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主要功能。四川移动语音关键事件检测内容
当目标人物的沉浮频率偏离目标频率值时,也即目标人物沉浮频率过高或沉浮频率过低,目标人物均存在溺水的可能性。在具体实施中,游泳者在正常游泳时,泳姿可能会发生变化,但是泳姿通常是正常的,例如,游泳者在某一时间段进行蛙泳,之后一段时间进行仰泳。若游泳者出现溺水时,其对应的泳姿会出现异常。因此,在本实用新型实施例中,当目标人物的沉浮频率偏离预设的目标频率值,且目标人物的泳姿信息异常时,控制器12可以判定目标人物发生溺水。在具体实施中,若在目标人物所处的理论位置范围内没有检测到目标人物,且没有检测到目标人物的时间超过预设时长时,目标人物也可能会发生溺水。在本实用新型实施例中,当目标人物的沉浮频率偏离预设的目标频率值,且在预设时长内在所述理论位置范围内没有检测到目标人物时,控制器12也可以判定目标人物发生溺水。在实际应用中,预设时长可以根据具体的应用场景进行设定。例如,预设时长设置为15s。又如,预设时长设置为20s。需要说明的是,在本实用新型实施例中,控制器12执行的算法运算操作均可以采用现有的公知技术所实现。在具体实施中,在判定目标人物溺水之后,控制器12可以向预先关联的告警装置13输出告警指令。安徽电子类语音关键事件检测设计语音关键事件检测的历史作用?
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,从而可以提高对防护舱内用户出现异常事件的检测准确率。需要说明的是,由于电子设备可以实时对目标防护舱内部发生的异常事件进行检测,则在上述本发明实施例提供的一种事件检测方法中,电子设备对实时获取的每一关于目标防护舱的图像后,判断该图像是否包括目标对象,并在判断结果为是时,执行后续步骤s303-s304。然而,可以理解的,在某些时刻。
告警装置13在接收到告警指令后,可以输出与告警指令对应的告警信号。告警装置13通过输出告警信号,提醒游泳场馆内的救生员当前存在溺水事件的发生。在实际应用中,告警装置13可以为便携式的智能手环。当智能手环接收到告警指令后,可以输出振动信号。智能手环可以被佩戴在游泳馆救生员的手腕上。当智能手环振动时,救生员即可获知当前有游泳者发生溺水。告警装置13也可以为智能手机。当智能手机接收到告警指令后,可以同时输出振动信号以及语音信号。救生员可以随身携带该智能手机。当智能手机输出振动信号及语音信号时,救生员即可获知当前有游泳者发生溺水。可以理解的是,告警装置13还可以为其他类型的终端。例如,告警装置13可以为游泳场馆内的广播台。当告警装置13接收到告警指令后,可以输出相应的告警信号,告警信号可以是振动信号、语音信号以及光信号中的至少一种。在判定目标人物溺水之后,若要及时进行应急营救,救生员需要及时地获知游泳者的溺水位置。在具体实施中,控制器12在判定目标人物溺水之后,还可以获取一次检测到目标人物出现在游泳池中的目标位置信息,并将目标位置信息输出至预先关联的告警装置13。语音关键事件检测辨别声音有效吗?
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。语音关键事件检测对社会的好处说明。河北电子类语音关键事件检测服务标准
语音关键事件检测一般设置在哪些地方?四川移动语音关键事件检测内容
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