安徽无限语音关键事件检测

    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。语音关键事件检测主要有哪些零部件？安徽无限语音关键事件检测

    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。广东数字语音关键事件检测内容语音关键事件检测有什么用？

    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。

    确定关于目标防护舱的事件检测结果；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。可选的，一种具体实现方式中，上述装置还包括：光流图确定模块，用于每获取到一帧图像，利用该帧图像和该帧图像的前一帧图像，得到该帧图像对应的光流图；则在本实现方式中，上述结果确定子模块包括：辅助图像确定单元，用于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目标防护舱且包括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；辅助图像检测单元，用于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；结果确定单元。语音关键事件检测的评价怎么样？

    缺点在于：首先处理繁琐，其次这些工具在处理的过程中本身具有一定的误差，因此在后续建模分析的过程中会存在误差累积的问题。3、基于序列标注的一系列模型很难解决事件主体存在交叉的情况，比如“北京的法院”为一个事件主体(机构)，但是“北京”本身也是一种主体/实体(地名)。技术实现要素：本申请提供了一种事件检测方法和装置，能够获取更加有用的信息，具有较强的实际应用价值；在数据处理和建模的过程中操作简单，避免了因使用自然语言处理工具而导致的误差累积的问题；通过划分span的方式，完美解决了序列标注存在的问题，效率更高，适用性更强。本申请提供了一种事件检测方法，所述方法可以包括：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；使用自注意力机制对获得的每个span的表示w2进行计算，得到每个span的新的语义表示w3；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，所述获得语句的向量化语义表示w1可以包括：通过双向lstm网络模型或bert模型获得语句的向量化语义表示w1。语音关键事件检测在机关单位的使用。广东数字语音关键事件检测内容

语音关键事件检测的难点有哪些？安徽无限语音关键事件检测

    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a1-a2：步骤a1：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，执行步骤a2；步骤a2：生成并发出与预设类型对应的报警信号。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，便可以进一步判断该事件类型是否包括预设类型的事件，并在判断结果为时是，生成并发出与预设类型对应的报警信息。例如，当电子设备确定当前时刻目标防护舱内出现的异常事件为用户倒地事件，而预设类型的事件也为用户倒地事件时，电子设备便可以判断得到：目标目标防护舱当前时刻发生的事件类型包括预设类型的事件。进而，电子设备便可以生成和发出与用户倒地事件对应的报警信号，例如，发出“请拨打120”的语音信息等。其中，电子设备生成并发出的报警信号可以有多种形式，例如，指示灯闪烁，发出语音信息，发出警报声等。这都是合理的。此外，为了能够更充分地了解异常事件发生前后，目标防护舱的内部情况，监控人员通常会在异常事件处理结束后，去查看目标防护舱的监控视频。然而，由于目标防护舱的监控视频具有大量的视频数据，且该数据数据还在实时增加，因此。安徽无限语音关键事件检测

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