天津语音关键事件检测标准

    本文涉及事件数据处理技术，尤指一种语音关键事件检测检测方法和装置。背景技术：互联网上每天都会产生大量的新闻数据，描述许多已经发生的事件。但由于事件种类繁多，无法快速而且准确地分辨事件的类型以及事件中的主体。对发生的公共事件或者特定行业内所发生的事件进行区分和主体识别，不仅有助于实时把握事件的发展趋势以及整个行业的发展方向，也可辅助高层决策，降低风险，具有重要的实际应用价值和研究意义。现有进行语音关键事件检测的方法大都辅助使用已有的自然语言处理工具，但是在实际应用中并不能通过这些工具预先处理好。事件的类型往往可以从一些关键词中获取，比如”杀”，“袭击”等，这类词就被称为触发词。因此快速准确地识别出这些触发词就极其重要。现有的语音关键事件检测识别方法：基于图神经网络的模型；[2]基于深度学习、注意力机制、序列标注的模型等。现有方法存在以下缺点：1、现有方法只进行事件类型检测即事件触发词，并没有进行事件主体抽取，任务单一，不具备较强的实际应用价值。2、现有方法大都使用特定的自然语言处理工具，如jieba,ltp,standfordnlp等首先对句子进行分词，建立依存树，然后再将这些特征输入模型。语音关键事件检测是高科技吗？天津语音关键事件检测标准

    控制器可以根据接收到的图像确定是否存在溺水现象发生，并在确定存在溺水现象发生时，向告警装置输出告警指令。告警装置在接收到告警指令后执行告警操作，从而可以提醒救生人员。因此，本实用新型实施例中的方案能够及时准确地检测到溺水事件的发生，并及时地通知救生员进行救援。说明是本实用新型实施例中的一种溺水事件检测系统的结构；本实用新型实施例中的一种摄像头安装位置；是本实用新型实施例中的另一种溺水事件检测系统的结构示意图。具体实施方式现有技术中，为有效解决溺水问题，通常在游泳场馆中安装有摄像头，摄像头通常安装在游泳池的上方，以实时采集游泳池内的图像。后台工作人员在监控室查看摄像头实时采集到的图像，并依次确认是否有游泳者出现溺水现象。然而，当游泳池内的游泳者较多时，后台工作人员获知每一个游泳者的当前状态的时间较长，难以及时发现发生溺水的游泳者。综上，现有的解决溺水问题的方案存在效率低下和准确度较低的技术问题。在本实用新型中，n个摄像头实时采集图像，控制器可以实时获取n个摄像头采集到的图像。控制器可以根据接收到的图像确定是否存在溺水现象发生，并在确定存在溺水现象发生时。天津语音关键事件检测标准语音关键事件检测的主要功能。

    n个摄像头11与控制器12之间进行无线通信时，所采用的无线通信协议可以为wifi、蓝牙、zigbee等。可以理解的是，n个摄像头11还可以采用其他的无线通信协议与控制器12进行无线通信，本实用新型实施例不做赘述。在具体应用中，可以在游泳池壁的四周均匀设置摄像头11。通过设置的n个摄像头，可以采集水平方向上游泳池内的图像。在具体实施中，在设置n个摄像头11时，在垂直方向上，每一个摄像头11所设置的位置与游泳池水面之间的距离可以均小于预设值。摄像头11所设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，还可以位于游泳池水面附近。在设置摄像头11时，可以将n个摄像头11均设置在游泳池水面以下，且与游泳池水面的垂直距离小于预设值；也可以将n个摄像头11均设置在游泳池水面以上，且与游泳池水面的垂直距离小于预设距离；还可以将n个摄像头11中的一部分设置在游泳池水面以下，其余部分设置在游泳池水面以上。在本实用新型实施例中，预设值可以为50厘米，也可以为40厘米或30厘米。可以理解的是，预设值还可以为其他值，可以根据具体的应用场景设定不同的预设值。在具体实施中，在水平方向上，多个摄像头11可以均匀排列。

    便可以极大地减少监控人员在查看视频时所耗费的时间。另一种具体实现方式中，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c2：步骤c2：在关于目标防护舱的监控视频中，为当前帧图像添加第二标签，其中，第二标签包括：所发生异常事件类型对应的类型标签。当用于采集关于目标防护舱的图像的图像采集设备和用于对目标防护舱进行监控的摄像头为同一设备时，电子设备实时获取的关于目标防护舱的图像即为关于目标防护舱的监控视频中的每个视频帧。这样，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，便可以通过第二标签对当前帧图像进行标记，该第二标签中包括：当前时刻目标防护舱内出现的异常事件的类型的类型标签。这样，当监控人员需要查看目标防护舱的监控视频中与该异常事件对应的视频内容时，便可以直接通过异常事件的类型标签，在监控视频的进度条上查找该类型标签对应的视频帧的录制时间。进一步的，监控人员便可以根据所查找到的时间，直接调取与该时间对应的监控视频的视频内容。这样，便可以极大地减少监控人员在查看视频时所耗费的时间。以上可见，应用本发明实施例提供的方案，实时获取目标防护舱的图像。语音关键事件检测的使用步骤指南。

    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。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。云南光纤数据语音关键事件检测标准

语音关键事件检测的运用多吗？天津语音关键事件检测标准

    可以获取概率大值的索引所对应的类型即可。本申请实施例通过双向lstm网络或者bert得到句子的向量化语义表示，然后进行span的划分从而得到多个语义片段，然后对每个语义片段进行平均池化得到每个span的表示，使用自注意力机制获取不同span之间的关系从而得到深层的语义表示，后使用两层全连接网络进行分类操作从而确定每个span是否为某一事件的触发词或者是事件主体。本申请实施例公开了一种采用span划分方式，同时抽取事件触发词和事件主体的事件检测方法，至少具有以下优势：1、同时抽取事件触发词和事件的主体，可获取更加有用的信息，具有较强的实际应用价值。2、在数据处理和建模的过程中不使用现有的自然语言处理工具，使得操作简单，也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，同时也更加符合真实应用场景。3、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。本申请还提供了一种事件检测装置1，如图2所示，可以包括处理器11和计算机可读存储介质12，所述计算机可读存储介质12中存储有指令，当所述指令被所述处理器11执行时，实现上述任意一项所述的事件检测方法。本领域普通技术人员可以理解。天津语音关键事件检测标准

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