广州威尔森信息科技有限公司

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[发明 ] 一种汽车口碑的情感分析方法和装置 - CN202010903683.7;CN112101033B
有效

申请人：广州威尔森信息科技有限公司 - 申请日：2020-09-01 - 主分类号：G06F40/295
摘要:本申请公开了一种汽车口碑的情感分析方法和装置，其中方法包括：获取汽车口碑数据；基于自然语言处理，对汽车口碑数据处理得到样本数据；基于样本数据构建训练集和测试集；基于样本数据，构建各汽车配置项分别对应的正、中、负三个情感极性的隐马尔可夫模型；通过训练集和测试集训练隐马尔可夫模型，并保存训练后的各隐马尔可夫模型；获取新汽车口碑数据，并基于保存的隐马尔可夫模型对新汽车口碑数据进行基于汽车配置项的情感极性分析，得到情感分析结果；基于预置指标维度，汇总情感分析结果对应的指标维度结果后进行展示，解决了自然语言导致后期维护量大且麻烦的困扰和传统机器学习方式导致的样本数据不全面引发的过拟合的技术问题。

[发明 ] 一种提取汽车口碑词云所需数据的方法及装置 - CN202010769089.3;CN111859962B
有效

申请人：广州威尔森信息科技有限公司 - 申请日：2020-08-03 - 主分类号：G06F40/289
摘要:本发明涉及大数据技术领域，特别是涉及一种提取汽车口碑词云所需数据的方法，包括：获取汽车口碑评论相关数据；对获取的数据进行数据筛选；所述数据筛选包括选取需要的数据，并对需要的数据使用统一命名规则；对所述需要的数据进行分词，并对评论属性进行类别判定；使用多线程处理，并对每条评论构建关键词图；按维度获取关键词短语，并进行相关处理，对处理后的结果进行展示。只显示我们需要的汽车配置项的相关描述，过滤了其他非相关描述。提取的关键词不仅考虑了词频，在每个类别下的显著性，还考虑关键短语中组合词之间的窗口影响，不需要事先对多篇文档进行学习训练,因其简洁有效而得到广泛应用。

[发明 ] 一种汽车车型网络价格监测系统 - CN202010750740.2;CN111814023B
有效

申请人：广州威尔森信息科技有限公司 - 申请日：2020-07-30 - 主分类号：G06F16/951
摘要:本申请公开了一种汽车车型网络价格监测系统，数据采集模块通过爬虫技术从汽车网站采集汽车车型网络价格数据并存储至预置数据库；数据同步模块将预置数据库的网络价格数据同步到Hadoop大数据平台的分布式文件系统HDFS；数据预处理模块将HDFS的汽车车型网络价格数据加载到Hive表，对Hive表中的汽车车型网络价格数据依次进行异常值过滤、重复值过滤、车型型号匹配和汇总，得到预处理后的汽车车型网络价格数据；数据计算模块根据预置计算规则对预处理后的汽车车型网络价格数据进行计算；可视化模块对计算结果进行可视化，解决了现有的汽车车型价格的获取和处理采用人工处理，存在数据采集和处理时间长，处理效率低的技术问题。

[发明 ] 一种汽车图片角度位置的智能识别方法 - CN201910758901.X;CN110570469B
有效

申请人：广州威尔森信息科技有限公司 - 申请日：2019-08-16 - 主分类号：G06T7/60
摘要:本发明公开了一种汽车图片角度位置的智能识别方法，通过获取多张附有角度标识汽车图片并进行预处理，生成第一图片，对第一图片进行灰度处理得到第一灰度图，通过SIFT算法对第一灰度图进行特征区域提取生成第一特征区域，对第一特征区域进行高亮处理生成第一特征像素点，将第一特征像素点代入卡方公式进行计算，得到汽车图片角度分类最显著的第一角度位置，将第一角度位置的像素和角度类别输入至CNN模型，输出256维的向量，通过k‑means对256维的向量进行聚类处理生成多个角度类别，并将多个角度类别和256维的向量输入至汽车角度识别模型，生成最优角度位置，能够减少人员的参与力度，并且大大的提高了识别效率与准确率。

[发明 ] 一种本地分布式的车载终端调度系统及方法 - CN201910636920.5;CN110329179B
有效

申请人：广州威尔森信息科技有限公司 - 申请日：2019-07-15 - 主分类号：B60R16/02
摘要:本发明公开了一种本地分布式的车载终端调度系统及方法，包括车载终端装置上外壳、涡轮扇本体、夹紧组件、系统电路板、车载终端装置下外壳、第一螺母套和螺纹孔，所述车载终端装置上外壳底部设置有车载终端装置下外壳，所述车载终端装置下外壳顶部两侧均焊接有第二固定板，所述第二固定板顶部中心处焊接有第一螺纹柱，该分布式的车载终端调度系统用户当车载终端掉线或者与云端连接不稳定时，相近的车载终端通过WiFi定位模块与5G通讯模块跨基站互联，利用多个车载终端形成小型局域网，如果其中任意一台或多台终端可联网则利用该通道连通云端，如都不能联网，则调用区域网内所有计算资源按照事件优先级别对本端事件进行处理。

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