本申請提供了一種事件檢測方法，如圖1所示，所述方法可以包括s101-s105：s101、獲得語句的向量化語義表示w1。在本申請的示例性實施例中，在獲得語句的向量化語義表示w1之前，可以首先對要進行事件抽取的數據進行預處理。在本申請的示例性實施例中，所述方法還可以包括：預先將觸發詞的類型劃分為x種，將事件主體的類型劃分為y種，其中，x、y均為正整數；在獲得語句的向量化語義表示w1之前，根據設定的span寬度，對語句進行span劃分，以將語句劃分為多個span，并對每個span進行標記；其中，每個標記表示x+y+1種類型中的任意一種，1表示所述觸發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，假設觸發詞的類型(可以稱為事件類型)數為n_event＝10，即x＝10，事件主體的類型(可以稱為實體類型)數為n_entity＝20，即y＝20，則一共有10+20＝30種類型。在本申請的示例性實施例中，可以首先對數據進行span的劃分。以單個句子為例，假如設定span的大寬度max_span_width＝8，則可以得到多個span，需要對每個span進行標記，即確定每個span是否是觸發詞、事件主體還是其他類型(other類型)。在進行分類時，一共有30種類型，加上other類型一共31種。語音關鍵事件檢測的主要功能。海南信息化語音關鍵事件檢測供應
并為所得到的截圖添加標簽，其中，標簽包括：采集當前幀圖像的采集時間和所發生異常事件類型對應的類型標簽。可選的，一種具體實現方式中，上述裝置還包括：視頻標記模塊，用于當事件檢測結果為關于發生異常事件且所發生異常事件類型的結果時，在關于目標防護艙的監控視頻中，為當前幀圖像添加第二標簽，其中，第二標簽包括：所發生異常事件類型對應的類型標簽。相應于上述本發明實例提供的一種事件檢測方法，本發明實施例還提供了一種電子設備，如圖7所示，包括處理器701、通信接口702、存儲器703和通信總線704，其中，處理器701，通信接口702，存儲器703通過通信總線704完成相互間的通信，存儲器703，用于存放計算機程序；處理器701，用于執行存儲器703上所存放的程序時，實現上述本發明實施例提供的一種事件檢測方法中的任一方法步驟。上述電子設備提到的通信總線可以是外設部件互連標準(peripheralcomponentinterconnect，pci)總線或擴展工業標準結構(extendedindustrystandardarchitecture，eisa)總線等。該通信總線可以分為地址總線、數據總線、控制總線等。為便于表示，圖中用一條粗線表示，但并不表示有一根總線或一種類型的總線。浙江新一代語音關鍵事件檢測設計語音關鍵事件檢測領域有哪些？
確定當前時刻，關于目標防護艙的事件檢測結果。需要說明的是，電子設備可以通過多種方式執行上述步驟f23，對此本發實施例不作具體限定。為了行文清晰，后續對上述步驟f23的具體實現方式進行舉例說明。顯然，在本實施例三中，采用多種數據來確定檢測關于目標防護艙的事件檢測結果，使得到的事件檢測結果更可靠，且具有說服力，從而可以提高對防護艙內用戶出現異常事件的檢測準確率。其中，由于類圖像可能為：當前幀圖像和當前幀圖像之前的連續m幀圖像的多張圖像，也可能為：當前幀圖像；第二類圖像可能為：包括光流圖和光流圖之前的連續n幀光流圖的多張圖像，也可能為：光流圖。因此，在本實施例三中，待分析圖像和輔助圖像，以及分別對應的場景圖像檢測模型和光流圖檢測模型，也可能存在多種情況。具體的：種情況：待分析圖像為：當前幀圖像和當前幀圖像之前的連續m幀圖像的多張圖像；場景圖像檢測模型為：采用各個樣本圖像組和每個樣本圖像組的事件檢測結果所訓練得到的模型，且每一樣本圖像組中包括m+1幀場景圖像；輔助圖像為：包括光流圖和光流圖之前的連續n幀光流圖的多張圖像。
告警裝置13在接收到告警指令后，可以輸出與告警指令對應的告警信號。告警裝置13通過輸出告警信號，提醒游泳場館內的救生員當前存在溺水事件的發生。在實際應用中，告警裝置13可以為便攜式的智能手環。當智能手環接收到告警指令后，可以輸出振動信號。智能手環可以被佩戴在游泳館救生員的手腕上。當智能手環振動時，救生員即可獲知當前有游泳者發生溺水。告警裝置13也可以為智能手機。當智能手機接收到告警指令后，可以同時輸出振動信號以及語音信號。救生員可以隨身攜帶該智能手機。當智能手機輸出振動信號及語音信號時，救生員即可獲知當前有游泳者發生溺水?？梢岳斫獾氖?，告警裝置13還可以為其他類型的終端。例如，告警裝置13可以為游泳場館內的廣播臺。當告警裝置13接收到告警指令后，可以輸出相應的告警信號，告警信號可以是振動信號、語音信號以及光信號中的至少一種。在判定目標人物溺水之后，若要及時進行應急營救，救生員需要及時地獲知游泳者的溺水位置。在具體實施中，控制器12在判定目標人物溺水之后，還可以獲取一次檢測到目標人物出現在游泳池中的目標位置信息，并將目標位置信息輸出至預先關聯的告警裝置13。語音關鍵事件檢測受哪些因素影響？
電子設備便可以基于該當前幀圖像，確定待分析圖像。由于是對目標防護艙內發生的事件進行檢測，因此，也就是檢測目標防護艙內的用戶是否處于正常情況中。這樣，電子設備所確定的待分析圖像便可以為：關于目標防護艙內的用戶的圖像，進一步的，目標防護艙內的用戶通過當前幀圖像中的目標對象表征。因此，電子設備所確定的待分析圖像即為：關于目標防護艙及目標對象的圖像。例如，包括目標防護艙內部情況及目標對象的圖像。需要說明的是，電子設備可以通過多種方式基于當前幀圖像，確定待分析圖像，對此，本發明實施例不做具體限定?？蛇x的，一種具體實現方式中，上述步驟s303，可以為：將至少包含當前幀圖像的類圖像確定為待分析圖像，其中，類圖像中各圖像均為關于目標防護艙，且包括目標對象的圖像。由于電子設備實時獲取的關于目標防護艙的圖像均為目標圖像采集設備所采集的、能夠反映目標防護艙的內部空間在每個時刻的真實情況的圖像，并且，由于是對目標防護艙內的用戶是否處于正常情況中進行檢測。因此，電子設備可以將這些關于目標防護艙，且包括目標對象的圖像確定為待分析圖像。從而，利用待分析圖像，確定當前時刻，關于目標防護艙的事件檢測結果。具體的。語音關鍵事件檢測的評價怎么樣？天津光纖數據語音關鍵事件檢測服務標準
語音關鍵事件檢測的不足之處。海南信息化語音關鍵事件檢測供應
用于基于當前幀圖像，確定待分析圖像，其中，待分析圖像為：關于目標防護艙及目標對象的圖像；結果確定模塊640，用于將待分析圖像輸入到預設的檢測模型中，得到關于目標防護艙的事件檢測結果；其中，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。以上可見，應用本發明實施例提供的方案，實時獲取目標防護艙的圖像，并判斷當前時刻所采集到的當前幀圖像是否包括目標對象，由于目標對象為：能夠表征用戶進入目標防護艙的用戶身體部位，則可以基于當前幀圖像判斷當前時刻是否有用戶進入目標防護艙。則當判斷結果為是時，便可以基于當前幀圖像，確定待分析圖像，進而將該待分析圖像輸入到預設的檢測模型中，得到關于目標防護艙的事件檢測結果。這樣，由于檢測模型是基于各個樣本圖像和各個樣本圖像的事件檢測結果所訓練得到的模型，因此，檢測模型充分學習了樣本圖像和事件檢測結果之間的對應關系?；诖?，在本發明實施例中，利用采集到的真實圖像來確定待分析圖像，利用訓練好的檢測模型對待分析圖像進行檢測，便可以提高關于目標防護艙的事件檢測結果的準確率。而上述事件檢測結果中可以包括目標防護艙內所發生的事件類型。海南信息化語音關鍵事件檢測供應
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