根據(jù)設(shè)定的span寬度，對語句進(jìn)行span劃分，以將語句劃分為多個span，并對每個span進(jìn)行標(biāo)記；其中，每個標(biāo)記表示x+y+1種類型中的任意一種，1表示所述觸發(fā)詞的類型和所述事件主體的類型以外的其他類型。在本申請的示例性實施例中，所述對所述向量化語義表示w1進(jìn)行span劃分，得到多個語義片段可以包括：獲取設(shè)定的span的大寬度max_span_width；根據(jù)span的寬度從1到max_span_width依次在所述向量化語義表示w1上進(jìn)行選取，獲得多個span的語義表示span_embedding。在本申請的示例性實施例中，所述對所述新的語義表示w3進(jìn)行span分類可以包括：使用兩層全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和softmax層對每個span進(jìn)行分類；其中，在訓(xùn)練階段，將分類結(jié)果與帶有標(biāo)記的span進(jìn)行誤差計算和反向傳播。本申請還提供了一種事件檢測裝置，可以包括處理器和計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)中存儲有指令，當(dāng)所述指令被所述處理器執(zhí)行時，實現(xiàn)上述任意一項所述的事件檢測方法。與相關(guān)技術(shù)相比，本申請可以包括：獲得語句的向量化語義表示w1；對所述向量化語義表示w1進(jìn)行span劃分，得到多個語義片段；對多個語義片段進(jìn)行平均池化，得到每個span的表示w2。語音關(guān)鍵事件檢測的歷史作用？福建自主可控語音關(guān)鍵事件檢測哪里買
控制器可以根據(jù)接收到的圖像確定是否存在溺水現(xiàn)象發(fā)生，并在確定存在溺水現(xiàn)象發(fā)生時，向告警裝置輸出告警指令。告警裝置在接收到告警指令后執(zhí)行告警操作，從而可以提醒救生人員。因此，本實用新型實施例中的方案能夠及時準(zhǔn)確地檢測到溺水事件的發(fā)生，并及時地通知救生員進(jìn)行救援。說明是本實用新型實施例中的一種溺水事件檢測系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)；本實用新型實施例中的一種攝像頭安裝位置；是本實用新型實施例中的另一種溺水事件檢測系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。具體實施方式現(xiàn)有技術(shù)中，為有效解決溺水問題，通常在游泳場館中安裝有攝像頭，攝像頭通常安裝在游泳池的上方，以實時采集游泳池內(nèi)的圖像。后臺工作人員在監(jiān)控室查看攝像頭實時采集到的圖像，并依次確認(rèn)是否有游泳者出現(xiàn)溺水現(xiàn)象。然而，當(dāng)游泳池內(nèi)的游泳者較多時，后臺工作人員獲知每一個游泳者的當(dāng)前狀態(tài)的時間較長，難以及時發(fā)現(xiàn)發(fā)生溺水的游泳者。綜上，現(xiàn)有的解決溺水問題的方案存在效率低下和準(zhǔn)確度較低的技術(shù)問題。在本實用新型中，n個攝像頭實時采集圖像，控制器可以實時獲取n個攝像頭采集到的圖像。控制器可以根據(jù)接收到的圖像確定是否存在溺水現(xiàn)象發(fā)生，并在確定存在溺水現(xiàn)象發(fā)生時。深圳語音關(guān)鍵事件檢測是什么語音關(guān)鍵事件檢測用到了哪些技術(shù)？
直至電子設(shè)備判斷預(yù)設(shè)時長內(nèi)采集到的連續(xù)多幀圖像中均包含相同的目標(biāo)對象后，電子設(shè)備繼續(xù)獲得下一幀圖像，即預(yù)設(shè)時長后的當(dāng)前時刻對應(yīng)的當(dāng)前幀圖像，并判斷該當(dāng)前幀圖像中是否包括預(yù)設(shè)時長內(nèi)采集到的連續(xù)多幀圖像所包含的目標(biāo)對象。這樣，當(dāng)判斷結(jié)果為是時，電子設(shè)備便可以繼續(xù)執(zhí)行后續(xù)步驟s303。當(dāng)前，光流法是圖像分析領(lǐng)域中被重點關(guān)注的一種方法，所謂光流是指圖像亮度模式的表觀運動。可以理解的，當(dāng)用戶在防護(hù)艙中進(jìn)行各類金融活動時，用戶的某些身體部位也是運動的，例如，手指等。光流表達(dá)了圖像的變化，可以引申出光流場。所謂光流場是指圖像中所有像素點構(gòu)成的一種二維(2d)瞬時速度場，其中的二維速度矢量是景物中可見點的三維速度矢量在成像表面的投影。這樣，光流不包含了被觀察物體的運動信息，而且還包含有關(guān)景物三維結(jié)構(gòu)的豐富信息。因此，在本發(fā)明實施例中也可以引入光流法。可選的，一種具體實現(xiàn)方式中，上述本發(fā)明實施例提供的一種事件檢測方法中，還可以包括如下步驟d1：步驟d1：每當(dāng)獲取到一幀圖像時，利用該幀圖像和該幀圖像的前一幀圖像，得到該幀圖像對應(yīng)的光流圖；由于光流包含被觀察物體的運動信息，因此，光流圖表征的是兩幀圖像之間的變化。
確定在時刻t0目標(biāo)人物所處的位置信息，以及在時刻t1目標(biāo)人物所處的位置信息。根據(jù)兩個時刻目標(biāo)人物所處的位置信息，可以獲取目標(biāo)人物的運動軌跡。根據(jù)目標(biāo)人物的運動軌跡，可以獲知目標(biāo)人物所處的理論位置范圍。在確定了目標(biāo)人物的理論位置范圍之后，控制器12可以從m個第二攝像頭14采集到的實時圖像中，識別出目標(biāo)人物游泳時的動作姿勢，進(jìn)而獲取目標(biāo)人物的泳姿信息。在實際應(yīng)用中，游泳者在游泳時，其對應(yīng)的泳姿可以為蝶泳、蛙泳、仰泳、自由泳等。無論哪種泳姿，都存在一定的規(guī)律性。在具體實施中，控制器12可以采用現(xiàn)有的圖像識別方法來識別目標(biāo)人物游泳時的動作姿勢。控制器12可以將識別出的動作姿勢與現(xiàn)有的泳姿信息庫進(jìn)行比對，從而獲知目標(biāo)人物的泳姿信息。具體的比對過程也可以采用現(xiàn)有的匹配算法，本實用新型實施例不做贅述。在具體實施中，可以預(yù)先根據(jù)經(jīng)驗值，設(shè)置相應(yīng)的目標(biāo)頻率值。例如，根據(jù)大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，正常情況下，游泳者沉浮一次間隔的時間為15s，也即1分鐘游泳者的沉浮頻率為4次。此時，可以設(shè)置目標(biāo)頻率值為1分鐘4次。可以理解的是，目標(biāo)頻率值也可以根據(jù)實際的應(yīng)用場景進(jìn)行設(shè)定，并不僅限于本實用新型上述實施例中提供的示例。語音關(guān)鍵事件檢測的設(shè)備有哪些？
得到正常事件以及每種類型的異常事件的概率和。這樣，電子設(shè)備便可以將概率和值比較高的事件確定為目標(biāo)防護(hù)艙內(nèi)用戶出現(xiàn)的事件的類型，并將該類型作為：關(guān)于目標(biāo)防護(hù)艙的事件檢測結(jié)果。其中，當(dāng)正常事件的概率和比較高時，電子設(shè)備可以確定目標(biāo)防護(hù)艙內(nèi)未發(fā)生異常事件，當(dāng)某類型異常事件的概率和比較高時，電子設(shè)備可以確定目標(biāo)防護(hù)艙內(nèi)發(fā)生該類型異常事件。例如，場景圖像檢測模型輸出的檢測結(jié)果為：正常事件概率5％，倒地事件概率50％，劇烈運動事件43％，破壞設(shè)備事件2％；場景圖像檢測模型的權(quán)重為：，則可以得到乘積為：正常事件概率4％，倒地事件概率40％，劇烈運動事件％，破壞設(shè)備事件％；光流圖檢測模型輸出的檢測結(jié)果為：正常事件7％，倒地事件概率40％，劇烈運動事件48％，破壞設(shè)備事件5％；光流圖檢測餓模型的權(quán)重為：，則可以得到第二乘積為：正常事件％，倒地事件概率8％，劇烈運動事件％，破壞設(shè)備事件1％；乘積和乘積的和值為：正常事件％，倒地事件概率48％，劇烈運動事件44％，破壞設(shè)備事件％；則電子設(shè)備可以確定關(guān)于目標(biāo)防護(hù)艙的事件監(jiān)測結(jié)果為：目標(biāo)防護(hù)艙內(nèi)用戶出現(xiàn)倒地事件。需要說明的是，與上述實施例三類似的，上述步驟g2。語音關(guān)鍵事件檢測的使用步驟指南。湖北移動語音關(guān)鍵事件檢測設(shè)計
語音關(guān)鍵事件檢測在我國是如何發(fā)展的？福建自主可控語音關(guān)鍵事件檢測哪里買
光流圖檢測模型為：采用各個第二樣本圖像和每個第二樣本圖像的事件檢測結(jié)果所訓(xùn)練得到的模型，且每個第二樣本圖像為一幀光流圖。需要說明的是，下面對上述步驟f23的具體實現(xiàn)方式進(jìn)行舉例說明。一種具體實現(xiàn)方式中，上述步驟f23可以包括如下步驟f231-f232：f231：根據(jù)場景圖像檢測模型和光流圖檢測模型的權(quán)重，計算場景圖像檢測模型輸出的檢測結(jié)果和場景圖像檢測模型的權(quán)重的乘積，并計算光流圖檢測模型輸出的檢測結(jié)果與光流圖檢測模型的權(quán)重的第二乘積；f232：計算乘積和第二乘積的和值，基于和值，確定關(guān)于目標(biāo)防護(hù)艙的事件監(jiān)測結(jié)果。在本實現(xiàn)方式中，當(dāng)場景圖像檢測模型輸出的檢測結(jié)果和光流圖檢測模型輸出的檢測結(jié)果為：正常事件概率以及每種類型的異常事件的概率時，電子設(shè)備可以根據(jù)預(yù)設(shè)的場景圖像檢測模型的權(quán)重，計算場景圖像檢測模型輸出的正常事件概率以及每種類型的異常事件的概率分別與該權(quán)重的乘積，作為正常事件以及每種類型的異常事件的乘積；并根據(jù)預(yù)設(shè)的光流圖檢測模型的權(quán)重，計算光路途檢測模型輸出的正常事件概率以及每種類型的異常事件的概率分別與該權(quán)重的乘積，作為正常事件以及每種類型的異常事件的第二乘積。進(jìn)而，計算乘積和第二乘積的和值。福建自主可控語音關(guān)鍵事件檢測哪里買
深圳魚亮科技有限公司是一家集研發(fā)、制造、銷售為一體的****，公司位于龍華街道清華社區(qū)建設(shè)東路青年創(chuàng)業(yè)園B棟3層12號，成立于2017-11-03。公司秉承著技術(shù)研發(fā)、客戶優(yōu)先的原則，為國內(nèi)智能家居，語音識別算法，機器人交互系統(tǒng)，降噪的產(chǎn)品發(fā)展添磚加瓦。公司主要經(jīng)營智能家居，語音識別算法，機器人交互系統(tǒng)，降噪等產(chǎn)品，產(chǎn)品質(zhì)量可靠，均通過通信產(chǎn)品行業(yè)檢測，嚴(yán)格按照行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行。目前產(chǎn)品已經(jīng)應(yīng)用與全國30多個省、市、自治區(qū)。深圳魚亮科技有限公司每年將部分收入投入到智能家居，語音識別算法，機器人交互系統(tǒng)，降噪產(chǎn)品開發(fā)工作中，也為公司的技術(shù)創(chuàng)新和人材培養(yǎng)起到了很好的推動作用。公司在長期的生產(chǎn)運營中形成了一套完善的科技激勵政策，以激勵在技術(shù)研發(fā)、產(chǎn)品改進(jìn)等。智能家居，語音識別算法，機器人交互系統(tǒng)，降噪產(chǎn)品滿足客戶多方面的使用要求，讓客戶買的放心，用的稱心，產(chǎn)品定位以經(jīng)濟(jì)實用為重心，公司真誠期待與您合作，相信有了您的支持我們會以昂揚的姿態(tài)不斷前進(jìn)、進(jìn)步。