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1. WO2020097968 - ARTIFICIAL INTELLIGENT SYSTEMS AND METHODS FOR IDENTIFYING DRUNK PASSENGER BY CAR HAILING ORDER

公開番号 WO/2020/097968
公開日 22.05.2020
国際出願番号 PCT/CN2018/117078
国際出願日 23.11.2018
IPC
G06K 9/62 2006.01
G物理学
06計算;計数
Kデータの認識;データの表示;記録担体;記録担体の取扱い
9印刷されたまたは手書きされた文字を読取るまたは認識するため,またはパターン,例.指紋,を認識するための方法または装置
62電子的手段を用いる認識のための方法または装置
出願人
  • BEIJING DIDI INFINITY TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT CO., LTD. [CN]/[CN]
発明者
  • ZHANG, Guchao
  • WANG, Yizhen
  • LIU, Yashu
代理人
  • METIS IP (CHENGDU) LLC
優先権情報
201811367896.116.11.2018CN
公開言語 (言語コード) 英語 (EN)
出願言語 (言語コード) 英語 (EN)
指定国 (国コード)
発明の名称
(EN) ARTIFICIAL INTELLIGENT SYSTEMS AND METHODS FOR IDENTIFYING DRUNK PASSENGER BY CAR HAILING ORDER
(FR) SYSTÈMES ET PROCÉDÉS INTELLIGENTS ARTIFICIELS D'IDENTIFICATION DE PASSAGER IVRE PAR ORDRE D'APPEL DE VOITURE
要約
(EN)
Disclosed are a system and a method for identifying a drunk passenger of a car hailing order. The system may perform the method to: obtain a plurality of samples from historical car hailing orders stored in a database (510); for each of the plurality of samples, using an application to extract a plurality of features including a passenger feature set, a driver feature set, and an order feature set, wherein the order feature set includes drunk-hotspot-relating features (520); and train a preliminary classification model based on the plurality of features and the plurality of samples to obtain a drunk model (530).
(FR)
La présente invention concerne un système et un procédé d'identification d'un passager ivre d'un ordre d'appel de voiture. Le système peut mettre en œuvre le procédé pour : obtenir une pluralité d'échantillons à partir d'ordres d'appel de voiture historiques stockés dans une base de données (510) ; pour chacun de la pluralité d'échantillons, utiliser une application pour extraire une pluralité de caractéristiques qui comprennent un ensemble de caractéristiques de passager, un ensemble de caractéristiques de conducteur, et un ensemble de caractéristiques d'ordre, l'ensemble de caractéristiques d'ordre comprenant des caractéristiques connexes à un point d'accès ivre (520) ; et effectuer l'apprentissage d'un modèle de classification préliminaire sur la base de la pluralité de caractéristiques et de la pluralité d'échantillons pour obtenir un modèle ivre (530).
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