元,用于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;结果确定子单元,用于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。可选的,一种具体实现方式中,事件检测结果为:关于未发生异常事件的结果,或者,关于发生异常事件且所发生异常事件类型的结果。可选的,一种具体实现方式中,上述装置还包括:事件判断模块,用于当事件检测结果为关于发生异常事件且所发生异常事件类型的结果时,判断目标防护舱当前时刻发生的事件类型是否包括预设类型的事件;如果是,触发报警模块;报警模块,用于生成并发出与预设类型对应的报警信号。可选的,一种具体实现方式中,上述装置还包括:图像截取模块,用于当事件检测结果为关于发生异常事件且所发生异常事件类型的结果时,对当前帧图像进行截图。重庆信息化语音关键事件检测内容

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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...

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