CN110012046A - 一种基于目标检测算法的电梯广告实时推送系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于目标检测算法的电梯广告实时推送系统，包括乘梯人进门视频/图像采集单元、视频/图像目标监测分析单元、电梯开关门分析单元/电梯运动分析单元、电梯广告选择匹配单元和电梯广告播放单元。本发明通过利用基于深度学习目标检测的算法，实时获取进入电梯中人的性别、年龄等属性，综合电梯的开关门状态、电梯运动状态与广告屏中广告播放等信号，实时选择播放电梯广告库中准确的电梯广告，最大化广告投放效率，同时节省大量的人力物力。

Description

一种基于目标检测算法的电梯广告实时推送系统及方法
技术领域
本发明涉及电梯应用领域，尤其涉及基于目标检测的电梯广告实时推送技术。
背景技术
目前电梯已经成为城市居民生活中不可或缺的一部分，无论是在居民住宅、写字楼还是商场，电梯都承担着重要的通勤运输工作。电梯在为广大人民群总带来极大的生活便利的同时，尤其其潜在的巨大商业价值，在电梯运行过程中投放广告也越来越受到广告商的青睐。但基于成本和可行性的考量，长久以来，电梯中的广告投放一直是“定点定类型”的投放，即广告商将业务分发至特定的电梯广告承包商，再由承包商业务员带着制定的广告贴去每台电梯进行替换与投放，这种“人工”的投放方式不仅耗费巨大的人力物力，成本高昂，而且由于无法对特定乘梯人进行分析从而实时定点投放，因此广告投放效率也较低。正是基于广告商对电梯内广告投放需求的不断提高，因此需要研发一种实时准确同时成本可控的电梯广告实时推送系统。
现有技术中对电梯广告的推送和展示，例如，中国专利CN 201611148090.4公开了一种广告投放方法，该方法包括：获取公司信息和广告信息；获取楼层编号，并根据与楼层编号关联的公司信息匹配广告信息；对获取的广告信息排序后再展示。通过智能调控电梯广告播放，采集各楼层的公司信息后，获取乘客前往楼层后播放相对应的广告，电梯乘客为多人时，依照楼层熟悉怒播放广告，智能提高广告投放效率，避免了电梯内播放广告与受众不匹配的问题。但该方案主要针对商业楼中潜在顾客的广告推送，通过事前采集到的商业楼关联恭喜信息广告与楼层信息，当电梯中有人时即播放广告。这种电梯广告投送方式只适用于公司较多的商业办公楼，同时无法做到对乘梯人的实时属性分析从而实现精确投送，因此广告投送效率较低，而且只适用于一般的商业楼，无法推广至普通住宅区，而且广告推送业务无法向普通大众开放，电梯广告管理方相对应的收益也较低。
发明内容
本发明首先要解决的技术问题是，针对背景技术中的问题，提供一种基于目标检测算法的电梯广告实时推送系统。
为此，本发明提供以下技术方案：
一种基于目标检测算法的电梯广告实时推送系统，包括乘梯人进门视频/图像采集单元、视频/图像目标监测分析单元、电梯开关门分析单元/电梯运动分析单元、电梯广告选择匹配单元和电梯广告播放单元，乘梯人进门视频/图像采集单元安装在电梯轿厢内顶部，用于对电梯门进行拍摄，并将采集到的视频/图像进行数据预处理之后发送给视频/图像目标检测分析单元，电梯开关门分析单元/电梯运动分析单元用于检测电梯的开关门信号和电梯的运动信号，视频/图像目标监测分析单元和电梯开关门分析单元/电梯运动分析单元连接至电梯广告选择匹配单元，电梯广告选择匹配单元连接至电梯广告播放单元。
进一步地，预处理包括视频/图像裁剪、扩增、分类和标注。
进一步地，视频/图像目标检测分析单元选用GPU、CPU、ARM、DSP、FPGA、ASIC等通用处理设备中的一种或多种，视频/图像目标检测分析单元对预处理后的视频/图像进行目标检测分析，实时获取乘梯人的属性，并将获取结果送至电梯广告选择匹配单元。
进一步地，电梯开关门分析单元/电梯运动分析单元包括张贴于电梯门上的开关门检测标志、内置于电梯摄像头开关门分析算法和安装在电梯顶部的速度传感器等，分别得到电梯的开关门信号和电梯的运动信号。
进一步地，电梯广告选择匹配单元选用GPU、CPU、ARM、DSP、FPGA、ASIC等通用处理设备中的一种或多种，电梯广告选择匹配单元将视频/图像目标检测分析单元求得的视频/图像分析结果与电梯状态信号相结合，并与广告库中的广告进行匹配（例如针对年轻女性的化妆品广告等），从而挑选出与乘梯人相匹配的广告，依次送入电梯广告播放单元。
本发明的有益效果是：本发明通过利用基于深度学习目标检测的算法，实时获取进入电梯中人的性别、年龄等属性，综合电梯的开关门状态、电梯运动状态与广告屏中广告播放等信号，实时选择播放电梯广告库中准确的电梯广告，最大化广告投放效率，同时节省大量的人力物力；同时，为了最大化电梯广告运营商利益，可以在电梯广告投放屏上安放广告投放二维码，可以允许所有乘梯人扫码投放广告，并选定所投放广告的目标乘客（例如年轻女性等），待电梯广告运营商对广告进行审核后即可进行投放。
附图说明
图1是本发明的整体流程图。
图2是电梯开关门分析单元/电梯运动分析单元的流程图。
图3是乘梯人属性检测的示意图。
图4为属性检测示例图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的技术方案做进一步详细说明，应当指出的是，实施例只是对本发明的详细阐述，不应视为对本发明的限定。
参照附图1。
本发明提供一种基于目标检测算法的电梯广告实时推送系统，包括乘梯人进门视频/图像采集单元、视频/图像目标监测分析单元、电梯开关门分析单元/电梯运动分析单元、电梯广告选择匹配单元和电梯广告播放单元。
其中，乘梯人进门视频/图像采集单元包括但不限于监控摄像机、工业摄像机等，乘梯人进门视频/图像采集单元安装在电梯轿厢内顶部，用于对电梯门进行拍摄，并将采集到的视频/图像进行数据预处理之后发送给视频/图像目标检测分析单元，预处理的方式包括视频/图像裁剪、扩增、分类和标注等，。
视频/图像目标检测分析单元选用GPU、CPU、ARM、DSP、FPGA、ASIC等通用处理设备中的一种或多种，视频/图像目标检测分析单元对预处理后的视频/图像进行目标检测分析，实时获取乘梯人的性别、年龄等属性，并将视频/图像分析结果送至电梯广告选择匹配单元。
电梯开关门分析单元/电梯运动分析单元用于检测电梯的开关门信号和电梯的运动信号，视频/图像目标监测分析单元和电梯开关门分析单元/电梯运动分析单元连接至电梯广告选择匹配单元，电梯广告选择匹配单元连接至电梯广告播放单元。
电梯开关门分析单元/电梯运动分析单元包括内置于电梯摄像头开关门分析算法和安装在电梯顶部的速度传感器等，其中电梯开关门分析算法基于张贴于电梯内门的开关门标志，通过摄像头实时抓取电梯内门的图像获取开关门标志的实时状态（“合拢”或“分开”），再配合基于开关门标志数据库的目标检测算法进行实时分析，若开关门标志处于“合拢”的状态，则当前电梯处于“门关”状态，若开关门标志处于“分开”的状态，则当前电梯处于“门开”状态，最终得到电梯的开关门状态信号；电梯的运动信号则由安装在电梯顶部的速度传感器获取，当速度传感器检测到电梯当前速度为0时，代表电梯处于静止状态，当电梯当前速度不为0时，电梯则处于运动状态。
电梯开关门分析单元/电梯运动分析单元主要用于判断电梯是否处于静止且开门的场景，在这个场景下才所采集到的乘梯人的正面图像才是有效图像，因为这是乘梯人进入电梯的第一步，否则在其他场景下所采集到的图像，有可能会有重复，或者是处于电梯运行状态时的场景，这些都是干扰因素需要排除掉，此外需要获取人的正面图像，背面图像有可能是乘梯人离开电梯时的图像，此时也是属于干扰因素，会变成二次重复采集，或者，如果人的背面图像由于没有人脸，则可能会影响到人体属性的判断。图2所示，是电梯开关门分析单元/电梯运动分析单元的判断逻辑，电梯开关门分析单元分析电梯是否处于开门状态，电梯运动分析单元分析电梯是否处于静止状态，只有当两个状态同时满足时，判断采集到有效图像，该有效图像才会被送入目标检测分析单元进行分析。
电梯广告选择匹配单元选用GPU、CPU、ARM、DSP、FPGA、ASIC等通用处理设备中的一种或多种，电梯广告选择匹配单元将视频/图像目标检测分析单元求得的视频/图像分析结果与电梯状态信号相结合，结合规则具体为：当检测到电梯处于静止状态且电梯“门开”状态时，实时抓取当前电梯内图像，并运动目标检测算法实时分析抓取到的电梯内图像，检测出图像中是否有乘梯人，若有，当前乘梯人的属性为之前提到的八种中的哪一种，求得的当前乘梯人属性标签送至电梯广告库中并与广告库中的广告进行匹配（具体的广告匹配规则由广告商确定，即当前广告针对人群为男性少年、男性青年、男性中年、男性老年、女性少年、女性青年、女性中年、女性老年八类中的哪一类，例如针对女性青年的化妆品广告等），从而挑选出与乘梯人相匹配的广告，等待上一支广告播放结束依次送入电梯广告播放单元。
本发明的具体实施步骤包括：
（1）乘梯人视频/图像采集单元采集到所需的视频/图像数据后，对视频/图像进行预处理，并实时获取电梯的开关门信号和电梯运动信号；
（2）将预处理后的乘梯人进入电梯视频/图像数据传至视频/图像目标检测分析单元，获取的乘梯人的属性；
进行乘梯人属性分析的具体步骤包括：
（2.1）获取各台电梯乘梯人各自视频帧图；
（2.2）利用目标检测算法对乘梯人帧图进行属性检测，其中目标检测算法基于最新的yolov3检测算法，该算法将乘梯人帧图中的人物属性分类和人物定位在一个步骤中完成，其直接在算法深度学习网络的输出层回归乘梯人的边界框（bounding box）的位置和边界框（bounding box）所属的具体属性类别，从而实现one-stage的检测，同时使用逻辑回归预测每个乘梯人边界框（bounding box）的对象分数，实现乘梯人多属性标签分类预测；为了提高该算法对图像中小目标乘梯人检测的精确度，该算法还采用了多个尺度融合的方式做预测，提升了对图片中较小乘梯人的检测效果，最终得到乘梯人视频乘梯中的各乘梯人属性，检测结果示例见图4（图中为检测到的男性青年(male_young)）；
（2.3）根据步骤（2.2）中的目标检测算法对乘梯人属性的检测，可以得出乘梯人具体属于male_little (男性少年)、male_young(男性青年)、male_middle(男性中年)、male_old(男性老年)、female_little(女性少年)、female_young(女性青年)、female_middle(女性中年)、female_old(女性老年)等八类属性中的哪一类，求得的属性即为该乘梯人的属性标签，再根据预先存放在电梯广告库中的所有广告对应的乘梯人属性标签，完成广告的选取与播放。
（3）将乘梯人的属性和电梯开关门信号以及电梯运动信号进行匹配，匹配过程即为根据电梯当前开关门状态与电梯运动信号截取合适的乘梯人正面图像，将根据目标检测算法实时分析出乘梯人属性标签；
（4）获取乘梯人属性标签后，将属性标签发送至电梯广告库进行电梯广告的选择匹配；
（5）视频播放单元接收到视频选择匹配单元选择的适配广告后，再根据上一广告是否已经播放完毕，进行适配广告播放。

Claims (7)

1.一种基于目标检测算法的电梯广告实时推送系统，其特征是，包括乘梯人进门视频/图像采集单元、视频/图像目标监测分析单元、电梯开关门分析单元/电梯运动分析单元、电梯广告选择匹配单元和电梯广告播放单元，乘梯人进门视频/图像采集单元安装在电梯轿厢内顶部，用于对电梯门进行拍摄，并将采集到的视频/图像进行数据预处理之后发送给视频/图像目标检测分析单元，电梯开关门分析单元/电梯运动分析单元用于检测电梯的开关门信号和电梯的运动信号，视频/图像目标监测分析单元和电梯开关门分析单元/电梯运动分析单元连接至电梯广告选择匹配单元，电梯广告选择匹配单元连接至电梯广告播放单元。
2.根据权利要求1所述的一种基于目标检测算法的电梯广告实时推送系统，其特征是，预处理包括视频/图像裁剪、扩增、分类和标注。
3.根据权利要求1所述的一种基于目标检测算法的电梯广告实时推送系统，其特征是，视频/图像目标检测分析单元选用GPU、CPU、ARM、DSP、FPGA、ASIC等通用处理设备中的一种或多种，视频/图像目标检测分析单元对预处理后的视频/图像进行目标检测分析，实时获取乘梯人的属性，并将获取结果送至电梯广告选择匹配单元。
4.根据权利要求1所述的一种基于目标检测算法的电梯广告实时推送系统，其特征是，电梯开关门分析单元/电梯运动分析单元包括张贴于电梯门上的开关门检测标志、内置于电梯摄像头开关门分析算法和安装在电梯顶部的速度传感器等，分别得到电梯的开关门信号和电梯的运动信号。
5.根据权利要求1所述的一种基于目标检测算法的电梯广告实时推送系统，其特征是，电梯广告选择匹配单元选用GPU、CPU、ARM、DSP、FPGA、ASIC等通用处理设备中的一种或多种，电梯广告选择匹配单元将视频/图像目标检测分析单元求得的视频/图像分析结果与电梯状态信号相结合，并与广告库中的广告进行匹配（例如针对年轻女性的化妆品广告等），从而挑选出与乘梯人相匹配的广告，依次送入电梯广告播放单元。
6.一种基于目标检测算法的电梯广告实时推送方法，其特征是，该方法应用上述系统，并包括以下步骤：
（1）乘梯人视频/图像采集单元采集到所需的视频/图像数据后，对视频/图像进行预处理，并实时获取电梯的开关门信号和电梯运动信号；
（2）将预处理后的乘梯人进入电梯视频/图像数据传至视频/图像目标检测分析单元，获取的乘梯人的属性；
（3）将乘梯人的属性和电梯开关门信号以及电梯运动信号进行匹配，匹配过程即为根据电梯当前开关门状态与电梯运动信号截取合适的乘梯人正面图像，将根据目标检测算法实时分析出乘梯人属性标签；
（4）获取乘梯人属性标签后，将属性标签发送至电梯广告库进行电梯广告的选择匹配；
（5）视频播放单元接收到视频选择匹配单元选择的适配广告后，再根据上一广告是否已经播放完毕，进行适配广告播放。
7.根据权利要求6所述的一种基于目标检测算法的电梯广告实时推送方法，其特征是，进行乘梯人属性分析的具体步骤包括：
（1）获取各台电梯乘梯人各自视频帧图；
（2）利用目标检测算法对乘梯人帧图进行属性检测，其中目标检测算法基于最新的yolov3检测算法，该算法将乘梯人帧图中的人物属性分类和人物定位在一个步骤中完成，其直接在算法深度学习网络的输出层回归乘梯人的边界框（bounding box）的位置和边界框（bounding box）所属的具体属性类别，从而实现one-stage的检测，同时使用逻辑回归预测每个乘梯人边界框（bounding box）的对象分数，实现乘梯人多属性标签分类预测；为了提高该算法对图像中小目标乘梯人检测的精确度，该算法还采用了多个尺度融合的方式做预测，提升了对图片中较小乘梯人的检测效果，最终得到乘梯人视频乘梯中的各乘梯人属性；
（3）根据步骤（2）中的目标检测算法对乘梯人属性的检测，可以得出乘梯人具体属于male_little (男性少年)、male_young(男性青年)、male_middle(男性中年)、male_old(男性老年)、female_little(女性少年)、female_young(女性青年)、female_middle(女性中年)、female_old(女性老年)等八类属性中的哪一类，求得的属性即为该乘梯人的属性标签，再根据预先存放在电梯广告库中的所有广告对应的乘梯人属性标签，完成广告的选取与播放。
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