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    存储器通过通信总线完成相互间的通信；存储器，用于存放计算机程序；处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述方面提供的一种事件检测方法中的任一方法步骤。第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方面提供的一种事件检测方法中的任一方法步骤。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，得到当前时刻，关于目标语音关键事件检测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。语音关键事件检测工具使用。河南光纤数据语音关键事件检测哪里买

    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。天津无限语音关键事件检测标准语音关键事件检测受哪些因素影响？

    300]的向量d，其中对于索引id从0至19999，每个id对应一个不同的汉字。那么对于一句话(长度为s)中的每一个字符，都可以在d中找到对应的id，从而获取对应的向量，因此可以得到一个维度为[s,300]的向量。然后可以使用双向lstm神经网络得到句子的语义表示向量w1。在本申请的示例性实施例中，通过bert模型获得语句的向量化语义表示w1可以包括：将语句直接输入所述bert模型，将所述bert模型的输出作为语句的向量化语义表示w1。在本申请的示例性实施例中，使用bert模型时，可以将句子直接输入至bert模型，bert模型的输出即可以作为句子的向量化语义表示w1。在本申请的示例性实施例中，所述向量化语义表示w1的维度可以为[s，d1]；其中，当通过双向lstm网络获得语句的向量化语义表示w1时，d1为2*lstm隐层节点数；当通过bert模型获得语句的向量化语义表示w1时，d1＝768。在本申请的示例性实施例中，设以上两种方法得到的语义表示为w1，则,1的维度为[s,d1]，其中s为句子长度；如果使用双向lstm网络获得语句的向量化语义表示w1，则d1为2*lstm隐层节点数，如果使用bert模型获得语句的向量化语义表示w1，则d1＝768。s102、对所述向量化语义表示w1进行span划分，得到多个语义片段。

    使得每一个摄像头能够采集到泳池内相同面积的图像。例如，在游泳池的一侧壁上，均匀设置有4个摄像头11，4个摄像头11均设置在游泳池水面以上，4个摄像头11的高度相等，且水平方向上4个摄像头11等间距排列。给出了本实用新型实施例中的一种摄像头11安装位置。图2中，4个摄像头依次为21、22、23、24，在水平方向上四个摄像头等间距排列，且均设置在游泳池壁20上。需要说明的是，在设置多个摄像头11时，可以获取所有摄像头11采集到的图像，并判断所有摄像头11采集到的图像的总和是否覆盖了整个游泳池，也即判断所有摄像头11采集到的图像是否存在盲区。若存在盲区，则可以对多个摄像头11的安装位置进行调整，或者对多个摄像头11的图像采集角度进行调整，也可以增加摄像头11的数量以将盲区覆盖。在具体实施中，溺水事件检测系统还可以包括m个第二摄像头14，m为正整数。m个第二摄像头14与控制器12可以通过有线连接的方式进行通信，也可以通过无线连接的方式进行通信。在本实用新型实施例中，m个第二摄像头14与控制器12通过无线连接的方式进行通信。m个第二摄像头14与控制器12之间进行无线通信时，所采用的无线通信协议可以为wifi、蓝牙、zigbee等。可以理解的是。语音关键事件检测的设备有哪些？

    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；可以理解的，在某些时刻，目标防护舱内可能并不存在用户，则可以确定在这些时刻目标防护舱内不会发生异常事件。因此，为了节省电子设备的资源，减轻电子设备的运行负担，在获取到当前帧图像后，电子设备便可以利用图像识别算法对当前帧图像进行检测，判断当前帧图像是否包含目标对象。其中，当判断结果为是时，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，电子设备可以采用任一能够检测出当前帧图像中是否包含目标对象的图像识别算法执行上述步骤s302，对此，本发明实施例不做具体限定。此外，根据实际情况中，根据采集关于目标防护舱的图像的图像采集设备的安装位置，上述目标对象所指示的具体的用户身体部位可以不同。例如，当图像采集设备安装在舱顶时，该目标对象可以是用户的头肩部；当图像采集设备安装在舱壁时，目标对象可以是用户的全身图像。这都是合理的。s303：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。在判断得到当前帧图像中包括目标对象后。语音关键事件检测的意义是什么？湖南量子语音关键事件检测介绍

语音关键事件检测一般设置在哪些地方？河南光纤数据语音关键事件检测哪里买

    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。河南光纤数据语音关键事件检测哪里买

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