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河北信息化语音关键事件检测设计

来源: 发布时间:2021年11月07日

    便可以得到一个第二样本图像组及样本图像组的事件检测结果。实施例三:上述步骤f2,基于场景图像检测模型输出的检测结果,确定关于目标防护舱的事件检测结果,可以包括以下步骤f21-f23:步骤f21: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所述目标防护舱且包括所述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;步骤f22: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据相同,各个第二样本图像组中的图像为:关于防护舱的光流图;步骤f23: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。也就是说,在本实施例三中,可以同时利用场景图像检测模型对类图像进行检测,得到一个检测结果,利用光流图检测模型对第二类图像进行检测,得到另一个检测结果,进而,将两个检测结果进行融合计算,并基于融合计算的结果。语音关键事件检测的效果如何?河北信息化语音关键事件检测设计

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    产品功能ProductFunctions●自动语音关键事件检测(交通事故、违章停车、逆行、物品遗撒、行人穿越车道、排队等)●交通数据检测(车流量、车速、占有率、车型等)(固定场景)系统事件检测实景系统测速实景系统优势SystemAdvantages●高鲁棒性的背景更新技术,使得设备可在极短时间内适应所切换的新背景;●单设备检测区域广阔,采用视频识别、的方法,使得一个摄像头监控的区域能够覆盖多个车道;●误触发少,由于采用了运动轨迹的方法,能够保证每个目标只触发一次,避免了由于目标本身的差异造成的多次触发;●操作无需人为干预,采用了DSP前端处理,可以24小时不间断进行监测;●由于有丰富的模型库支持,可以识别多种异常事件情况;●无需破坏路面,无需路面养护等工作,维护方便。河北信息化语音关键事件检测设计语音关键事件检测主要对哪些领域有大作用?

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    上述步骤s302a可以为:步骤s302b:判断当前帧图像和在当前时刻之前的预设时长内采集到的连续多帧图像,是否均包含目标对象;如果是,执行上述步骤s303。在本实现方式中,在获取到当前帧图像后,电子设备便可以利用图像识别算法判断当前帧图像和在当前时刻之前的预设时长内采集到的连续多帧图像,是否均包含目标对象。其中,当判断结果为是时,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在当前时刻之前的预设时长内采集到的连续多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s302b,对此,本发明实施例不做具体限定。其中,上述预设时长可以为任一时长,例如,2s,5s等,这都是合理的。下面,对电子设备执行上述步骤s302b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。

    基于光流图检测模型输出的检测结果,确定关于目标防护舱的事件检测结果,可以包括以下步骤g21-g23:步骤g21:将至少包含当前帧图像的类图像确定为辅助图像;步骤g22:将辅助图像输入到预设的场景检测模型中,得到场景检测模型输出的检测结果;步骤g23: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,确定当前时刻,关于目标防护舱的事件检测结果。其中,关于类图像的相关描述内容、场景检测模型的相关描述内容、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的融合过程等,可以参见上述的以第二类图像作为辅助图像时的相关描述内容。相对应上述本发明实施例提供的一种事件检测方法,本发明实施例还提供了一种事件检测装置。图6为本发明实施例提供的一种事件检测装置的结构示意图,如图6所示,该装置可以包括如下模块:图像获取模块610,用于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;图像检测模块620,用于检测当前帧图像是否包含目标对象,其中,目标对象为:能够表征用户进入目标防护舱的用户身体部位;如果是,触发图像确定模块;图像确定模块630。语音关键事件检测和摄像头有联系吗?

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    根据设定的span宽度,对语句进行span划分,以将语句划分为多个span,并对每个span进行标记;其中,每个标记表示x+y+1种类型中的任意一种,1表示所述触发词的类型和所述事件主体的类型以外的其他类型。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,所述对所述新的语义表示w3进行span分类可以包括:使用两层全连接神经网络和softmax层对每个span进行分类;其中,在训练阶段,将分类结果与带有标记的span进行误差计算和反向传播。本申请还提供了一种事件检测装置,可以包括处理器和计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中存储有指令,当所述指令被所述处理器执行时,实现上述任意一项所述的事件检测方法。与相关技术相比,本申请可以包括:获得语句的向量化语义表示w1;对所述向量化语义表示w1进行span划分,得到多个语义片段;对多个语义片段进行平均池化,得到每个span的表示w2。语音关键事件检测领域有哪些?河北信息化语音关键事件检测设计

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    上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。在硬件实施方式中,在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分;例如,一个物理组件可以具有多个功能,或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些组件或所有组件可以被实施为由处理器,如数字信号处理器或微处理器执行的软件,或者被实施为硬件,或者被实施为集成电路,如集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上,计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的,术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于ram、rom、eeprom、闪存或其他存储器技术、cd-rom、数字多功能盘(dvd)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外,本领域普通技术人员公知的是。河北信息化语音关键事件检测设计

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