上述本發明實施例提供的一種事件檢測方法還可以包括如下步驟a1-a2：步驟a1：判斷目標防護艙當前時刻發生的事件類型是否包括預設類型的事件；如果是，執行步驟a2；步驟a2：生成并發出與預設類型對應的報警信號。當電子設備確定當前時刻目標防護艙內出現的異常事件的類型后，便可以進一步判斷該事件類型是否包括預設類型的事件，并在判斷結果為時是，生成并發出與預設類型對應的報警信息。例如，當電子設備確定當前時刻目標防護艙內出現的異常事件為用戶倒地事件，而預設類型的事件也為用戶倒地事件時，電子設備便可以判斷得到：目標目標防護艙當前時刻發生的事件類型包括預設類型的事件。進而，電子設備便可以生成和發出與用戶倒地事件對應的報警信號，例如，發出“請撥打120”的語音信息等。其中，電子設備生成并發出的報警信號可以有多種形式，例如，指示燈閃爍，發出語音信息，發出警報聲等。這都是合理的。此外，為了能夠更充分地了解異常事件發生前后，目標防護艙的內部情況，監控人員通常會在異常事件處理結束后，去查看目標防護艙的監控視頻。然而，由于目標防護艙的監控視頻具有大量的視頻數據，且該數據數據還在實時增加，因此。語音關鍵事件檢測的評價怎么樣？廣東信息化語音關鍵事件檢測介紹
電子設備可以確定存在用戶進入目標防護艙，則在當前時刻，目標防護艙內可能發生異常事件，這樣，電子設備便可以繼續執行步驟s303。需要說明的是，在本實現方式中，電子設備可以采用任一能夠檢測出當前幀圖像和當前幀圖像之前的連續預設數量幀圖像中是否均包含目標對象的圖像識別算法執行上述步驟s302a，對此，本發明實施例不做具體限定。其中，上述預設數量可以為任一正整數，例如，5，10等，這都是合理的。下面，對電子設備執行上述步驟s302a的具體過程進行說明：電子設備在獲取到每幀關于目標防護艙的圖像后，判斷該圖像中是否包含目標對象。進而，在獲取該圖像的下一幀圖像后，判斷該下一幀圖像中是否包括與前一幀圖像相同的目標對象。依次類推，直至電子設備判斷連續預設數量幀圖像后中均包含相同的目標對象后，電子設備繼續獲得下一幀圖像，即采集完連續預設數量幀圖像后的當前時刻對應的當前幀圖像，并判斷該當前幀圖像中是否包括前連續預設數量幀圖像所包含的目標對象。這樣，當判斷結果為是時，電子設備便可以繼續執行后續步驟s303。另一種具體實現方式中，如圖5所示。海南量子語音關鍵事件檢測設計語音關鍵事件檢測辨別聲音有效嗎？
n個攝像頭11與控制器12之間進行無線通信時，所采用的無線通信協議可以為wifi、藍牙、zigbee等。可以理解的是，n個攝像頭11還可以采用其他的無線通信協議與控制器12進行無線通信，本實用新型實施例不做贅述。在具體應用中，可以在游泳池壁的四周均勻設置攝像頭11。通過設置的n個攝像頭，可以采集水平方向上游泳池內的圖像。在具體實施中，在設置n個攝像頭11時，在垂直方向上，每一個攝像頭11所設置的位置與游泳池水面之間的距離可以均小于預設值。攝像頭11所設置的位置可以位于游泳池水面以下，也可以位于游泳池水面以上，還可以位于游泳池水面附近。在設置攝像頭11時，可以將n個攝像頭11均設置在游泳池水面以下，且與游泳池水面的垂直距離小于預設值；也可以將n個攝像頭11均設置在游泳池水面以上，且與游泳池水面的垂直距離小于預設距離；還可以將n個攝像頭11中的一部分設置在游泳池水面以下，其余部分設置在游泳池水面以上。在本實用新型實施例中，預設值可以為50厘米，也可以為40厘米或30厘米。可以理解的是，預設值還可以為其他值，可以根據具體的應用場景設定不同的預設值。在具體實施中，在水平方向上，多個攝像頭11可以均勻排列。
檢測模型為：基于各個樣本圖像和每個樣本圖像的事件檢測結果所訓練得到的模型。在該檢測模型的訓練過程中，可以將各個樣本圖像作為待訓練模型的輸入，將各個樣本圖像的事件檢測結果作為待訓練模型的輸出。這樣，在訓練過程中，待訓練模型可以學習各個樣本圖像中的圖像特征，輸出各個樣本圖像的事件檢測結果，逐步建立樣本圖像的圖像特征和事件檢測結果的對應關系。這樣，經過大量樣本圖像的學習，便可以得到上述檢測模型。而該訓練得到的檢測模型也就可以用于對基于當前幀圖像確定的待分析圖像進行檢測，輸出的事件檢測結果，即為關于目標防護艙的事件檢測結果。顯然，在訓練上述檢測模型時，所使用的樣本圖像為關于防護艙的圖像。需要強調的是，不同類型和數量的待分析圖像，所利用的檢測模型也是不同的。為了行為清楚，后續將會對待分析圖像與檢測模型之間的對應關系進行舉例說明。需要說明的是，上述檢測模型可以在電子設備中訓練得到的，也可以在與電子設備通信連接的其他電子設備中訓練得到的，這樣，電子設備便可以從該其他電子設備中獲得上述檢測模型，這都是合理的。此外，在本發明實施例中，電子設備可以檢測目標防護艙內是否發生異常事件，則在這種情況下。語音關鍵事件檢測工具使用。
上文中所公開方法中的全部或某些步驟、系統、裝置中的功能模塊/單元可以被實施為軟件、固件、硬件及其適當的組合。在硬件實施方式中，在以上描述中提及的功能模塊/單元之間的劃分不一定對應于物理組件的劃分；例如，一個物理組件可以具有多個功能，或者一個功能或步驟可以由若干物理組件合作執行。某些組件或所有組件可以被實施為由處理器，如數字信號處理器或微處理器執行的軟件，或者被實施為硬件，或者被實施為集成電路，如集成電路。這樣的軟件可以分布在計算機可讀介質上，計算機可讀介質可以包括計算機存儲介質(或非暫時性介質)和通信介質(或暫時性介質)。如本領域普通技術人員公知的，術語計算機存儲介質包括在用于存儲信息(諸如計算機可讀指令、數據結構、程序模塊或其他數據)的任何方法或技術中實施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介質。計算機存儲介質包括但不限于ram、rom、eeprom、閃存或其他存儲器技術、cd-rom、數字多功能盤(dvd)或其他光盤存儲、磁盒、磁帶、磁盤存儲或其他磁存儲裝置、或者可以用于存儲期望的信息并且可以被計算機訪問的任何其他的介質。此外，本領域普通技術人員公知的是。語音關鍵事件檢測主要是用在哪里的？北京電子類語音關鍵事件檢測設計
語音關鍵事件檢測主要對哪些領域有大作用？廣東信息化語音關鍵事件檢測介紹
比如人名、地名、組織機構名、時間等。4、事件檢測與主體抽取：事件檢測與主體抽取即為同時抽取事件的觸發詞和事件的主體。5、注意力機制：注意力機制的本質來自于人類視覺注意力機制。當人們發現一個場景經常在某部分出現自己想觀察的東西時，人們會進行學習在將來再出現類似場景時把注意力放到該部分上。在計算某一序列表示時，注意力機制可以獲得權重和序列位置的相關性。6、自注意力機制：自注意力機制是對注意力機制的改進，減少了對外部信息的依賴，更擅長捕捉數據或特征的內部相關性，無視詞之間的距離直接計算依賴關系，能夠學習一個句子的內部結構。7、span：span可認為是“一段區域，每個span具有一定的寬度”，就是對一段話進行固定長度的選取，比如一句話“我吃了面包，喝了牛奶”，如果span的寬度為2，則可以得到片段“我今”、“”、“天吃”等。8、span的劃分：span的劃分是指根據設定的span的大寬度，從小到大依次進行劃分。比如span大寬度為8，則span的寬度為1-8，分別進行劃分，可以得到多個span。9、span的分類：span的分類是指通過模型或特定的方法判斷一條數據所屬的類型即標簽，一般而言，分類任務中的每條數據只屬于一個類別。廣東信息化語音關鍵事件檢測介紹
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