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安徽自主可控语音关键事件检测哪里买

来源: 发布时间:2023年05月04日

    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。为使本实用新型的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂,下面结合对本实用新型的具体实施例做详细的说明。本实用新型实施例提供了一种溺水事件检测系统。在本实用新型实施例中,溺水事件检测系统可以包括n个摄像头11、控制器12以及告警装置13。在具体实施中,n个摄像头11可以均设置在游泳池壁上。n个摄像头11在工作时,可以实时采集到游泳池内的图像。n个摄像头11与控制器12可以通信连接,从而可以将实时采集到的图像传输至控制器12。n个摄像头11可以通过有线连接的方式与控制器12通信连接,也可以通过无线连接的方式与控制器12通信连接。在本实用新型实施例中,n个摄像头11均通过无线连接的方式与控制器12连接。当n个摄像头11均通过无线连接的方式与控制器12通信连接时,在n个摄像头11中,可以均设置有相应的无线收发模块,以实现与控制器12的通信。例如,n个摄像头11与控制器12之间采用wifi进行通信,则在n个摄像头11中均设置有wifi收发模块。语音关键事件检测对社会的好处说明。安徽自主可控语音关键事件检测哪里买

    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包括n+1帧光流图。第二种情况:待分析图像为:当前帧图像和当前帧图像之前的连续m帧图像的多张图像;场景图像检测模型为:采用各个样本图像组和每个样本图像组的事件检测结果所训练得到的模型,且每一样本图像组中包括m+1帧场景图像;辅助图像为:光流图;光流图检测模型为:采用各个第二样本图像和每个第二样本图像的事件检测结果所训练得到的模型,且每个第二样本图像为一帧光流图。第三种情况:待分析图像为:当前帧图像;场景图像检测模型为:采用各个样本图像和每个样本图像的事件检测结果所训练得到的模型,且每个样本图像为一帧场景图像;辅助图像为:包括光流图和光流图之前的连续n帧光流图的多张图像;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包括n+1帧光流图。第四种情况:待分析图像为:当前帧图像;场景图像检测模型为:采用各个样本图像和每个样本图像的事件检测结果所训练得到的模型,且每个样本图像为一帧场景图像;辅助图像为:光流图。安徽自主可控语音关键事件检测哪里买语音关键事件检测有哪些关键技术?

    用于将场景图像检测模型输出的检测结果和光流图检测模型输出的检测结果进行融合计算,基于融合计算的结果,确定关于目标防护舱的事件检测结果。可选的,一种具体实现方式中,上述结果确定单元包括:乘积计算子单元,用于根据场景图像检测模型和光流图检测模型的权重,计算场景图像检测模型输出的检测结果和场景图像检测模型的权重的乘积,并计算光流图检测模型输出的检测结果与光流图检测模型的权重的第二乘积;结果确定子单元,用于计算乘积和第二乘积的和值,基于和值,确定关于目标防护舱的事件监测结果。可选的,一种具体实现方式中,事件检测结果为:关于未发生异常事件的结果,或者,关于发生异常事件且所发生异常事件类型的结果。可选的,一种具体实现方式中,上述装置还包括:事件判断模块,用于当事件检测结果为关于发生异常事件且所发生异常事件类型的结果时,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,触发报警模块;报警模块,用于生成并发出与预设类型对应的报警信号。可选的,一种具体实现方式中,上述装置还包括:图像截取模块,用于当事件检测结果为关于发生异常事件且所发生异常事件类型的结果时,对当前帧图像进行截图。

    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。语音关键事件检测的效果如何?

    确定关于目标防护舱的事件检测结果;其中,场景图像检测模型为:采用各个样本图像组和每个样本图像组的事件检测结果所训练得到的模型,且每一样本图像组中的图像与待分析图像的图像数量相同,各个样本图像组中的图像为:所采集到的关于防护舱的图像。可选的,一种具体实现方式中,上述装置包括:光流图确定模块,用于每当获取到一帧图像时,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,上述图像确定模块630包括:第二图像确定子模块,用于将至少包含光流图在内的第二类图像确定为待分析图像,其中,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。可选的,一种具体实现方式中,第二类图像为:包括光流图和光流图之前的连续n帧光流图的多张图像;其中,n为正整数;或,第二类图像为:光流图。可选的,一种具体实现方式中,上述结果确定模块640包括:第二图像检测子模块,用于将待分析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;第二结果确定子模块,用于基于光流图检测模型输出的检测结果。语音关键事件检测的意义是什么?湖北光纤数据语音关键事件检测哪里买

语音关键事件检测主要应用在哪些领域?安徽自主可控语音关键事件检测哪里买

    本发明实施例提供的一种事件检测方法可以引用于任一能够利用模型进行图像检测的电子设备,例如,平板电脑、笔记本电脑、台式电脑等,这都是合理的。为了描述方便,以下简称电子设备。需要说明的是,当前存在多台投入使用的防护舱,而针对每台防护舱都可以采用本发明实施例提供的一种事件检测方法来对关于该防护舱的事件进行检测。其中,每台电子设备可以只针对一台防护舱,检测关于该防护舱的事件;也可以针对多台防护舱,分别检测关于该多台防护舱的事件。这都是合理的。具体的,当一台电子设备针对多台防护舱,分别检测关于该多台防护舱的事件时,可以为每台防护舱添加标签,进而,确定的每台防护舱对应的待分析图像中也会携带有该防护舱的标签。这样,电子设备便可以区分每台防护舱对应的待分析图像,进而,确定关于每台防护舱的事件检测结果。其中,每台防护舱都是该电子设备对应的目标防护舱。而针对每台防护舱,电子设备均采用本发明实施例提供的事件检测方法对关于该防护舱的事件进行检测。为了便于理解,图3所示的流程图,便是从电子设备对关于一台目标防护舱的事件进行检测的角度,对本发明实施例的一种事件检测方法进行说明。如图3所示。安徽自主可控语音关键事件检测哪里买

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