基于NLP的用户乘车体验打分方法
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117172587A

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN202311010145.5

    申请日:2023-08-11

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种车载用户乘车体验得分方法,预先在云服务器上部署好NLP情感分析模型;再使用语音采集播报系统采集乘车用户与司机之间的语音信息,然后通过将处理过的语音信息传入中控系统的模型中,对当前语音信息进行情感分析打分,按照打分情况进行相应预警或者提示。本发明用于判断用户乘车体验是否良好,在监督司机是否照顾乘车用户体验的同时,也为公司对管理整治司机的服务态度提供帮助,更能在司机与乘车用户发生矛盾的同时,及时提供进行提示和预警,以尽早处理纠纷,并且保护乘客和网约车、出租车司机的人身安全。

    基于模板学习与比对的薄面外观缺陷检测方法

    公开(公告)号:CN116912166A

    公开(公告)日:2023-10-20

    申请号:CN202310647375.6

    申请日:2023-06-02

    Abstract: 基于模板学习与比对的薄面外观缺陷检测方法,包括:1)基于良品图像自动学习构建模板原型;2)对每个模板原型,检测待检测样本图像中的模板实例;3)对每个模板实例,将对应的模板原型与模板实例区域进行映射对齐;4)对每个模板实例,将应映射对齐后的模板实例和模板原型进行比对得到特征差异图;5)对每个模板实例的特征差异图,应用缺陷检测算法参数提取模板实例内的缺陷信息;6)综合所有模板实例的缺陷信息,输出产品OK/NG判定和缺陷信息列表。本发明综合多种技术手段实现对平面规则内容产品的准确、灵活、高效的外观缺陷检测。

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