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公开(公告)号：CN113409776B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202110733382.9
申请日：2021-06-30
Applicant: 南京领行科技股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种语音识别方法、装置、电子设备及存储介质，属于计算机技术领域，涉及语音识别技术，在网约车订单履约过程中，监听车辆内的语音信号，若监听到目标词汇，则提取目标词汇对应的目标语音的语音特征，根据目标语音的语音特征，确定发出目标语音的目标对象。本申请可以确定使用不文明用语的是司机还是乘客，进而可以对司机和乘客进行约束。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112561967A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011538518.2
申请日：2020-12-23
Applicant: 南京领行科技股份有限公司
Abstract: 本申请涉及车辆安全防护技术领域，尤其涉及一种车辆门锁的控制方法及装置，分别从图像采集设备采集到的当前时间范围内的各待识别图像中，检测获得各区域图像，以及各区域图像在对应的待识别图像中的位置信息，其中，区域图像中包含有目标对象，图像采集设备朝向于所述目标对象的行进方向；分别根据各位置信息，计算各目标对象与所述图像采集设备之间的距离值；根据计算出的各距离值，确定是否对车辆的车门进行关锁控制，因此，能够在成本较小的前提下，实现对车门防碰撞的控制。
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公开(公告)号：CN114255504A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111611041.0
申请日：2021-12-27
Applicant: 南京领行科技股份有限公司
Abstract: 本申请公开一种驾驶行为分析方法、装置、电子设备及存储介质，属于车辆运营技术领域，该方法包括：对获取的驾驶员的人脸图像进行分析，得到至少包括人脸关键点的位置信息的人脸信息，基于人脸关键点的位置信息，确定驾驶员的第一人脸姿态信息，基于人脸图像中的眼部区域数据，确定驾驶员的第二人脸姿态信息，对第一人脸姿态信息和第二人脸姿态信息进行融合，基于融合得到的目标人脸姿态信息，分析驾驶员是否出现不规范驾驶行为。这样，基于驾驶员的人脸关键点和眼部区域数据，可得到比较准确的目标人脸姿态信息，基于比较准确的目标人脸姿态信息，有利于准确地分析出驾驶员是否出现不规范驾驶行为，因此，可提升驾驶行为分析的准确性。
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公开(公告)号：CN113409776A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110733382.9
申请日：2021-06-30
Applicant: 南京领行科技股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种语音识别方法、装置、电子设备及存储介质，属于计算机技术领域，涉及语音识别技术，在网约车订单履约过程中，监听车辆内的语音信号，若监听到目标词汇，则提取目标词汇对应的目标语音的语音特征，根据目标语音的语音特征，确定发出目标语音的目标对象。本申请可以确定使用不文明用语的是司机还是乘客，进而可以对司机和乘客进行约束。
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公开(公告)号：CN112232175A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011090028.0
申请日：2020-10-13
Applicant: 南京领行科技股份有限公司
Abstract: 本申请涉及状态识别技术领域，尤其涉及一种操作对象状态识别方法及装置，从待识别视频中获得包含有操作对象的人脸的各人脸区域图像；分别针对所述各人脸区域图像中的任意一人脸区域图像，确定该人脸区域图像中特定的两个像素点之间的连线，并通过计算连线与预设的标准水平连线之间的夹角，获得该人脸区域图像的偏转角度；基于偏转角度，对该人脸区域图像进行角度校正；识别角度校正后的人脸区域图像中操作对象的面部状态类别；根据各人脸区域图像中操作对象的面部状态类别，确定所述待识别视频中的操作对象是否处于疲劳状态，这样，基于校正后的人脸区域图像识别操作对象的状态，能够防止因人脸角度过大导致识别精度不高的问题。
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公开(公告)号：CN112232175B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202011090028.0
申请日：2020-10-13
Applicant: 南京领行科技股份有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V20/58 , G06V10/774 , G06K9/62
Abstract: 本申请涉及状态识别技术领域，尤其涉及一种操作对象状态识别方法及装置，从待识别视频中获得包含有操作对象的人脸的各人脸区域图像；分别针对所述各人脸区域图像中的任意一人脸区域图像，确定该人脸区域图像中特定的两个像素点之间的连线，并通过计算连线与预设的标准水平连线之间的夹角，获得该人脸区域图像的偏转角度；基于偏转角度，对该人脸区域图像进行角度校正；识别角度校正后的人脸区域图像中操作对象的面部状态类别；根据各人脸区域图像中操作对象的面部状态类别，确定所述待识别视频中的操作对象是否处于疲劳状态，这样，基于校正后的人脸区域图像识别操作对象的状态，能够防止因人脸角度过大导致识别精度不高的问题。
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