CN106384082A - 一种基于光标签的用户热点获取方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于光标签的用户热点获取方法，速度快，准确度高，可控性强。其包括如下步骤，步骤1，对目标区域内的实体对象进行一一对应的光标签标注；步骤2，用户进入到目标区域对实体对象进行观察时，通过用户自身携带的视频采集设备跟随用户的观察动作，对目标区域内实体对象对应的光标签进行同步识别和采集，得到观察时对每个光标签注视的时长、角度和视景的稳定程度三个参数；步骤3，由对每个光标签注视的时长、角度和视景的稳定程度，得到当前用户对对应光标签的关注度；步骤4，计算在统计周期内每个光标签的关注度累计值，得到光标签对应实体对象的关注度排名，根据关注度排名得到用户热点。

Description

一种基于光标签的用户热点获取方法

技术领域

本发明涉及，具体为一种基于光标签的用户热点获取方法。

背景技术

热点的获取具有重要的商业价值。通过用户热点的获取，可以了解用户的喜好和关注内容，从而进行商业开发或信息挖掘。随着智能眼镜等便携式虚拟现实设备的成熟与普及，人们逐渐习惯于利用智能视频设备观察周边的世界。这些智能设备具有一定的信息处理能力，可以对人所看到的内容进行分析。但是，由于图像处理技术尚不够成熟，无法直接识别人所观察的物品。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种基于光标签的用户热点获取方法，速度快，准确度高，可控性强。

本发明是通过以下技术方案来实现：

一种基于光标签的用户热点获取方法，包括如下步骤，

步骤1，对目标区域内的实体对象进行一一对应的光标签标注；

步骤2，用户进入到目标区域对实体对象进行观察时，通过用户自身携带的视频采集设备跟随用户的观察动作，对目标区域内实体对象对应的光标签进行同步识别和采集，得到观察时对每个光标签注视的时长、角度和视景的稳定程度三个参数；

步骤3，由对每个光标签注视的时长、角度和视景的稳定程度，根据如下公式得到当前用户对对应光标签的关注度；

c_i＝α·t+β·a+γ·d；

其中，t是注视的时长，a是注视的角度，d是注视的视景稳定程度，α、β和γ是关注度调节系数，取值范围为0到1；

步骤4，计算在统计周期内每个光标签的关注度累计值，得到光标签对应实体对象的关注度排名，根据关注度排名得到用户热点。

优选的，步骤2中，一个光标签在视频采集设备的关注区域开始出现，对应该光标签的开始关注时刻；当该光标签离开在视频采集设备的关注区域时，对应该光标签的结束关注时刻；结束关注时刻和开始关注时刻的差值为注视时长；所述的关注区域为在视频采集设备的显示图像上，以图像中心点为圆心，以像素整数倍为半径的圆。

进一步，步骤2中，分别记录该光标签的开始关注时刻和结束关注时刻的显示帧，分别得到光标签两个显示帧对应的显示时间，做差后得到注视时长。

进一步，步骤2中，首先根据用户和光标签的位置，得到用户和视频采集设备之间的距离，注视时长内注视时刻i的当前关注角度如下，

a_i＝(r-l)/r；

其中，a_i为当前关注角度，l为关注区域内光标签出现位置距离圆心的直线距离，r为关注区域半径，i为正整数；

然后将关注时长内所有当前关注角度取平均值得到关注角度。

再进一步，步骤2中，注视稳定程度d由如下公式得到，

$d=1/\frac{\mathrm{\Σ}\left|\stackrel{\‾}{a}-a_i\right|}{t_b-t_a};$

其中，为关注角度，t_b为结束关注时刻，t_a为开始关注时刻。

再进一步，步骤2中，关注区域半径为400-600像素。

与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：

本发明利用光标签进行物体标注，降低了识别的难度，进而为用户热点的获取提供了条件；将对对象的观察，转换为对光标签的采集时长、角度和稳定性，从而能够在远距离上进行大量的信息检测，完成对用户关注的统计和测评，并进行量化，最后通过若干用户的关注度的统计，完成对实体对象的热点的获取，克服传统标签在热点获取时出现的采集困难，无法量化等问题。

附图说明

图1为本发明实例中所述光标签的样例图。

图2为本发明实例中所述光标签的获取系统。

图3为本发明实例中所述光标签的获取方法流程图。

图中：1为用户，2是个人移动设备，3至6为实体对象，7至10是光标签，11是控制服务器。

具体实施方式

下面结合具体的实施例对本发明做进一步的详细说明，所述是对本发明的解释而不是限定。

本发明通过预先在人们经常浏览的实体空间中布设光标签，对实体进行位置标定和身份标定，当用户浏览到该标签时会被采集设备所获取，通过记录用户对该标签的位置凝视时间和方位，即可了解到对该实体的关注程度，从而实现热点获取。

上述光标签样例如图1所示。光标签包括信号单元(cell)组(或简称为“数据位”)和定位标识(或简称为“标志位”)两部分，其中定位标识为上图三个较大的矩形框(三个此矩形框称为“一组定位标识符”)，工作状态下定位标识以一定的频率同步闪烁，通过图像差分的方法可以很快得被摄像设备检测出来，进而借助定位标识可以确定信号单元的位置，从而进行数据识别与读取；信号单元为定位标识间的矩形黑白小正方形，多个信号单元构成一组，通常信号单元组成5×5(不限于)的阵列，每个信号单元表示数字信号的“0”或“1”，整个信号单元组组成的矩阵构成一帧的数字信号序列(这里标识位的边长为数据位边长的两倍，更加便于定位)，为了增加信号单元表示的数据空间，工作状态下各信号单元也可按照预定的程序进行闪动，从而将更多的信号内容通过多帧显示。这时需要在多帧中给出一个起始帧/结束标识帧，用于标定多帧一个完整周期的开始/结束位置，该帧信号单元组设定为一个特殊的数据组合，如：全0或全1或任何不与实际可能表述的信息相异的特殊组合。

上述基于光标签用户热点获取时的操作如图2所示。图中四边形所框出的区域为待计算热点光标签所处区域，1为用户，2是用户1持有的个人移动设备，3至6为实体对象，7至10是实体对象3至6分别对应的光标签，11是光标签注册信息所在控制服务器，控制服务器11还记录个人移动设备2浏览光标签的关注度并从中获得热点；个人移动设备2与控制服务器11存在通信联络。

上述光标签的用户热点方法的过程是，

步骤一：首先对用户1可能关注的实体对象3至6进行光标签标注，对于任意待标注对象，为其生成唯一性光标签，得到光标签7至10，将光标签7至10分别附于实体对象3至6上，将光标签7至10信息注册于控制服务器11上；

步骤二：用户进入区域访问，其所携带的个人移动设备2通过视频采集功能跟随用户观察动作(如：头部转动)开始计算用户巡视周围场景的热点；巡视过程中个人移动设备2对用户观察内容的光标签进行识别，同时记录注视的时长、注视的角度和注视的视景稳定程度，并认为注视的时长越长、注视的角度越正和注视的视景稳定程度越高，则认为越关注；上述注视的时长、角度、视景稳定程度的计算方法是通过注视确认、注视角度计算和注视稳定程度判别几个方法计算得到的。

其中，注视确认的方法是：t_a时刻任意一个光标签在个人移动设备2视频镜头内的关注区域开始出现，则认为t_a时刻是开始关注时刻，并即刻将t_a时的光标签显示帧识别记录下来，记为f_a，此处关注区域为以镜头的中心点位置为圆心，半径为r的圆范围内，r>0；

注视时长的确认方法为：当上述光标签确认过程中进入关注区域的光标签离开关注区域的时刻t_b为失去关注时刻，并即刻将此t_b时刻的光标签显示帧记录下来，记为f_b，查询光标签对f_a与f_b显示的时间差，即：t_b-t_a为注视时长；

注视的角度的计算方法为：光标签距离个人移动设备2视频镜头中心点的距离与半径r的比例关系记为，任意时刻i时关注角度的计算方法如下：

a_i＝(r-l)/r (1)；

其中，a_i为当前关注角度，l为光标签出现位置距离上述圆心的直线距离；关注角度a为所有当前关注角度的平均值。

注视稳定程度的计算方法是：自上述t_a至t_b期间光标签在关注区域中的出现位置变化剧烈程度，计算方法如下式：

$d=1/\frac{\mathrm{\Σ}\left|a-a_i\right|}{t_b-t_a}---\left(2\right);$

其中，a为关注角度，t_b为结束关注时刻，t_a为开始关注时刻。

将上述参数代入下式，进行计算逐一得出用户对各光标签7至10的关注度：

c_i＝α·t+β·a+γ·d； (3)；

其中，c_i是任一物品的关注度，t是注视的时长，a是注视的角度，d是注视的视景稳定程度，此处t、a、d合称关注度调节参数，1＞α、β、γ＞0是调节系数；

步骤三：用户离开该区域，结束关注点计算，将各光标签所获得的关注度累计值∑c_i，提交控制服务器11；

步骤四：每经过一段固定时间T，T>0，控制服务器11累加区域中各光标签获得的关注度，将关注度值排名前n名物体，n为非0自然数，作为热点提交。

本发明具有过程简单合理，可解决实体空间中热点的获取问题，具有较高的商业价值。具体使用时，商场中统计商品消费者的热点，用于将热度高的商品安放到最佳销售区，以提高商场销售资源的利用率。商家为每一种需要调查的商品制作光标签，将光标签贴附在商品显眼位置，并将光标签的信息注册到控制服务器上；当消费者C进入商场后，其佩戴的Google眼镜开始对用户的关注点进行分析；只要该眼镜获取任何出现在该眼镜中心点半径为500像素的圆内、可以识别的光标签，就记录用户对于该光标签注视的时长、注视的角度、注视的视景稳定程度，并实时计算对于该光标签的关注度，对于商品A，用户C很感兴趣，其注视时长为20秒，通过公式(1)计算其注视视角均值为0.8，通过公式(2)计算其视景稳定程度为0.7，则利用公式(3)得到C对A的关注度为26.7，α、β、γ＝1；当C购物完毕退出商场时，该Google眼镜提交所记录的所有商品的关注度到控制服务器；每7天，控制服务器累加计算可得到的用户商品关注度并进行排名，最后得到排名最靠前的50种商品为热点商品，A排名第一；商场依据热度对商品的摆放位置进行优化调整，将A摆放在销售大厅最中心位置。

Claims (6)

1.一种基于光标签的用户热点获取方法，其特征在于，包括如下步骤，

步骤1，对目标区域内的实体对象进行一一对应的光标签标注；

步骤2，用户进入到目标区域对实体对象进行观察时，通过用户自身携带的视频采集设备跟随用户的观察动作，对目标区域内实体对象对应的光标签进行同步识别和采集，得到观察时对每个光标签注视的时长、角度和视景的稳定程度三个参数；

步骤3，由对每个光标签注视的时长、角度和视景的稳定程度，根据如下公式得到当前用户对对应光标签的关注度；

c_i＝α·t+β·a+γ·d；

其中，t是注视的时长，a是注视的角度，d是注视的视景稳定程度，α、β和γ是关注度调节系数，取值范围为0到1；

步骤4，计算在统计周期内每个光标签的关注度累计值，得到光标签对应实体对象的关注度排名，根据关注度排名得到用户热点。

2.根据权利要求1所述的一种基于光标签的用户热点获取方法，其特征在于，步骤2中，一个光标签在视频采集设备的关注区域开始出现，对应该光标签的开始关注时刻；当该光标签离开在视频采集设备的关注区域时，对应该光标签的结束关注时刻；结束关注时刻和开始关注时刻的差值为注视时长；所述的关注区域为在视频采集设备的显示图像上，以图像中心点为圆心，以像素整数倍为半径的圆。

3.根据权利要求2所述的一种基于光标签的用户热点获取方法，其特征在于，步骤2中，分别记录该光标签的开始关注时刻和结束关注时刻的显示帧，分别得到光标签两个显示帧对应的显示时间，做差后得到注视时长。

4.根据权利要求2所述的一种基于光标签的用户热点获取方法，其特征在于，步骤2中，首先根据用户和光标签的位置，得到用户和视频采集设备之间的距离，注视时长内注视时刻i的当前关注角度如下，

a_i＝(r-l)/r；

其中，a_i为当前关注角度，l为关注区域内光标签出现位置距离圆心的直线距离，r为关注区域半径，i为正整数；

然后将关注时长内所有当前关注角度取平均值得到关注角度。

5.根据权利要求4所述的一种基于光标签的用户热点获取方法，其特征在于，步骤2中，注视稳定程度d由如下公式得到，

$d=1/\frac{\mathrm{\Σ}|\stackrel{\‾}{a}-a_i|}{t_b-t_a};$

其中，为关注角度，t_b为结束关注时刻，t_a为开始关注时刻。

6.根据权利要求4所述的一种基于光标签的用户热点获取方法，其特征在于，步骤2中，关注区域半径为400-600像素。