广州新一代语音关键事件检测设计

    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。语音关键事件检测一般设置在哪些地方？广州新一代语音关键事件检测设计

    得到正常事件以及每种类型的异常事件的概率和。这样，电子设备便可以将概率和值比较高的事件确定为目标防护舱内用户出现的事件的类型，并将该类型作为：关于目标防护舱的事件检测结果。其中，当正常事件的概率和比较高时，电子设备可以确定目标防护舱内未发生异常事件，当某类型异常事件的概率和比较高时，电子设备可以确定目标防护舱内发生该类型异常事件。例如，场景图像检测模型输出的检测结果为：正常事件概率5％，倒地事件概率50％，剧烈运动事件43％，破坏设备事件2％；场景图像检测模型的权重为：，则可以得到乘积为：正常事件概率4％，倒地事件概率40％，剧烈运动事件％，破坏设备事件％；光流图检测模型输出的检测结果为：正常事件7％，倒地事件概率40％，剧烈运动事件48％，破坏设备事件5％；光流图检测饿模型的权重为：，则可以得到第二乘积为：正常事件％，倒地事件概率8％，剧烈运动事件％，破坏设备事件1％；乘积和乘积的和值为：正常事件％，倒地事件概率48％，剧烈运动事件44％，破坏设备事件％；则电子设备可以确定关于目标防护舱的事件监测结果为：目标防护舱内用户出现倒地事件。需要说明的是，与上述实施例三类似的，上述步骤g2。湖北新一代语音关键事件检测介绍语音关键事件检测图片。

    本实用新型涉及监控技术领域，尤其涉及一种溺水语音关键事件检测系统。背景技术：随着生活水平的提高，游泳运动这一全身性锻炼的体育运动越来越受到人们的欢迎。由于游泳运动在水中进行，在游泳过程中，存在一定的危险性。对于初学者，在游泳过程中，因游泳技术不足导致无法随意呼吸、换气、行动等导致呛水，容易造成溺水事件；对于有经验的游泳者，可能会出现抽筋、碰撞受伤、意识模糊等原因导致溺水事件发生。若无法及时发现溺水的游泳者，极易导致溺水时间过长造成伤亡。为了有效地解决溺水问题，通常在游泳场馆中安装有摄像头。后台工作人员根据摄像头获取到的实时画面，判断是否有人发生溺水。当发现有人溺水时，通知游泳池边的救生人员。然而，上述方案存在效率低下和准确度较低的问题，无法及时地发现溺水现象。技术实现要素：本实用新型解决的问题是无法及时地发现溺水现象。为解决上述问题，本实用新型提供一种溺水事件检测系统，包括：n个适于实时采集图像的摄像头；所述n个摄像头均匀设置在游泳池壁上，且在垂直方向上与游泳池水面之间的距离小于预设值；n为正整数；控制器，与所述n个摄像头通信连接，适于获取所述n个摄像头实时采集的图像；告警装置。

    语音关键事件检测JLayer和LayerUI结合起来可以检测任意区域上发生的事件(包括嵌套的子组件)，这些类共同提供了4个方法来检测事件。·publicvoidsetLayerEventMask(longlayerEventMask)调用这个JLayer方法时必须使用位掩码AWTEvent常量选择它检测到的事件类型，如：setLayerEventMask(|);可以检测到按键和焦点改变事件。·publicvoidinstallUI(JComponentc)这个LayerUI方法通常放在setLayerEventMask()方法之前，这个方法类的代码首先调用超类方法((c);)，然后是引用JLayer的JComponent参数，使用setLayerEventMask():((JLayer)c).setLayerEventMask();返回的结果。·publicvoiduninstallUI(JComponentc)这个LayerUI方法放在没有参数的setLayerEventMask()方法后，这个方法内的代码首先调用超类方法((c);)，然后是引用JLayer的JComponent参数，使用setLayerEventMask():((JLayer)c).setLayerEventMask(0);返回的结果。·publicvoideventDispatched(AWTEvente,Jlayerl)只要前面注册的事件发生了，就会调用这个LayerUI方法，在这个方法中插入的代码负责响应事件，并恰当地更新层，更新了不同的绘制属性(如颜色)后，通过传递给这个方法的JLayer参数调用repaint()方法重新绘制。语音关键事件检测辨别声音有效吗？

    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我国是如何发展的？广州新一代语音关键事件检测设计

语音关键事件检测的意义是什么？广州新一代语音关键事件检测设计

    电子设备便可以基于该当前帧图像，确定待分析图像。由于是对目标防护舱内发生的事件进行检测，因此，也就是检测目标防护舱内的用户是否处于正常情况中。这样，电子设备所确定的待分析图像便可以为：关于目标防护舱内的用户的图像，进一步的，目标防护舱内的用户通过当前帧图像中的目标对象表征。因此，电子设备所确定的待分析图像即为：关于目标防护舱及目标对象的图像。例如，包括目标防护舱内部情况及目标对象的图像。需要说明的是，电子设备可以通过多种方式基于当前帧图像，确定待分析图像，对此，本发明实施例不做具体限定。可选的，一种具体实现方式中，上述步骤s303，可以为：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。由于电子设备实时获取的关于目标防护舱的图像均为目标图像采集设备所采集的、能够反映目标防护舱的内部空间在每个时刻的真实情况的图像，并且，由于是对目标防护舱内的用户是否处于正常情况中进行检测。因此，电子设备可以将这些关于目标防护舱，且包括目标对象的图像确定为待分析图像。从而，利用待分析图像，确定当前时刻，关于目标防护舱的事件检测结果。具体的。广州新一代语音关键事件检测设计

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