天津信息化语音关键事件检测设计

时间:2023年03月21日 来源:

    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a1-a2:步骤a1:判断目标防护舱当前时刻发生的事件类型是否包括预设类型的事件;如果是,执行步骤a2;步骤a2:生成并发出与预设类型对应的报警信号。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,便可以进一步判断该事件类型是否包括预设类型的事件,并在判断结果为时是,生成并发出与预设类型对应的报警信息。例如,当电子设备确定当前时刻目标防护舱内出现的异常事件为用户倒地事件,而预设类型的事件也为用户倒地事件时,电子设备便可以判断得到:目标目标防护舱当前时刻发生的事件类型包括预设类型的事件。进而,电子设备便可以生成和发出与用户倒地事件对应的报警信号,例如,发出“请拨打120”的语音信息等。其中,电子设备生成并发出的报警信号可以有多种形式,例如,指示灯闪烁,发出语音信息,发出警报声等。这都是合理的。此外,为了能够更充分地了解异常事件发生前后,目标防护舱的内部情况,监控人员通常会在异常事件处理结束后,去查看目标防护舱的监控视频。然而,由于目标防护舱的监控视频具有大量的视频数据,且该数据数据还在实时增加,因此。语音关键事件检测用到了哪些技术?天津信息化语音关键事件检测设计

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    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。背景技术:随着生活水平的提高,游泳运动这一全身性锻炼的体育运动越来越受到人们的欢迎。由于游泳运动在水中进行,在游泳过程中,存在一定的危险性。对于初学者,在游泳过程中,因游泳技术不足导致无法随意呼吸、换气、行动等导致呛水,容易造成溺水事件;对于有经验的游泳者,可能会出现抽筋、碰撞受伤、意识模糊等原因导致溺水事件发生。若无法及时发现溺水的游泳者,极易导致溺水时间过长造成伤亡。为了有效地解决溺水问题,通常在游泳场馆中安装有摄像头。后台工作人员根据摄像头获取到的实时画面,判断是否有人发生溺水。当发现有人溺水时,通知游泳池边的救生人员。然而,上述方案存在效率低下和准确度较低的问题,无法及时地发现溺水现象。技术实现要素:本实用新型解决的问题是无法及时地发现溺水现象。为解决上述问题,本实用新型提供一种溺水事件检测系统,包括:n个适于实时采集图像的摄像头;所述n个摄像头均匀设置在游泳池壁上,且在垂直方向上与游泳池水面之间的距离小于预设值;n为正整数;控制器,与所述n个摄像头通信连接,适于获取所述n个摄像头实时采集的图像;告警装置。河北语音关键事件检测内容语音关键事件检测有哪些关键技术?

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    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。

    红外线发射器所发射的红外线将被用户身体发射到红外接收器。而当用户倒地后,红外线接收器因为接收不到红外线的反射信号而判断用户出现倒地事件,并发出警报,以使外界救护人员能够及时地进入对用户进行救援。然而,在上述相关方案中,由于红外线发射器和红外线接收器距离地面有一定的高度,因此,当防护舱内用户出现弯腰等情况,身体低于该高度时,红外接收器因为接收到红外信号而判断用户出现倒地事件,产生误报;当身高不足上述高度的用户进入防护舱时,将无法检测到用户进入语音关键事件检测防护舱,进而,当该用户发生倒地事件时,产生漏报。且,该方案无法检测出用户出现剧烈运动。基于此,上述相关方案对防护舱内用户出现异常事件的检测准确率较低。技术实现要素:本发明实施例的目的在于提供一种事件检测、装置及电子设备,以提高对防护舱内用户出现异常事件的检测准确率。具体技术方案如下:方面,本发明实施例提供了一种事件检测方法,所述方法包括:实时获取关于目标防护舱的图像,并将当前时刻所采集到的图像作为当前帧图像;检测所述当前帧图像是否包含目标对象,其中,所述目标对象为:能够表征用户进入所述目标语音关键事件检测防护舱的用户身体部位。语音关键事件检测的优缺点?

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    得到正常事件以及每种类型的异常事件的概率和。这样,电子设备便可以将概率和值比较高的事件确定为目标防护舱内用户出现的事件的类型,并将该类型作为:关于目标防护舱的事件检测结果。其中,当正常事件的概率和比较高时,电子设备可以确定目标防护舱内未发生异常事件,当某类型异常事件的概率和比较高时,电子设备可以确定目标防护舱内发生该类型异常事件。例如,场景图像检测模型输出的检测结果为:正常事件概率5%,倒地事件概率50%,剧烈运动事件43%,破坏设备事件2%;场景图像检测模型的权重为:,则可以得到乘积为:正常事件概率4%,倒地事件概率40%,剧烈运动事件%,破坏设备事件%;光流图检测模型输出的检测结果为:正常事件7%,倒地事件概率40%,剧烈运动事件48%,破坏设备事件5%;光流图检测饿模型的权重为:,则可以得到第二乘积为:正常事件%,倒地事件概率8%,剧烈运动事件%,破坏设备事件1%;乘积和乘积的和值为:正常事件%,倒地事件概率48%,剧烈运动事件44%,破坏设备事件%;则电子设备可以确定关于目标防护舱的事件监测结果为:目标防护舱内用户出现倒地事件。需要说明的是,与上述实施例三类似的,上述步骤g2。语音关键事件检测真的好用吗?广东移动语音关键事件检测特征

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。天津信息化语音关键事件检测设计

    在本申请的示例性实施例中,所述对所述向量化语义表示w1进行span划分,得到多个语义片段可以包括:获取设定的span的大宽度max_span_width;根据span的宽度从1到max_span_width依次在所述向量化语义表示w1上进行选取,获得多个span的语义表示span_embedding。在本申请的示例性实施例中,可以根据设定的span的大宽度max_span_width=8对步骤s101得到的语义表示w1进行划分。划分方法可以包括:span的宽度从1至max_span_width依次在向量w1上进行选取,得到n个span的语义表示,即span_embedding。s103、对多个语义片段进行平均池化,得到每个span的表示w2。在本申请的示例性实施例中,因每个span的宽度不一样(span_embedding的维度可以为[sw,d1],其中sw取值为1~max_span_width),因此可以对这n个span的语义表示进行平均池化处理,从而得到这n个span的表示w2,w2的维度可以为[n,d1]。s104、使用自注意力机制对获得的每个span的表示w2进行计算,得到每个span的新的语义表示w3。在本申请的示例性实施例中,该自注意力机制可以为自注意力加权计算。在本申请的示例性实施例中,可以将步骤s103所得的span的表示w2通过自注意力机制(自注意力加权计算)计算得到新的表示w4。天津信息化语音关键事件检测设计

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