倒地事件概率75％，剧烈运动事件15％，破坏设备事件5％；这样，电子设备便可以确定目标防护舱内出现用户意外倒地的事件。可以理解的，对防护舱内发生的异常事件进行检测的目的之一是保证监控人员能够及时发现各类异常事件，保证防护舱内的用户的人身和财产安全，因此，可以实时对目标防护舱内发生的事件进行检测。具体的，在本发明实施例中，电子设备是实时获取当前帧图像的，进而，便可以继续实时判断该当前帧图像是否包括目标对象时，并在判断结果为是时，实时对目标防护舱内发生的事件进行检测，得到在采集当前帧图像的当前时刻，关于目标防护舱的事件检测结果。即电子设备可以实现对关于目标防护舱的事件检测结果的实时检测，其中，在这种情况下，上述所确定的关于目标防护舱的事件检测结果均为：当前时刻，关于目标防护舱的事件检测结果。从而，可以及时发现目标防护舱内出现的各类异常事件。进一步的，在发现目标防护舱内出现的各类异常事件后，为了保证监控人员能够及时对异常事件该异常事件作出反应，采取有针对性的应对措施。则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。语音关键事件检测的设备有哪些？重庆光纤数据语音关键事件检测供应
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。浙江数字语音关键事件检测哪里买语音关键事件检测的好处有哪些？
确定当前时刻，关于目标防护舱的事件检测结果。需要说明的是，电子设备可以通过多种方式执行上述步骤f23，对此本发实施例不作具体限定。为了行文清晰，后续对上述步骤f23的具体实现方式进行举例说明。显然，在本实施例三中，采用多种数据来确定检测关于目标防护舱的事件检测结果，使得到的事件检测结果更可靠，且具有说服力，从而可以提高对防护舱内用户出现异常事件的检测准确率。其中，由于类图像可能为：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，也可能为：当前帧图像；第二类图像可能为：包括光流图和光流图之前的连续n帧光流图的多张图像，也可能为：光流图。因此，在本实施例三中，待分析图像和辅助图像，以及分别对应的场景图像检测模型和光流图检测模型，也可能存在多种情况。具体的：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：包括光流图和光流图之前的连续n帧光流图的多张图像。
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。语音关键事件检测领域有哪些？
电子设备可以确定存在用户进入目标防护舱，则在当前时刻，目标防护舱内可能发生异常事件，这样，电子设备便可以继续执行步骤s303。需要说明的是，在本实现方式中，电子设备可以采用任一能够检测出当前帧图像和当前帧图像之前的连续预设数量帧图像中是否均包含目标对象的图像识别算法执行上述步骤s302a，对此，本发明实施例不做具体限定。其中，上述预设数量可以为任一正整数，例如，5，10等，这都是合理的。下面，对电子设备执行上述步骤s302a的具体过程进行说明：电子设备在获取到每帧关于目标防护舱的图像后，判断该图像中是否包含目标对象。进而，在获取该图像的下一帧图像后，判断该下一帧图像中是否包括与前一帧图像相同的目标对象。依次类推，直至电子设备判断连续预设数量帧图像后中均包含相同的目标对象后，电子设备继续获得下一帧图像，即采集完连续预设数量帧图像后的当前时刻对应的当前帧图像，并判断该当前帧图像中是否包括前连续预设数量帧图像所包含的目标对象。这样，当判断结果为是时，电子设备便可以继续执行后续步骤s303。另一种具体实现方式中，如图5所示。语音关键事件检测的效果如何？安徽信息化语音关键事件检测哪里买
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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。重庆光纤数据语音关键事件检测供应
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